公司规模: 初创企业
区域: 北美
行业: 科技
产品: API
50%
缩短完成研究任务所需的时间
50%
代码成本降幅
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Parallel（在新窗口中打开） 为在网络上开展知识工作的 AI 智能体构建开发者基础设施。其工具将前沿模型与网络搜索相结合，应用范围涵盖语音智能体的网络落地，以及为金融机构和法律行业客户开展研究。
对于 Parallel 耗时最长的研究任务，要获得高质量答案，通常需要使用具备扩展推理能力的更大模型，因而会消耗更多时间和资源。采用 GPT‑6 Astra 后，该公司在时间和成本方面均取得了显著改善。
“我们通过 Astra 证明，只需更少的研究调用并消耗更少的 token，就能更快地获得同样高质量的研究结果。”
在一次 GPT‑6 Astra 测试中，Parallel 要求其智能体研究六个月内四个州的六项不同劳动力市场统计数据。该智能体需要搜索多个网站、收集信息，并将研究结果汇总成一份报告。
GPT‑6 Astra 能够以此前模型一半的时间完成工作，代码成本降低约 50%，同时保持同等研究质量。
Parallel 还发现，GPT‑6 Astra 的搜索更聚焦，获得有用结果所需的步骤也更少。
“与此前的模型相比，Astra 能够结合自身的世界知识，发出更具针对性的搜索查询，并更专注于最终任务。”
效率提升后，Parallel 也能更切实地将研究工作分配给多个智能体。GPT‑6 Astra 可以将特定研究任务委派给子智能体，使各项工作同时进行，从而减少依次执行单一搜索流程所耗费的时间。
如今，Parallel 能够更高效地将复杂问题转化为有研究依据的答案：等待时间更短、成本更低，也更有余力大规模处理高难度研究任务。
