Ogni sessione rende i tuoi agenti più intelligenti.
Il Learning Engine osserva l'esecuzione di ogni agente, distilla cosa ha funzionato e cosa no e trasmette queste lezioni in avanti, in modo che il sistema migliori ad ogni commit, senza ottimizzazione manuale dei prompt.
La conoscenza istituzionale della tua squadra, in aumento.
Le percentuali di successo al primo passaggio aumentano man mano che Learning Engine assorbe la tua base di codice, le tue revisioni e le tue convenzioni. Curva illustrativa dal set di valutazione interna CodeCourier.
La conoscenza istituzionale del tuo team, codificata automaticamente: nessuna messa a punto manuale di suggerimenti, nessuna messa a punto del modello.
Il ciclo di apprendimento, in quattro mosse.
Una pipeline offline che trasforma ogni esecuzione dell'agente (riuscita, fallita, abbandonata) in un contesto durevole e riutilizzabile per quello successivo.
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Cattura
Ogni azione, decisione, chiamata allo strumento e risultato dell'agente viene registrato in flussi di eventi strutturati: il substrato grezzo per tutto ciò che segue.
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Distillare
Una pipeline di distillazione offline analizza le esecuzioni riuscite e fallite per identificare modelli ricorrenti, insidie comuni e convenzioni del team.
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Aggregato
Gli apprendimenti grezzi sono sintetizzati in regole riutilizzabili, allegati a repository e personas, con versione come codice in modo da poter rivedere, confrontare e ripristinare.
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Iniettare
Il nuovo agente esegue il bootstrap con gli apprendimenti precedenti come contesto durevole: nessun avvio a freddo, nessun riapprendimento delle stesse lezioni, nessun token sprecato.
Sei tipi di conoscenza, catturati automaticamente.
Il Learning Engine non tenta di modellare tutto. Cerca i modelli che determinano il successo del primo passaggio, quelli che gli ingegneri senior hanno in testa.
Convenzioni del codice
Lo stile, i nomi, gli idiomi del tuo team e i modelli che i revisori raggiungono vengono codificati automaticamente.
Insidie comuni
Bug che la tua base di codice produce ripetutamente, rilevati una volta ed evitati in ogni esecuzione successiva.
Decisioni di architettura
ADR, confini dei moduli, gerarchie di denominazione: le regole strutturali che il nuovo codice deve rispettare.
Esaminare il feedback
Modelli di critica ricorrenti da parte di revisori umani, trasformati in barriere preventive per il prossimo PR.
Conoscenza del dominio
Regole aziendali, terminologia e casi limite che non sono presenti nel codice ma sono importanti per la risposta giusta.
Preferenze dello strumento
Quali librerie, framework e idiomi sceglie il tuo team e quelli che evita attivamente.
Incremento misurabile, corsa dopo corsa.
Misurato sul set di valutazione interna CodeCourier, primo trimestre del 2026. Esempio: l'incremento reale dipende dalla base di codice, dalla cultura della revisione e dal volume di esecuzione.
Sei tu a decidere cosa viene appreso e dove vive.
L'apprendimento è attivabile a ogni livello. Niente lascia un repository a meno che tu non lo promuova esplicitamente e ogni aggregazione arriva con una traccia di controllo.
Con ambito repository
Gli apprendimenti rimangono nel repository per impostazione predefinita. Un modello catturato in un progetto non trapela mai in un altro senza una promozione esplicita.
Persona-ambito
Assegna apprendimenti specifici a ruoli specifici dell'agente: le lezioni dello specialista TypeScript rimangono separate da quelle dell'autore dei documenti.
A livello di organizzazione (attivazione)
Le aggregazioni tra repository sono disponibili per i team della piattaforma quando desideri che le convenzioni condivise viaggino insieme.
Puoi rivedere, appuntare o rifiutare qualsiasi apprendimento aggregato. Niente viene spedito senza una traccia di controllo e ogni iniezione è riproducibile.
Alimenta il resto del prodotto.
Il Learning Engine non è una superficie a sé stante: è lo strato che rende silenziosamente migliore ogni altra funzionalità del CodeCourier nel tempo.
Pronto a guardare l'esperienza del tuo team?
Distribuisci il tuo primo agente in pochi minuti. Ogni corsa da quel momento in poi alimenta il Learning Engine - e ogni corsa successiva raccoglie la spinta.
Assumi il tuo primo ingegnere AI.
Spedizione entro l'ora di pranzo.
5 minuti per l'imbarco. Il primo PR entro un'ora. Annulla in qualsiasi momento.