Coding agent yang benar-benar menyelesaikan pekerjaan.
Kami percaya perangkat lunak berikutnya tidak ditulis baris demi baris, melainkan didelegasikan. Sejak 2022 Appgravity meneliti fondasi agar agen perangkat lunak bisa dipercaya: penalaran panjang, eksekusi di lingkungan nyata, dan evaluasi yang jujur.
- 2022
- Berdiri sejak
- 4
- Model rilis
- 12
- Paper riset
$ appgravity run --task "perbaiki alur login"
selesai dalam 4m 12s
2022
Berdiri sejak
4
Model rilis
12
Paper riset
68
Peneliti & engineer
1.4M
Tugas terverifikasi
Empat fondasi agar agen perangkat lunak bisa dipercaya.
Kami tidak mengejar demo yang memukau, melainkan sistem yang benar-benar bisa diandalkan pada kode produksi. Setiap pilar punya benchmark dan kriteria lulus sendiri.
Penalaran Panjang
Agen yang memecah tugas besar menjadi langkah kecil yang bisa diaudit.
Kami meneliti bagaimana model menjaga konteks ribuan langkah, menavigasi repositori besar, dan tahu kapan harus berhenti bertanya.
Sintesis & Refactor
Menulis kode yang mengikuti gaya proyek, bukan gaya model.
Kemampuan meniru konvensi lokal repositori, dari penamaan hingga pola arsitektur, lalu memperbaiki kode lama tanpa merusak perilaku.
Tool Use & Runtime
Eksekusi nyata: shell, test runner, browser, dan sandbox.
Runtime kami mengorkestrasi puluhan tool, mengisolasi akses, dan memberi agen umpan balik dari dunia nyata alih-alih tebakan.
Evaluasi & Keamanan
Benchmark yang tidak bisa ditipu, sandbox yang tidak bisa ditembus.
Kami membangun harness eksekusi berpasir dan protokol evaluasi tahan manipulasi agar kemajuan benar-benar terukur.
12 paper, 9 benchmark terbuka, 1 tujuan: agen yang bisa dipercaya.
Dari penalaran panjang hingga sandbox keamanan, tiap temuan kami publikasikan agar bisa diuji ulang siapa pun.
Perangkat yang lahir dari riset kami.
Empat komponen yang saling melengkapi: model, runtime, evaluasi, dan lingkaran pelatihan.
Gravitron-1
Model dasar penyusun kode dengan penalaran panjang 128k konteks.
- 28B MoE
- 128k konteks
- Open weights
- 41 bahasa
Orbit
Runtime orkestrasi tool, sandbox, dan sesi agen jangka panjang.
- 40+ tool bawaan
- Sandbox terisolasi
- Streaming
- Audit log
Lagrange
Kerangka evaluasi eksekusi multi-bahasa yang sulit dimanipulasi.
- 9 bahasa
- SWE-bench+
- Anti-hack
- Reproducible
Singularity
Lingkaran pelatihan yang belajar dari kegagalan agen sendiri.
- Self-repair
- RLVR
- Kurasi otomatis
- Human-in-loop
Runtime yang berjalan sungguhan
Orbit mengisolasi tiap sesi agen di sandbox sendiri, dengan audit log penuh.
“Agen yang baik bukan yang paling cepat menulis kode, tapi yang paling tahu kapan kodenya sudah benar.”
— Prinsip desain Appgravity
Satu lingkaran yang berulang sampai hijau.
Observasi
Agen mengindeks repositori, membaca konvensi, dan memahami arsitektur sebelum menyentuh satu baris pun.
Rencana
Tugas dipecah menjadi langkah-langkah kecil yang masing-masing punya kriteria selesai.
Eksekusi
Kode ditulis, tool dijalankan, dan hasilnya dibawa kembali ke konteks sebagai bukti.
Verifikasi
Test, lint, dan typecheck dijalankan. Selama belum hijau, agen memperbaiki sendiri.
Belajar
Setiap kegagalan dicatat dan menjadi data latih untuk siklus berikutnya.
Dari ruang kerja kecil, sejak 2022.
Appgravity dimulai dari pertanyaan sederhana: seberapa jauh agen bisa dipercaya mengerjakan perangkat lunak nyata?
- 2022
Appgravity berdiri
Empat peneliti memulai eksperimen pertama tentang agen perangkat lunak di sebuah ruang kerja kecil di Jakarta.
- 2023
Sandbox pertama
Kami merilis prototipe runtime terisolasi yang menjadi fondasi Orbit hari ini.
- 2024
Paper Self-Repair Loop
Agen kami mulai memperbaiki kegagalannya sendiri sesuai umpan balik eksekusi.
- 2025
Gravitron-1
Model dasar kami mencapai tolok ukur kompetitif pada tugas rekayasa perangkat lunak nyata.
- 2026
Lagrange
Harness evaluasi terbuka kami dirilis untuk menstandarkan pengukuran agen kode.
Riset yang bisa diuji ulang siapa pun.
Lagrange: Harness Evaluasi Eksekusi Kode Multi-Bahasa
Preprint · 2026
Long-Horizon Planning pada Repositori Perangkat Lunak Besar
ICLR · 2025
RepoGraph: Representasi Arsitektur untuk Agen Kode
NeurIPS · 2025
Self-Repair Loop: Belajar dari Kegagalan Agen
ICML · 2024
Sandbox Eksekusi Aman untuk Agen Otonom
USENIX Security · 2023
68 orang, satu obsesi yang sama.
Peneliti, engineer, dan praktisi keamanan dari berbagai latar belakang — remote-first sejak berdiri.
Arya Wibowo
Co-founder & CEO
Sistem terdistribusi
Sinta Maharani
Co-founder & Chief Scientist
Reinforcement learning
Bagus Prasetyo
Head of Runtime
Sandbox & orkestrasi
Nadia Kusuma
Head of Evaluation
Benchmark & metrik
Rizky Hartono
Research Lead
Penalaran panjang
Clara Wijaya
Head of Safety
Keamanan agen
Kami selalu mencari peneliti dan engineer yang peduli pada detail.
Lihat lowonganMari bangun agen perangkat lunak yang layak dipercaya.
Terbuka untuk kolaborasi riset, kemitraan industri, maupun akses awal ke model dan runtime kami.
Rata-rata waktu balasan 1–2 hari kerja.
Gravitasi baru untuk rekayasa perangkat lunak.
Ikuti riset kami, coba modelnya, atau ajak tim kami berkolaborasi.