Basis（在新窗口中打开）构建 AI 智能体来自动化会计师每天所做的大量人工工作，帮助他们将时间从重复性任务转向战略性工作。该公司的研究聚焦于能够可靠完成长任务的智能体，而借助 GPT‑6 Astra，它看到模型对会计师想要达成的目标有了更强的理解。
“GPT-6 Astra 在真正理解用户意图和问题方面做得更好。”
——Mitch Troyanovsky，Basis 联合创始人
用一半时间完成 50 个标签页的税务工作簿
Basis 在一个包含 50 个标签页的复杂税务工作簿上对比了 GPT‑6 Astra 和 GPT‑5.6 Sol。任务是准确且可靠地完成该工作簿，而 GPT‑6 Astra 明显更快。
“GPT-6 Astra 能在 GPT-5.6 Sol 所需时间的一半内完成那个工作簿。”
——Mitch Troyanovsky，Basis 联合创始人
Basis 还指出，GPT‑6 Astra 在任务开始时能做出更好的决策，帮助 Basis 的智能体以更直接的路径完成工作，花在纠正错误上的时间更少。Troyanovsky 表示，这也让该模型在 token 使用上更高效。
让推理投入与任务相匹配
Basis 还让 GPT‑6 Astra 随着任务推进调整其使用的推理量，在步骤困难时加大计算量，在步骤较容易时减少计算量。该模型可以在保持缓存完整的同时做出这些调整。Troyanovsky 表示，这有助于降低成本和响应时间，使长时间运行的任务对 Basis 及其客户来说更经济。
在真实使用中建立信心
借助 GPT‑6 Astra，Basis 的内部评估分数提升了约 20%，这得益于对用户意图更好的理解，包括何时提问、标记假设以及遵循指令。
Basis 会评估其智能体如何工作以及它们的最终答案，包括它们是否遵循模板、就税务问题查阅一手资料，以及检查自己的工作。GPT‑6 Astra 能够从更广泛的上下文中推断出这些期望，所需的明确指令更少。
这减少了对 Basis 为个别情况编写规则的需求，并让团队更有信心，相信其智能体能够处理内部测试未覆盖的情况。