市面上不乏试图打造企业级AI助手的初创公司，但能同时在多个工作应用中执行任务的AI助手却较为少见。这正是Narada AI所承诺的能力——一家基于加州大学伯克利分校最新研究成果构建AI助手的初创公司。
Narada已低调运营两年，并于今日在TechCrunch Disrupt 2024的Startup Battlefield 20活动中首次公开亮相。
其两位联合创始人Kurt Keutzer和Amir Gholami今年早些时候共同撰写了关于“LLM Compilers”（大语言模型编译器）的论文，指代能同时执行多种功能的AI系统。该初创公司主要基于这一开源技术，并视其为区别于市面上通用AI聊天机器人的关键。
核心优势：无需API的企业智能体
该公司联合创始人兼CEO Dave Park表示，团队以此为基础构建了定制化AI模型，能够熟练使用生产力工具。Park拥有斯坦福大学计算机科学博士学位及24年企业销售经验，他认为LLM Compiler以及Narada无需API即可操作网站的能力，是其在企业智能体竞赛中获胜的“秘密武器”。
在实际体验中，该助手能通过生成式AI在各种工作应用中成功执行多项任务，为日常工作节省数秒至数分钟时间。
功能实测：跨应用任务执行
该助手位于浏览器独立聊天窗口内，可代用户起草邮件、创建日历邀请、记录会议纪要及搜索网络。此外，它还能导航企业应用程序，如在SAP中查找发票、在视频会议中做笔记或分析Salesforce信息。
- 邮件起草：要求AI以友好语气拒绝一份邀请，几秒后Gmail即生成包含正确收件人、主题、正文及签名的草稿，仅需审阅发送。
- 行程规划：提示AI寻找旧金山高评分日料餐厅并预订晚餐，它不仅找到餐厅、创建日历邀请，还自动起草了含相关信息的邀约邮件发给朋友。
技术原理：Web Redemption与内部映射
为实现上述功能，该智能体部分通过后端API访问邮箱和日历，同时在前端界面进行点击、滚动和输入操作（如弹出Gmail草稿）。这种被称为“Web Redemption”的前端智能体技术，使Narada能在无API情况下使用HubSpot等企业应用。
CTO Amir Gholami将智能体比作Roomba扫地机器人：通过创建内部地图理解新网站或应用。当用户指定新应用时，智能体会对其进行映射以掌握操作方法。
差异化定位与企业级专注
尽管Anthropic的Computer Use或Rabbit的LAM也有类似前端操作理念，但这些通用智能体在实践中维护成本高且易因网页更新失效。Narada的核心区别在于专注于企业级应用而非通用网站（目前在LinkedIn或Facebook上测试会报错）。
在LLM Compiler方面，LangChain和LlamaIndex虽已集成该技术，但Narada更聚焦企业领域，目前已获财富500强企业采用（具体客户未披露）。
隐私安全与融资进展
虽然该工具在处理琐碎任务时表现出色，但用户需赋予其读取所有邮件、查看完整日历及联系人列表的高权限。对此，Narada承诺不会在AI模型训练中使用任何客户数据，强调了对企业数据的保护。
融资方面，Narada已从顾问处筹集数百万美元，目前正寻求从传统风险投资机构获得更多资金支持。