Stack AI 联合创始人 Antoni Rosinol 与 Bernardo Aceituno 均为麻省理工学院（MIT）博士生。2022年，在大型语言模型走向主流之际，他们敏锐洞察到企业在整合数据与模型时缺乏专业经验，遂决心解决这一痛点。
毕业后，二人移居旧金山并加入 Y Combinator 23冬季批次，推出 Stack 以完善产品构想。目前，该公司开发了一款低代码工作流自动化工具，助力企业构建聊天机器人及AI助手等AI驱动工作流，并已筹集300万美元融资。
Aceituno 向 TechCrunch 表示：“我们的平台支持用户构建多工具协同流程，核心聚焦于连接数据源与大语言模型（LLM），以打造强大的自动化系统。此外，我们还提供多种工具功能，实现复杂业务流程自动化。”该产品上线仅六个月，已服务超200家客户。
本质上，用户可通过拖拽组件至画布构建工作流。通常包含数据源（如 Google Drive）、LLM 及触发器或动作组件，使客户无需大量编码即可创建生成式AI程序。虽然编码本身非AI驱动，但工作流任务由AI主导，部分环节仍需手动编码以确保流畅运行。
公司早期客户多来自医疗行业。Aceituno 坦言，涉及医患应用需谨慎，因内部数据源可能存在不可靠、矛盾或过时信息。他强调，此时依赖医生等人类专家判断答案质量至关重要；同时，每个答案均附带来源引用，供医疗专业人员核查验证。
“尽管如此，‘垃圾进、垃圾出’现象依然存在，若输入数据质量差，引用来源亦不可靠。因此，这些助手无法完全接管整个流程。”
Rosinol 指出，从 MIT 毕业创业并加入 Y Combinator（YC），帮助他们深入理解商业运作，并通过客户合作完善了创业构想。
“初期我们推出面向开发者的 API 版本，旨在利用 AI 自动化 RFP（请求提案）回复或销售流程。但在与客户合作中，我们清晰认识到：真正的挑战不在于训练模型，而在于如何高效查询并将数据源连接至语言模型。”
该公司现有6名员工，正招聘工程师及销售营销专业人士。
这笔300万美元融资约一年前完成，投资方包括 Gradient Ventures、Beat Ventures、True Capital、Lambda Labs、Y Combinator、Soma Capital 及 Epakon Capital。