由WhatsApp联合创始人Jan Koum资助的超级神秘投资公司Newlands VC正牵头对SuperAGI进行1000万美元的投资，TechCrunch独家获悉。
这家初创公司雄心勃勃地希望构建一个基于大型智能体模型（LAMs）的全栈通用人工智能（AGI）平台——一些人认为这是大语言模型发展的下一阶段。在研究开始获得关注后，该公司获得了这笔融资。目前已有约2万名开发者——包括来自Microsoft、Google、Tencent、Tesla、JP Morgan Chase和OpenAI的人员——正在使用其已推出的工具。
A轮融资将用于进一步的研究，以及SuperAGI认为能使AI在更广泛的使用场景中更可靠工作的中间件和软件应用。
“人们已经意识到ChatGPT和大语言模型在内容创作方面表现出色。但当你真正需要采取行动时，大多数大语言模型就会失败。这就是我们通过SuperAGI解决的问题，”联合创始人兼首席执行官Ishaan Bhola在一次采访中表示。“市场上出现了许多这类智能体框架，但没有一个能真正解决这个问题。”
我们还了解到，一些已经在AI领域取得进展的大型公司也在考虑投资SuperAGI，尽管该公司目前拒绝接受战略投资者。
Newlands VC：低调的新晋AI基金
关于Newlands VC知之甚少——这篇来自2023年11月的Forbes报道是真正聚焦于该公司的第一篇公开文章。该公司由前Sequoia合伙人Michael Abramson在德克萨斯州达拉斯运营。此前，它至少在2023年被提及过一两次作为企业初创公司的投资者。
TechCrunch获悉，尽管Newlands在与企业投资并行的同时，也在大型公开科技公司的股票中积累了相当可观的持仓，但它一直在积极评估人工智能初创公司。SuperAGI似乎是该基金从这一方向投出的第一笔资金。
行业背景：AI融资进入理性调整期
虽然人工智能已经存在多年，但ChatGPT和Midjourney等生成式AI工具的巨大成功，将AI技术推向了公众视野的中心。但正如许多人所发现的那样，大语言模型（LLMs）远非完美——它们可能会产生不准确的结果——因此研究人员和工程师们正在寻找改进的方法，以在不断追求通用人工智能（AGI）的过程中克服这些缺陷。
在OpenAI、Anthropic和Google等大型且资金雄厚的科技公司追逐这一目标的同时，SuperAGI也是其中一支规模较小但同样雄心勃勃的队伍，希望在这场竞赛中占据一席之地。
这笔资金来得正是AI初创公司融资的关键十字路口。尽管生成式AI依然是一个热门话题，但据PitchBook称，2023年第四季度对AI初创公司的投资实际上有所下降。交易数量从2022年的8,968笔下降19%，至2023年的7,238笔。同样，AI融资公告的金额也从2022年的966亿美元降至2023年的909亿美元（必须说明的是，2022年是一个异常火爆的年份，由OpenAI等巨头的大额融资轮次主导）。尽管如此，包括Microsoft和Google母公司Alphabet在内的大型科技公司仍在继续投资AI初创公司，以扩大其在该领域的参与度。PitchBook记录显示，2023年第四季度全球对AI初创公司的投资额为223亿美元。
产品矩阵：从Contlo到Verk的演进
这家总部位于帕洛阿尔托、同时在印度班加罗尔设有分支机构的初创公司，于2023年初起步，最初专注于代理式研究和构建自主智能体。然而，随着生成式AI的不断演进，这家初创公司将注意力转向了智能体。
其首款产品名为Contlo，面向营销应用场景，作为一个集成的活动和自动化工具，让企业能够通过单一解决方案管理所有核心营销活动。它不仅能通过电子邮件、短信或即时通讯应用运行活动，还提供个性化的客户跟进和分析功能。该公司表示，Contlo最初是为印度D2C品牌和Shopify客户设计的；但自推出以来，它已在全球范围内吸引了超过1,000家新兴和成熟品牌的关注。
SuperAGI的最新应用程序名为Verk，听起来有点像“work”（工作），而这正是它旨在解决的问题。其宣传点是：Verk是一名AI员工，可以担任销售代表、平面设计师、市场研究员或社交媒体经理。雇主可以通过现有平台（如Slack、网页或iOS/Android移动设备）访问AI员工，无需担心人员流失和入职培训。
核心技术：自研LAM与开源生态
Bhola告诉TechCrunch，该初创公司最初探索了大多数可用的智能体框架，但发现它们都无法解决问题。后来，他们决定深入研究，寻找诸如如何利用智能体执行有用工作（如运行软件或开展销售与营销行动）等问题的答案。最终，该公司开始自主研发LAM（语言代理模型），以利用AI执行特定任务。
Bhola在与Mukunda NS共同创立SuperAGI之前，两人曾在Sachin Bansal的金融科技初创公司Navi工作过。在研发并构建其LAM之后，SuperAGI将其基础设施开源，包括LAM、自主智能体框架和训练数据集，以便企业能够根据自身需求构建智能体系统。
去年，SuperAGI向开源社区发布了小型智能体模型SAM-7B。据称，该模型在ARC-C和GSM8k等推理基准测试中表现优于更大的模型，包括微软的Orca-2（17B参数）和OpenAI的GPT-3.5（175B参数）。Startup表示，SAM-7B使用的训练数据量减少了97%，但在GSM8k基准测试中仍超越了Orca-13B。Bhola指出，这一成就的原因在于SuperAGI采用了不同的架构和数据训练流程。
今年1月，SuperAGI还推出了开源视觉模型VEagle。它在多种视觉基准测试中超越了Bilva和Llava等开源模型。VEagle提升了对图像文本的理解与解读能力，并能像人类一样对特定软件执行操作。例如，该视觉模型可用于设置Google会议，而无需用户手动操作或通过集成API实现。该模型通过开源OCR模型YOLO来识别如何与用户界面进行交互。
他说：“我增加的参数量和计算资源越多，并不意味着智能性就越高。”“我们坚信，当前的LLM架构只是起点，这就像互联网刚出现时，每个人都认为那将是唯一的商业模式一样。”
智能体模型通常依赖第三方API来执行操作。然而，Bhola指出，使用API的挑战在于它会限制模型独立执行某些功能的能力。在某些情况下，一旦智能体开始推进任务，软件可能会限制其访问权限。在这种情况下，VEagle提供了帮助，因为它绕过了API的使用，使自动化过程更加机器人化。Bhola补充道：“我们目前正与其他一些API进行集成。但同时，我们也正在通过我们的视觉模型解决[软件限制API访问]的问题。”
商业模式与未来展望
SuperAGI通过其应用程序实现盈利，同时为开源社区做出贡献，并向更广泛的受众（包括大型科技公司及AI企业）提供其基础设施。例如，它与AutoGPT、微软和OpenAI合作，制定智能体标准并建立新的智能体基准测试。
Bhola表示，这种方法最终将帮助SuperAGI解决AGI问题，并以一种非常全栈式的方式实现。“我们自称是全栈式的，因为我们拥有非常核心的研究引擎，但不进行货币化。我们拥有基于SuperAGI代理的基础设施，这类似于中间件，但我们通过应用层来实现商业化，”他说。
SuperAGI还与不同公司合作，在其代理框架之上为他们的业务构建应用程序。目前，通过这种模式已有超过150个应用程序可用。这些应用程序作为软件代理运行，服务于各个行业，并涵盖包括QA测试和自主无人机测绘在内的领域。然而，由于SuperAGI已开源其LAM基础设施和框架，该初创公司的代理技术可能在更多应用场景中使用。
诸如Rabbit和T-Mobile等公司最近向我们展示了LAMs如何有用，并且是AI未来的一部分。然而，这可能只是冰山一角。“除非AI能够执行实际动作，否则它毫无用处，”Bhola说。“LLMs将成为首批基本原语之一，而LAMs的这种抽象将在明年和今年取代LLMs，而这正是我们正在解决的问题。”
迄今为止，SuperAGI在Contlo和Verk应用中吸引了“超过1,000名”付费客户。这家初创公司计划通过推出一个名为Verk Store的市场来快速扩大这一数字，以雇佣AI员工。它已经开始与EY合作，为中小企业和中低端市场公司构建AI审计员工。
Bhola告诉TechCrunch，到2024年，SuperAGI希望成为全球前三大AI研究公司之一。这家初创公司打算继续致力于开源其开发成果，同时通过应用程序产生收入。“我们的研究、框架和模型将始终保持开源，而其他一些公司虽然最初采用开源模式，但逐渐变成了完全闭源，”这位联合创始人说。
这笔全部股权的A轮融资使SuperAGI的总融资额达到约1,500万美元，并将该公司的估值定为“低于1亿美元”。此外，来自Meta和Apple等公司的顶级AI研究人员和运营商也参与了投资。现有投资者Kae Capital也参与了此次融资。