Freeplay是一家允许企业构建、实验和测试生成式AI应用（特别是文本生成模型）的初创公司。今日，该公司正式结束隐身状态，宣布完成325万美元种子轮融资，由Conviction Ventures和Matchstick Ventures联合领投。
Freeplay由前Twitter员工创立，团队成员包括Twitter开发者平台及企业数据业务的前产品与工程负责人。其核心使命是为产品开发团队提供工具，以原型化并优化由大语言模型（如ChatGPT或Meta Llama 2）驱动的软件功能。
“针对刚接触人工智能的资深产品开发团队，我们提供了一套工具套件，帮助他们采纳最佳实践。”Freeplay联合创始人兼CEO Ian Cairns表示，“Freeplay让团队有信心将大语言模型集成到产品中，从而提供更优质的客户体验。”
Cairns与Eric Ryan于去年共同创立Freeplay。两人曾在社交媒体API聚合公司Gnip共事，该公司于2014年被Twitter收购。此后，Cairns负责Twitter开发者平台，Ryan则担任博尔德办公室工程高级总监。
受企业在拥抱大语言模型过程中面临挑战的启发，二人决定推出Freeplay。他们发现，现有可观测性工具难以大规模跟踪模型输出，且实验性实践未能跟上生成式AI的快速发展步伐。
“随着技术从研究走向生产，大语言模型的变革性日益凸显。”Cairns指出，“许多企业级SaaS公司此前未使用过机器学习技术，因此需要新的工具和开发实践，以帮助其采用大语言模型并持续改进。”
平台功能：集成开发与Web控制台
Freeplay平台结合了开发者集成与基于Web的控制台。通过控制台，团队可查看用户与AI应用的交互情况，以及预估成本、平均延迟等关键指标。
除可观测性外，Freeplay还提供对初学者友好的功能：
- 提示词调试：允许用户尝试不同指令（如“用五岁孩子能理解的方式回答”），并在实时软件中切换OpenAI、Anthropic等不同供应商的模型；
- 自动化评估：托管自定义评估工具，利用“自动评估器”（LLM驱动的自动化测试）结合人工标注工作流，识别并实施评估方案。
“我们帮助客户建立反馈循环以优化评估。”Cairns举例称，会计师或医生审查AI输出有助于构建高质量数据集，这将成为进一步优化体验和降低成本（包括微调模型）的重要资产。
差异化优势：端到端工作流
尽管市场上已有Helicone等可观测性平台、PromptLayer等提示词管理工具，以及AWS、Google Cloud等云厂商的新产品，但Cairns认为大多数竞品仅专注于“功能的狭窄切片”，或仅面向个体开发者及专业ML团队，忽视了技能背景多样化的组织需求。
“我们的端到端工具体系帮助团队自信地从原型过渡到生产环境，并随时间优化体验。”Cairns强调，“Freeplay整合了完整开发生命周期，既满足跨职能团队协作需求，又赋予开发人员所需的控制权。”
商业进展与未来规划
目前，Freeplay早期客户每月支付费用在数百至数千美元不等。凭借本轮融资，公司计划将10人团队扩充至年底的12-15人，并加速推动核心产品市场化。