出品|虎嗅科技组
作家|李一飞
剪辑|陈伊凡
头图|AI生成
“AI原生100”是虎嗅科技组推出针对AI原生改进栏目，这是本系列的第「43」篇著述。
联想一家“永不眠”的公司：白日，全天候脱手的 Google Meet 与麦克风捕捉着办公室内的每一处相通细节，AI 助理及时解析、拆罢黜务，并在次日清早8点将策略与进程精确推送到职工指尖；夜幕来临，当东谈主类休息时，另一套自动化历程无缝剿袭——监测报错、编写代码、生成PR，静待工程师次日一键合并。
这并非科幻演义，而是 The General Intelligence Company of New York（GIC）的真实日常。支握这套日夜不停、高效运转模式的，恰是其 AI 代理平台 Cofounder。在这里，AI 不再是器用，而是领有中枢挂念的尽调员、工程师和行政官，用户只需提供创意与最终有计划。
首创东谈主 Andrew Pignanelli 的愿景极具挑动性：“好的基建应能支握一东谈主创造十亿好意思元的价值。”老本市集显著买单了：设立于 2025 年 1 月的 GIC，短短数月内便由 Union Square Ventures 领投完成两轮融资，总和超 1000 万好意思元。
可是，在顶级风投为这极致的“东谈主效比”下注背后，摆在 GIC 面前的实际却充满挑战。
率先是算不外来的经济账。 作为高频调用 Devin、Gemini 1.5 Pro 等文静算力的“中间商”，cofounder每天的运转，将破钞多量token。
其次是拥堵的战场。 尽管 AI Agent 化是行业刚需，但大厂与初创公司早已布局。确实的壁垒不再是时候优劣，而是对行业 Know-how 的深度清爽与场景化落地材干。
终末是诡秘。全天候监听意味着将生意玄妙、代码库致使东谈主事纠纷毫无保留地上传云霄，这对企业级用户而言无异于一场“合规恶梦”。
虎嗅和繁多AI行业的创业者相通，显著这是一个刚需，举例高度尺度化、历程化和访佛性强、有计划逻辑不错量化的场景，不错AI Agent化。GIC的战场远比联想中拥堵。大厂以及一些初创公司也在企业通用历程平台上有所布局，但更要害的壁垒是需求理会，比拟于时候的优劣，愈加锻真金不怕火的是关于不同业业、不同岗亭需乞降knowhow的深切清爽，致使面对不同雇主，是否能提供适用的Agent器用。
为何老本仍自得豪赌这“一东谈骨干翻十亿”的愿景？GIC 究竟是在构建高效的翌日，如故在挑战生意与伦理的规模？
\"天才少年”的AI贪心
CEO Andrew Pignanelli 的资格是典型的“天才少年”叙事：18岁辍学即投身 AI 器用诱骗；2019 年创立 Velvet 职业私募股权基金；2021 年创立 Decheque Securities，成为史上最年青的经纪走动商领有者，并亲手操盘了 Anthropic、CoreWeave 等顶级 AI 公司的二级市集走动。
福布斯曾评价谈：“年仅 20 露面的他，便达成了多数东谈主穷其数十年才能企及的配置。可是，他并不以为这是他的最大贪心。”
更大的贪心，等于 GIC，而将贪心落地的要害，是齐集首创东谈主 Abhishyant Khare。Khare 深耕机器学习系统多年，曾执掌 AI 可不雅测性前驱 Gantry 的工程团队。两东谈主在硅谷闻名的“从-1到0”创业社区 South Park Commons（SPC）相逢。在这个孵化了 Comun、Pulley、The Graph 等明星技俩的摇篮里，两东谈主一拍即合。
GIC 的发展速率号称惊东谈主。2025 年 1 月崇敬设立；4 月即获 Compound 和 Acrew Capital 的 200 万好意思元 Pre-Seed 轮融资，完成原型构建；9 月cofounder 上线，凭借独到的营销策略，仅一周注册量即破 5000。
高潮发生在 2025 年 12 月。GIC 发布Cofounder 1.5 版块，并晓谕完成由老牌风投 Union Square Ventures（USV）领投的 870 万好意思元种子轮融资，总融资额速即冲破 1000 万好意思元。值得一提的是，USV 曾投出 Twitter、Coinbase、Stripe 等巨头，其结伙东谈主 Rebecca Kaden 更是 Cofounder 的早期重度用户。这轮融资也记号着 GIC 策略的升级：不再留步于“AI 助理”，而是向“全栈 AI 代理公司平台”进化。
GIC 最具劝服力的营销，大概是其本人的运营风光。从创立之初，首创东谈主等于 Cofounder最针织的用户（Dogfooding）。面前，通盘 GIC 团队仅有 5 东谈主（CEO、CTO、前后端与究诘员），而Cofounder 承担了团队“第六东谈主”的变装——从调研分析、日程不停到代码建设、视觉遐想，这一“超等外脑”支握着公司的高效运转。
这种从居品到运营深切骨髓的 AI Native 特色，大概恰是其最中枢的竞争力。
冷启动与特色营销
在 GIC 的玄学中，试吃、居品叙事与工程材干被置于同等病笃的位置，这种理念直不雅地体面前其官网 UI 遐想与Cofounder独到的冷启动策略上。GIC 的官网与居品界面选拔调处的彩色像素作风，通盘视觉元素均由纽约街景与天然征象图片转动而来，调性昭彰且极具辨识度，这种对天然与颜色的偏好也延续到了其居品左近与营销布局中。
Cofounder的冷启动是一场对酬酢媒体传播与视觉元素的极致期骗。其病毒式传播的起初源于 Twitter 上的一张自拍：Pignanelli 身着一件印有公司 Logo 的定制彩色羊毛衫，将其称为公司左近。这件毛衣因与加州品牌 ERL 的渐变毛衣高度相似，在随后的数月内激勉了多量转载与热议，到手将 GIC 带入公众视线。
紧接着，团队发布了一部动画宣传片，再次收割流量。短片以 Founder 在搜索栏输入“How to start up”为媒介，引出 Cofounder这一变装，就地张开了一段为期一分多钟的“热血创业番”——从派遣办公室、开会到写代码、搞定问题，灵活勾画了创业者与 AI Cofounder 并肩从无到有、直至到手的旅途联想，完成了一次极具感染力的居品叙事。
居品上线后，惊喜并未住手。因 Cofounder生成的邮件作风与用户本东谈主惊东谈主相似，激勉了新一轮的用户自觉截图共享传播。这种温雅远超 Pignanelli 的预期：团队原定主见为首周获客 500 东谈主，实质注册东谈主数却在短短一周内冲破 5000。官网数据自满，适度面前，Cofounder已累计自动化履行了 59,191 个任务，代理系统每月处理超 180 亿个 Token，支握调用 100 多个器用并掩饰 19 类集成，确实杀青了将个东谈主期间从繁琐的访佛性事务中目田，再行归赵给有计划与创意。
cofounder怎么责任？
要是要用一句话来解释cofounder是责任的，那等于Agent managing Agent。Cofounder要作念的，就是将不停的部分自动化，让用户只需要说一句话就能让公司组织自交运转，把东谈主从琐碎息争里开释出来。
在器用层面，Cofounder集成了守护一家当代科技公司运转所需的全套分娩力堆栈，并通过治愈让它们各司其职：
GIC 将公司运营解构为一系列可访佛的责任流（Flows）——从收发邮件、创建工单到陈说効率。Cofounder的作用等于将这些步履封装为尺度的 Flows，支握事件触发、定时触发和手动履行三种模式。
以一个典型的子虚处理flows为例：当子虚监控器用Sentry收到警报时，Cofounder会自动息争后续动作：从居品分析器用Posthog获得磋议用户数据，到部署平台Render拉取日记，再到在技俩不停器用Linear中查验或创建任务，并将编码建设责任指派给AI工程师Devin进行代码编写，终末推送给东谈主工审核说明，酿成一个竣工可复用的责任流。
类似的历程还不错世俗应用于日常运维、团队互助与信息同步等场景中：
1、诱骗进程同步：每当新的代码提交合并至主分支，Cofounder会自动向 Slack的 shipping频谈发送commit信息，包括作家、一语气与提交内容，匡助团队同步诱骗节律；
2、日常简报：系统每天早晨自动整搭理议日程、天气、新闻与与会者布景信息，生成一则briefing，通过Slack发给负责东谈主；
3、健康监控：每小时脱手一次测试，向指定频谈发送“系统是否泛泛脱手”的心跳信号；
4、会议纪要自动入库：配合Granola语音转录，将Notion中的新建会议纪录自动分类为CRM数据，保留步履项和要害客户痕迹；
5、任务流增强：自动将天然话语转动为Linear工单，并从辗转文中索要补充信息丰富工单内容；
6、学问检索代理：调用Notion中的企业学问库，作为搜索助手用于现场支握和快速调取公司语境信息；
7、邮件摘录：快速纪念最近邮件更新，仅索要对责任进展病笃的部分，幸免信息冗余干豫。
Flows的脱手固然高度自动化，但这并不代表AI具有有计划权。
每当Cofounder需要在外部应用里履行任务时，它会把动作拆成明确的苦求发到用户的Inbox：用什么器用、作念什么、为什么作念、预期遵守是什么，然后恭候批准或拒却。用户也不错把某些充分考证的例行Flows切换到自动批准，但这种模式固然肤浅却也存在风险。
要是说责任流是Cofounder的“骨骼”，那么它独到的挂念系统就是其“大脑”。GIC团队以为，挂念是通用东谈主工智能（AGI）迈向确实清爽与互助材干的要害一环，同期亦然AI Agent从器用向长久合作伙伴演进的中枢地点。
为此，Cofounder遐想了责任挂念、中枢挂念、长久挂念三层挂念架构：
率先是责任挂念。这是最即时、最一会儿的挂念层，属于临时挂念，用于选藏刻下会话的辗转文信息，包括用户对话历史、器用调用中间遵守和推理气象。这一层确保Cofounder在并吞次一语气交互中能守护连贯清爽，不会说完就忘。
其次是中枢挂念。这是个性化的短期挂念层。它会整合用户最近的几次会话内容，从中提真金不怕火出用户的偏好、相通作风和近期关注的重心。比如，它会记着你更心爱粗略的敷陈作风，或者你最近在密切关注某个特定的技俩。
终末是长久挂念。长久挂念存储公司的要害信息，举例团队结构、居品路子图、策略主见和历史有计划纪录。它不错与企业现存的学问库深度和会，使Cofounder在职务履行时能够调取组织集体智谋，确保不会偏轨。
这套三层挂念系统让Cofounder不仅能完成任务，还能在完成任务的过程中连续学习和进化。在较为巨擘的MemoryAgentBench测试中，Cofounder在“准确检索”等要害挂念维度上进展优于MemGPT、Self-RAG等现存架构。
唯有当Cofounder 比 Linear 更懂代码背后的业务逻辑，比 Slack 更懂聊天纪录背后的有计划头绪时，它才领有确实的护城河。
除了三层挂念系统架构，为了让挂念更快更准确地被调用，GIC引入了 寝息期蓄意（sleep-time compute）的念念路，即在后台系统处于低负载时，cofounder会自动进行推理与信息重组。
这—过程包括将短期挂念中的阑珊信息再行分拨到长久学问图谱中，排斥冗余，并识别出跨部门的潜在关联。这种异步的蓄意模式使得cofounder在及时交互时能够以极低的成本调取经过优化的辗转文信息，缓解系统在面对海量动态数据时的准确率消弱的问题。
面前Cofounder的材干在其公司里面已被世俗考证，尤其适用于居品、工程、运营等历程高度协同的组织。
但其仍存在一定局限，举例面前仍穷乏网页感知与操作材干（无法像东谈主类一样浏览网页），高度依赖 API 兼容性，复杂逻辑仍需东谈主工介入。
合规隐忧是企业级落地的最大绝交。Cofounder的官网诡秘政策略显无极，虽愉快了基础保护，但在细节上穷乏针对性说明。磋商到该职业波及会议神秘、代码库及客户数据等中枢财富，企业用户的安全红线远高于个东谈主。想要赢得确实的信任，GIC 必须尽快补王人明晰、透明的数据诡秘安全规模。
市集与竞合
AI Agent市集正处于爆发期，AI海浪的鼓励和代理需求的涌现鼓励着更多创业公司的出现。证据市集究诘机构的数据，公共AI Agent市集限制展望在2030年飙升至470亿至520亿好意思元之间。时候和老本的涌入意味着翌日将有更多应用企业的任务由特定的AI Agent来处理。
在这片炙手可热的战场上，玩家们约莫不错分为垂类代理和平台操作系统两类。
垂类赛谈上，明星公司如AI软件工程师Devin和客户职业公司Sierra AI。Devin能够独处完成复杂的编码任务，从需求清爽、编写代码到调试部署，在2025年9月估值已飙升至102亿好意思元；Sierra则由前Salesforce联席CEO创立，专注于为企业提供对话式的客户职业AI Agent，旨在搞定70%以上的常见客户职业问题，最新估值高达100亿好意思元。
垂类Agent为了把单点材干作念到极致，需要积聚多量高质料行业数据、领域学问和关节论，比如客服需要学问库与政策规模，编码则需要工程语料与调试链路，其上风是实足专科、高效、寄托明确。
但GIC想作念的是将一个个垂直代理横向勾连起来，用平台级的Agent去不停治愈其他垂直Agent，从而自动化一家公司的全栈业务历程，其想要蜕变的是公司的遍及组织形态。
而这种Agent managing Agent的理念与Google惨酷的Agent2Agent条约极其类似。Agent2Agent旨在让来自不同供应商或不同框架构建的AI智能体互相通讯和互助完成任务，从而酿成更大限制的多智能体协同生态。
这天然也带来了GIC另一个隐忧，就是成本结构。GIC的居品逻辑依赖于“长链条”的Agent自主脱手。举例，为了建设一个Bug，Cofounder可能需要反复调用Devin（面前最贵的AI工程师Agent）、Gemini 1.5 Pro（用于长文智商会）以及OpenAI的模子。每一次Agent的“自我纠错”和“推理轮回”，都是在燃烧Token。GIC怎么搞定成本问题？
另一个问题是，不同Agent之间的买通问题，这需要一个苍劲的生态整合材干，把不同的Agent荟萃到cofounder这个治愈系统上来。
这家公司濒临的另一个挑战来自科技巨头，通用历程化Agent如故被讲明是大厂的游戏，翌日，诸如Google这么领有更竣工生态的科技巨头是否会径直挤占GIC的活命空间？
GIC的愿景实足弘大，居品也已跑出雏形，但离确实可限制化的“公司操作系统”仍有很长的路要走。
翌日GIC的发展犹未可知，但它向市集抛出的中枢问题引东谈主深念念：咱们究竟是在购买一个好用的器用，如故在购买一种全新的公司组织神气？要是是后者，GIC挑战的不单是是代码和算法，而是东谈主类复旧了数百年的不停学。
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