又一個生成式AI創投籌集了一大筆錢。而且，就像之前的其他公司一樣，它也許諾了天上的月亮。
Emergence的聯合創始人包括前IBM研究部門全球AI解決方案負責人Satya Nitta，周一從隱藏狀態中浮現，獲得了來自Learn Capital的9720萬美元資金，加上總額超過1億美元的信貸額度。Emergence聲稱正在建立一個“基於代理”的系統，可以執行許多通常由知識工作者處理的任務，部分透過將這些任務轉發給第一和第三方生成式AI模型，如OpenAI的GPT-4o。
“在Emergence，我們正在致力於生成式AI代理的多個方面，”Emergence的CEO Nitta告訴TechCrunch。“在我們的研發實驗室中，我們正在從‘第一原則’的角度推進代理系統的科學，並處理重要的AI任務，如規劃和推理，以及代理的自我改進。”
Nitta表示，成立Emergence的想法是在他共同創立了面向教育的虛擬助手Merlyn之後不久浮上檯面。他意識到，Merlyn中開發的一些相同技術可以應用於自動化工作站軟件和網絡應用程式。
然後Nitta招募了其他前IBM員工Ravi Koku和Sharad Sundararajan來創立Emergence，目標是“推進AI代理的科學和發展”，用Nitta的話說。
“當前的生成式AI模型，雖然在語言理解方面功能強大，但是在更複雜的自動化任務所必需的高級規劃和推理能力方面仍然落後，這是代理的專屬領域，而這正是Emergence擅長的。”Nitta表示。
Emergence有一個非常有抱負的路線圖，其中包括一個名為Agent E的項目，旨在自動執行填表、在線市場上搜尋產品以及導航Netflix等流媒體服務等任務。Agent E的早期版本已經可用，經過合成和人工標註數據的混合訓練。但Emergence的第一個成品是Nitta所描述的“協調器”代理。
這個周一開源的協調器本身並不執行任務。相反，它作為一種自動模型切換器，用於工作流程自動化。考慮到模型的能力和使用模型的成本（如果是第三方模型），協調器考慮要執行的任務——例如撰寫電子郵件——然後從開發人員精心策劃的清單中選擇一個模型來完成該任務。
“開發人員可以添加適當的保護措施，為他們的工作流程和應用程序使用多個模型，並在需要時無縫切換到最新的開源或通用模型，而不必擔心成本、及時遷移或可用性等問題，”Nitta說。
Emergence的協調器在概念上與AI初創公司Martian的模型路由器非常相似，後者接收用於AI模型的提示並根據運行時間和功能自動路由到不同的模型。另一家初創公司Credal提供的是一種更基本的模型路由解決方案，受硬編碼規則驅動。
Nitta並沒有否認這些相似之處。但他不那麼含蓄地暗示Emergence的模型路由技術比其他公司更可靠；他還指出，它還提供額外的配置功能，例如手動模型選擇器、API管理和成本概覽儀表板。
“我們的協調器代理構建在企業系統需要的可擴展性、韌性和可用性的深刻理解基礕之上，並由我們的團隊在世界上一些最大規模的AI部署中積累了數十年的經驗支持，”他說。
Emergence打算通過一個通過API提供的託管的高級版本來實現協調器的盈利，這將在未來幾週內推出。但這僅僅是該公司建立平台的宏偉計劃的一部分，該平台包括處理索賠和文件、管理IT系統，並與顧客關係管理系統（如Salesforce和Zendesk）集成以分配客戶查詢。
為實現這一目標，Emergence表示已與三星和觸控顯示公司Newline Interactive建立了戰略合作夥伴關係——這兩家公司都是Merlyn Mind現有客戶，看起來這不太可能是巧合——將Emergence的技術整合到未來產品中。
具體產品和何時可以看到它們？Nitta表示，三星的WAD互動顯示器和Newline的Q和Q Pro系列顯示器，但對於第二個問題他沒有答案，暗示目前處於早期階段。
不可否認，現在AI代理正在受到熱烈關注。生成式AI巨頭OpenAI和Anthropic正在開發執行任務的代理產品，包括谷歌和亞馬遜等大型科技公司。
但Emergence的差異化點並不明顯，除了起步階段就籌集了可觀的資金之外。
TechCrunch最近報導了另一家AI代理初創公司Orby，其推銷方式類似：AI代理經過訓練，可以適用於各種桌面軟件。Adept也正在沿著這條路線開發技術，但盡管據報籌集了超過4.15億美元，但現在似乎發現自己面臨由微軟或Meta提供救援的邊緣。
Emergence將自己定位為更著重於研發的公司：你可以這樣理解，它是“代理的OpenAI”，致力於研究代理如何進行計劃、推理和自我改進。而且它吸引了一批出色的人才；其許多研究人員和軟件工程師都來自谷歌、Meta、微軟、亞馬遜和艾倫人工智能研究所。
Nitta表示，Emergence的指導原則將是在基礎研究的基礎上優先考慮開放可用的工作，並在此基礎上建立付費服務，這是從軟件即服務（SaaS）領域借鑒的策略。他聲稱已有數以萬計的人正在使用Emergence的早期服務版本。
“我們堅信，我們的工作將成為未來自動化多個企業工作流程的基礎。”Nitta說。
雖然我對Emergence這支50人的團隊能否勝過生成式AI領域中的其他玩家感到懷疑，也不確定它能否解決困擾生成式AI的整體技術挑戰，如幻覺和開發模型的巨大成本。Cognition Labs的Devin，一個用於構建和部署軟件的最佳表現代理之一，在一項評估在GitHub上解決問題能力的基準測試中僅達到了約14%的成功率。很明顯，還有很多工作要做，才能達到代理無需監督就能處理複雜過程的能力。
Emergence有資本可以嘗試——目前而言是這樣。但隨著風險投資機構和企業對生成式AI技術實現投資回報的懷疑增加，將來可能會遇到困難。
那位態度自信的人，自家初創公司剛籌集了1億美元的Nitta斷言，Emergence處於一個良好的位置，準備取得成功。
“Emergence由於專注於解決對企業有明確和即時回報率的基礎AI基礎設施問題而具有韌性，”他說。“我們的開源核心業務模式，結合高級服務，確保了穩定的收入來源，同時促進了開發人員和早期採用者社區的不斷增長。”
我們很快就會看到結果。
