纵观今年YC这一批草创公司的名单 ，一个趋向跃然纸上：AI的上一个阶段是造更聪明的模型 ，而下一个阶段 ，是让智能体能在真实贸易环境里落地。
当AI Agent从Demo走进出产环境 ，面对的是一连串新问题：Agent必要影象、身份、合规、监控、验证、企业系统接入 ，还必要能支持规� ；诵械乃懔Α⑼绾湍茉椿∩枋�。
这一批YC公司 ，盯上的正是这些 ，越来越聪明的模型已经不够了 ，靠得住性、信赖度、基础设施和现实部署这些问题 ，是Agent贸易化落地的新挑战和新机缘。
创业公司ReasonBlocks解决的就是成本与靠得住性 ，这是企业引入Agent最头疼的问题。它的思路不是造新模型 ，是让现有模型更实用 ，平台把Agent以前运行中成功的推理模式存下来 ，注入到后续工作流里 ，助Agent避开沉复谬误 ，同时大幅降低Token亏损。
CEO Sajeev Magesh说了一句很切实的话：“出产环境里的AI Agent又贵又不成靠 ，公司每个月破费高达六位数美元 ，而这些系统依然频仍失效 ，难以信赖。”
首创人Ishita Jindal和Diwank Singh在2018年由于对电影《她》的共同痴迷意识 ，后来通过开源平台Julep做了几千个Agent ，发现这些Agent会反复健忘高低文、沉复犯同样的错。因而出来做了Memory Store ，让人类和AI Agent共享一个影象层。
AgentPhone这家公司很有意思 ，他们想给每个Agent配一张身份证。首创人Meet Modi直言：“每幼我都有一个电话号码。这是世界鉴别你、联系你、信赖你的方式。AI Agent还没有这个。”
Runtime则是专一于企业基础设施部署 ，他们所做的事件是整个AI Agent行业最不但鲜靓丽的环节：让Agent真正走进CA88内部。首创人以为 ，下一代AI的赢家 ，是那些让模型能以足够靠得住的姿势进入真实出产环境的企业。
Agent上线前还有最后一路关：安全验证Arga Labs做的正是验证层工作。它建了一套数字孪生环境 ，企业在上出产环境之前能够在里面安全地测试AI Agent。
Agent跑起来了 ，下一个问题是它出了事怎么办。Sazabi在做AI原生的可观测性平台 ，自动化事务检测、根因分析和响应 ，掌管企业代码安全守护以及报错提醒等方面。
有意思的是 ，Sazabi的融资方式也不走寻常路 ，没靠少数机构投资人 ，而是集结了100多个天使投资人 ，蕴含Browserbase、LangChain、Graphite、Daytona这些公司的首创人和工程掌管人 ，相当于把AI开发者工具圈最主题的一批人全拉上了船。
基础设施搭好之后 ，更激进的问题来了：Agent到底能不能代替人类？有几家公司把天堑推得更远 ，要直接代替一整类岗位 ，而不是给现有岗位提效。
Dayjob的故事最能注明这种思路的转变 ，首创人花了18个月给垃圾处置公司做软件 ，了局发现客户真正要的底子不是软件 ，每天早上 ，运输调度员花几个幼时手动排路线 ，排完后路况一变全白干。
这种思路在从物流舒展到营销 ，Revnu的首创人George Jefferson在大学宿舍里用AI自动跑增长尝试 ，从软件开发到客服全自动化 ，最后发现增长和营销这块成效最好。
若是说Dayjob和Revnu是在代替具体岗位 ，那Modern的指标就是代替一整个企业服务平台。它对标的是ServiceNow ，但思路齐全反了过来 ，直接从底层就萦绕Agent沉新搭建。
首创人Seb Poole的判断是：“企业软件一向是追踪系统 ，真正干活的是人。”Modern的Agent设计指标是自主解决服务台工单 ，在可审计简直定性工作流内运行。
Avea Robotics解决的是机械人落地中最无聊但最贵的问题：机械人遇到故障时让人立刻远程染指 ，削减� ；Ψ�。这个问题在工厂和仓库的流水线里极度沉要 ，由于哪怕很幼的故障率都要支出巨大的成本。
General Aviation直接上天了 ，他们用Starlink低轨卫星将飞机直接连上互联网 ，建了一套新的空中交通管造系统。这个设法几十年前就有 ，但有了Starlink之后才真正起头可行。
这种利用在接入AI的过程中极度难题 ，代替成本高、风险大、好多时辰底子不现实。AI再聪明 ，解决不掉这些老系统就进不了大部吩祗业的主题流程。
Minicor盯上的就是这个缺口。它让AI Agent通过智能桌面自动化直接与这些老系统交互。用确定性代码加Agent工作流 ，在不代替现有基础设施的前提下创建、监控和建复自动化流程 ，无需企业代替系统 ，YC期间它的月时时性收入翻了三倍。
Minicor的收入增长说了然一个巨大的机遇：最大的AI机遇不是代替旧系统 ，是让旧系统能被AI使用 ，这个逻辑在这批创业公司中反复出现。
Complir把AI带进了合规领域 ，CEO Gustav Bang说：“合规 ，这词无聊到让人犯困 ，但它是这十年最沉要的基础设施之一。”合规行业目前还严沉依赖PDF、电子表格和人为审查 ，而这些正是Agent所善于的。
若是说合规是事前预防 ，那保险就是过后兜底。Klaimee在做专门给AI Agent的保险 ，目前传统保险产品� ；さ氖侨撕屯扑慊低� ，不蕴含能自己做决定的自主软件。首创人以为Agent的崛起会创造全新的风险类别 ，必要全新的保险品类。
有了保险产品 ，还必要有人助企业选 ，Kinro就在做AI原生的保险经纪人 ，主题业务是助幼企业选择保险规划、进入市场和持续治理保单。
往上走了这么久 ，得回到最底层看一眼。所有Agent、所有模型、所有企业利用 ，最后都要落到服务器上。而有些YC创业公司发现 ，服务器层面欠的债可能比软件层面更大。
Expanse发现了数据中心的巨量闲置算力。CEO Ismaeel Bashir说：“全球一半算力在被浪费。”他们在单个数据中内心发现了几百万美元的闲置容量 ，因而做了一个平台来鉴别和沉新分配这些资源。
就算把所有闲置算力都用上 ，现有的推算架构可能还是不够。ProjectX的判断更底层：现代操作系统从来不是为人类和AI Agent同时工作的场景设计的 ，必要全新的推算架构。
若是说算力是上限 ，能源就是地基。Apollo Atomics在做紧凑型核反映堆的贸易化。首创人Assil Halimi在核工业干了十多年 ，他以为：“这个行业最大的阻碍不是物理 ，而是工程落地。”YC期间 ，Apollo从单一贸易和谈扩大到了超过20GW的合作意向和同伴关系。
与此同时 ，Madrone在解决散热问题 ，首创人估计一个数据中心约有30%电力亏损在散热上 ，YC期间Madrone把散热产能提升了100倍 ，在加快量产。
MochaTrade让印度买卖员能接入美国金融市场的永续合约。首创人Utkarsh Sinha说：“我们做MochaTrade是由于受够了被当作想买卖的市场里的二等参加者。」剽话背后是一个被忽视的全球市场缺口。
KelAI的切入点齐全分歧 ，它是把AI引入投资钻研这个高度依赖人力的环节。首创人Jeremie Cohen在WorldQuant做了六年 ，想钻研持续自我进化的智能投资分析系统 ，加快投资设法从产生到验证的过程。
从投资到招聘 ，这个跨度看起来很大 ，但Asendia AI遇到的行业问题和前面公司性质上是一样的：大量沉复性劳动困住了理当做判断的人。
首创人Rihab Lajmi说了一句很有个性的话：“我们不是招聘行业出来的 ，我们是被一个烂透了的流程气进来的。”进YC前 ，他们花了几个月随着招聘人员和猎头公司实地观察 ，看到的是被电子表格、人为表呼和沉复行政工作困住的行业。
除了这些传统行业 ，Manicule也值得一提 ，两个首创人只有18岁 ，做的事是助以开发者为主题创业公司成立诺言并触达技术受多 ，在AI内容泛滥的时期 ，这对18岁的首创人赌的是高质量技术内容和开发者教育会越来越值钱。
从前几年AI较量的界说是更强的模型、更好的基准测试、更强的系统 ，而这批YC创业公司所关注的方向批注 ，下一个挑战不是创造智能 ，是落地。
Agent要进入真实贸易场景 ，必要一套全新的基础设施层。与此同时 ，物流、招聘、医疗、金融、航空、造作业这些变动速度正本很慢的行业 ，也在被AI从分歧的角度渗入。
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