Simular获2150万美元融资，推出Mac版AI代理软件

快速阅读: 初创公司Simular完成2150万美元A轮融资，推出Mac OS版AI代理，正与微软合作开发Windows版。其技术能将LLM生成的代码确定化，解决模型幻觉问题，提升代理可靠性。

初创公司Simular，专注于为Mac OS和Windows开发AI代理，最近完成了由Felicis领投的2150万美元A轮融资，现有种子轮投资者NVentures（英伟达的风险投资部门）、South Park Commons及其他投资者也参与了此轮融资。Simular的独特之处在于，它不仅试图控制浏览器，而是整个个人电脑。“我们可以在屏幕上移动鼠标并点击，因此在数字世界中几乎可以重复所有人类活动。”联合创始人兼CEO李昂在接受TechCrunch采访时说，他举了一个将数据复制粘贴到电子表格中的例子。

周一，Simular宣布推出其Mac OS版本1.0。同时，该公司正在与微软合作，开发适用于Windows的代理。Simular是五家被选入微软于11月中旬宣布的Windows 365 for Agents计划的代理公司之一（其他四家公司分别是Manus AI、Fellou、Genspark和TinyFish）。关于Windows版本的时间表，李昂表示，尽管具体时间尚未确定，但该版本有望比Mac版本更受欢迎。

关注Simular的另一个原因是其创始人的背景：李昂是一位连续学习科学家，曾就职于谷歌DeepMind，在那里结识了他的联合创始人、强化学习专家杨嘉诚。他们的团队发表了大量论文，但这些工作并非纯粹学术性质，而是旨在改进谷歌产品，包括Waymo。

这种AI产品背景对于解决实现硅谷梦想中的代理未来所需的一系列技术问题非常有帮助。其中一个最大的问题是大型语言模型（LLM）有时会产生幻觉。代理任务可能需要完成数千甚至数百万个离散步骤。任何一个步骤的幻觉都可能使代理的所有工作无效，随着步骤数量的增加，幻觉的概率也会统计上更高。

解决这一问题的一种方法是使“非确定性”的LLM变得“确定性”，即不让LLM无限创造，而是每次做出相同响应或行动。但这可能会限制代理的整体创造性解决问题的能力。Simular将两者结合，其代理将在任务上自由迭代，中间由人类用户纠正，直到代理成功完成任务。然后，人类锁定该任务的工作流程，使其变得确定性和可重复。“我们的解决方案是让代理继续探索成功的路径。一旦找到成功的路径，这就会变成确定性的代码，”李昂解释道。

Simular能够做到这一点是因为其工作——李昂承认仍处于早期阶段——不仅仅是将数据发送和从模型中检索的LLM包装器。“我们有一项新技术，其他任何代理公司都没有使用过。我们称之为‘神经符号计算机使用代理’。这并不是完全基于LLM的，”他说。“我们解决幻觉的方法是让LLM编写代码，这将使其变得确定性。所以如果有一个有效的工作流程，下一次运行相同的流程时，也会成功。”

此外，执行可重复任务的确定性代码掌握在最终用户手中，而非LLM。“一旦他们有了代码，就可以信任它，因为他们可以检查、审计并了解其运作方式，”李昂说。

这种方法是否会成为将代理带入每个工作者手中的魔力还有待观察。李昂表示，其早期测试客户包括一家自动VIN号搜索的汽车经销商和从PDF中提取合同信息的社区协会。目前，公司的开源项目（仅限Mac OS）已经实现了从内容创建到销售和营销的各种自动化。

此前，Simular曾筹集了500万美元的种子资金，使其总融资额达到约2700万美元。公司的其他投资者还包括Basis Set Ventures、Flying Fish Partners、Samsung NEXT、Xoogler Ventures以及播客和天使投资人Lenny Rachitsky。

(以上内容均由Ai生成)