Как подход «работающий» в Genspark Triped ARR рост ARR и поддержал множество новых продуктов и функций всего за несколько недель

admin

Хотите более разумное понимание в вашем почтовом ящике? Подпишитесь на наши еженедельные информационные бюллетени, чтобы получить только то, что имеет значение для искусственного интеллекта предприятия, данных и лидеров безопасности. Подписаться сейчас


Традиционно выпуски продуктов могут быть громоздкими, требуя нескольких подписей, бесконечных возик, бюрократии и точек трения.

Genspark разработал совершенно другой подход.

Полученная команда AI Workspace Company практикует AI-Clive Working-или «Vibe Working», если хотите-чтобы они могли двигаться на то, что они называют «Gen Speed». Это позволяет им выпускать новые продукты и функции в быстром огне-последовательности (почти каждую неделю или около того), что неуклонно увеличивает годовой доход (ARR). Как может похвастаться компания, она может быть «самым быстрорастущим стартапом в истории общего пользования».

«Когда люди работают по ИИ-немую, в основном все являются менеджером»,-сказал VentureBeat, каждый из них-Кайхуа (Кей) Чжу, соучредитель и технический директор. «Они оснащены командой агентов искусственного интеллекта, которые являются их отчетными, и они способны, в одиночку, предоставляя функцию сквозной».

Агрессивные развертывания, соревнования по увольнению

Genspark, запущенный в июне 2024 года Mainfunc, первоначально был сосредоточен на поиске искусственного интеллекта. Но, несмотря на то, что компания достигла впечатляющих 5 миллионов пользователей, компания оторвалась от этого первоначального продукта к супер агенту, который вместо статической последовательности шагов, как в традиционном поиске, выбирает лучшие инструменты или суб-агенты для работы, измеряет результаты и корректируется в режиме реального времени.

Запуская 2 апреля, Super Agagt оснащен Claude’s Claude и может конденсироваться днем офисного офиса белых воротничков на 5 минут, утверждает Чжу. Например, он может совершать звонки, загружать, проверять факты, производить подкасты, провести документы, провести глубокие исследования и собрать электронные таблицы и слайды.

«Мы по -прежнему видим это как своего рода поиск, но он более технически продвинулся», — сказал Чжу, у которого более 20 лет работы в поисках в Google и Baidu.

За последние четыре месяца компания активно добавляла все больше и больше функций; Вот краткое изложение его развертываний и вех:

  • 11 апреля: достиг 10 миллионов долларов Arr через 9 дней после запуска Super Agagt
  • 22 апреля: представлены слайды ИИ (с сотнями шаблонов)
  • 28 апреля: развернул персонализированного супергента с адаптивными личностями
  • 2 мая: Хит 22 миллиона долларов, ровно через месяц после запуска
  • 8 мая: развернутые листы ИИ, которые создают полные электронные таблицы за один щелчок
  • 15 мая: представил полностью агентство загрузочного агента и AI Drive, который управляет и хранит файлы
  • 19 мая: ударил 36 миллионов долларов США
  • 22 мая: выпустил ИИ, который может совершать телефонные звонки
  • 4 июня: представил секретарь ИИ, который управляет Gmail, Calendars и Google Drive
  • 10 июня: развернул браузер и MCP Store с расширенными возможностями просмотра и рынку инструментов
  • 18 июня: представил AI DOCS для создания и управления документами
  • 25 июня: представленная дизайнерская студия с «Canva-подобными» возможностями для создания визуального контента
  • 10 июля: развернули стручки ИИ для создания подкастов с простыми подсказками
  • 17 июля: представленные функции передового редактирования для слайдов ИИ
  • 31 июля: развернулся AI Slides 2.0
  • 1 августа: введена многоагентная оркестровка, которая может одновременно производить до 10 агентов.

Genspark также нагревает пространство агента искусственного интеллекта с дружественной конкуренцией. После того, как OpenAI объявила о своем агенте CHATGPT в середине июля, Genspark провели сравнительный анализ и «очень уверен» в своей способности преуспеть соперника. Чтобы привести домой этот момент, компания запустила «Showdown AI на 1 миллион долларов», вынуждая пользователей охотиться за случаями, когда другие платформы превосходят Genspark Super Agent.

В первом раунде пользователям было поручено создать 12-страничный финансовый слайд с использованием агента Genspack и CHATGPT; Пользователи определили 429 случаев, когда последний превзошел первый, каждый из которых заработал 100 долларов за свои усилия.

Во втором раунде (который закончился в понедельник, 4 августа), Генспарк поднял ставку до 200 долларов за победу и открыл конкуренцию для любого инструмента ИИ в качестве противника. Пользователям было предъявлено задача, чтобы использовать точно такую же подсказку для создания слайдов на Genspark и выбранном их инструменте искусственного интеллекта, а затем загрузите их в Gemini для оценки.

«Не пытаюсь начать какую -либо драму здесь — просто искренне взволнован тем, как далеко зашла вся экосистема агента искусственного интеллекта», — сообщила компания на X. «Это показывает, что мы все раздвигаем границы в правильном направлении».

Некоторые реакции пользователя:

Как генспарк, нативная командная вибрация Genspark

Секрет Генспарка-это его худое, аминскую команду из 20 человек и инженерная философия «меньше контроля, больше инструментов». Zhu объяснил, что AI написано более 80% его кода, что не является кодированием вибрации как таковой, «потому что кодирование Vibe указывает на то, что вы никогда не смотрите на код». Скорее, у Genspark есть «очень жесткий» процесс проверки кода, чтобы помочь гарантировать качество своей базы кода.

«Нам нужна только очень маленькая команда AI, которая работала в каком-то режиме супергероя, как Мстители— сказал Чжу, который сказал, что они постепенно добавят членов команды по мере необходимости. «Кодирование ИИ и рабочий процесс искусственного интеллекта настолько сильны, что это увеличение».

Современные команды предприятия должны быть реорганизованы «совершенно по -другому», сказал он. Он управлял командами из 1000 членов с различными уровнями управления и видел, как офисная политика может ввести трение.

Команда Генскарка, напротив, общается «очень прозрачным образом», а производительность «очень высока». «Все работают над продуктом, который может отправить», — сказал Чжу. «Я считаю, что это будет нормой, поскольку ИИ на самом деле помогает все больше и больше людей делать свою работу лучше».

Он также подчеркнул важность погружения в свой собственный продукт. От самих дизайнеров до маркетинговой команды: «Мы на самом деле едим нашу собственную собаку. Мы — наш собственный потребитель продукта. Вот как мы будем продолжать улучшать опыт».

Внутри флагманского супер агента Генспарка

Чжу отметил, что, когда в декабре 2022 года была запущена недоумение, он вызвал волнение по поводу потенциала ИИ для преобразования поиска. Тем не менее, он следовал жестким рабочим процессам, с платформами необходимо:

  • Анализировать запросы и расширить ключевые слова;
  • Получить лучшие результаты в Интернете;
  • Повторный/суммируйте для окончательного ответа.

Это было адекватно для основных вещей, но «рассыпано» в более сложных сценариях, таких как технические сравнения, подробные исследования и многоэтапные и многофакторные покупки. «По сути, это было все равно, что попытаться ориентироваться в лабиринте только с фиксированными поворотами», — сказал Чжу.

Genspark построил свою поисковую систему на этом же типе основания, накладывая инкрементные улучшения, включая специализированные источники данных, параллельный поиск более глубоких исследований сложных запросов и перекрестной проверки асинхронных агентов для проверки утверждений, слишком сложных для «быстрого, обработки на летании». Но они поняли, что они все еще были «кандалы» по фиксированным, предопределенным рабочим процессам, сообщает Чжу.

Super Agent использует девять разного размера, различных специфических для крупных языковых моделей (LLMS) в системе смеси агентов (MOE). Модели разбивают задачи на шаги, делегируя на основе специальности и прочности, а затем перекрестно проверять друг друга. Super Agent также оснащен более чем 80 инструментами (от суб-агентов, которые могут генерировать код Python, до тех, которые могут автономно выполнять телефонные звонки) и более 10 наборов данных, курируемых из Интернета, партнеров и репозиториев.

Genspark выполняет задачи Claude, Openai, Google Gemini, Deepseek., AI Grok 4 и другим: «Тогда мы позволяем всем производить свои результаты, и у нас есть модель агрегатора, чтобы просмотреть результаты и проанализировать, какой процесс является наиболее экономичным»,-объяснил Чжу. «Таким образом, мы повышаем точность, уменьшаем галлюцинации».

Компания также настраивает свою собственную пограничную модель. Тем не менее, они не чрезмерно агрессивно в отношении создания современных систем, таких как Deepseek V3 или V4, подчеркнул Чжу. Цель состоит в том, чтобы модель выполнила низкоуровневые, но тяжелые работы.

«Мы не пытаемся протолкнуть границу пограничной модели», — сказал он. «Мы пытаемся снизить стоимость и задержку, потому что многие запатентованные модели слишком большие, слишком медленные и слишком дорогие для многих относительно простых задач».

Что касается тенденции кодирования Vibe, цель Генспарка состоит в том, чтобы позволить всем экспериментировать, даже для неправограмм, где концепция может быть немного «слишком далекой».

«Многие думают:« Кодирование атмосфера, я слышал об этом, это звучит круто, но я не знаком с интегрированной средой разработчика (IDE), я не знаком с кодом », — сказал Чжу. «Используя genspark, люди могут на самом деле атмосферу».



Источник

Рекомендуем

Оставить комментарий