HelloKitty • 2025-04-17 13:36
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作者:林白
一家创业公司想要拿下 1 亿元融资,最少需要几个人?
答案是,只要 2 个。今年 1 月,针对零基础编程人士的无代码平台 Gumloop,完成了由 Nexus Venture Partners 领投的 1700 万美元 A 轮融资,折合人民币 1.24 亿元。
这个规模在当下动辄上大几亿的AI融资里,实在算不上多。但有一点不同的是,拿下这么多钱的 Gumloop,只有两个正式员工,分别是两位创始人 Max Brodeur-Urbas 和 Rahul Behal。
也就是说,公司几乎大部分工作都是 AI 员工完成的。
那么,Gumloop 为什么能获得投资人的青睐?独特的团队模式,又能带给我们什么启示?
从一个简单想法开始的创业
Gumloop 的项目,最早起源于一个简单的想法。
在 2023 年的时候,Auto-gpt 很火,这是一个实验性的开源应用程序。它以 GPT-4 为基础,让它能够“自主”地工作,而不需要用户每次都输入指令。
虽然是开源的,但也有一个明显的问题——很多人没有编程背景,不知道怎么使用 Git/github,无法在本地设置 AutoGPT。
于是,微软工程师 Brodeur-Urbas 与前亚马逊网络服务软件开发工程师 Rahul Behal 就决定构建一个简单的用户界面(UI)来解决这个问题。这个 Auto-GPT 的 UI 包装器,就成了 Gumloop 最早的产品原型。
后来,他们不断改进这个产品,添加了文件支持、历史记录、向量数据库选择等功能,进而演变成一个搭建 AI 工作流的 No code(无代码)平台——Gumloop。
简单来说,Gumloop 专为非技术团队设计,旨在简化重复性任务,实现工作流程自动化,而无需编写任何代码。他们为非技术用户提供了一个简易的工作流构建器 AgentHub,可与 GitHub、Gmail、Outlook 和 X 等第三方应用程序和工具集成。
进入 Gumloop 后,用户可以将模块化组件拖到画布上自己构建自动化的工作流程,也可以利用之前设计上的工具完成生成每日库存报告和汇总文档等任务。
从分享的案例来看,Gumloop 的主要功能包括:
文档处理:从 PDF 中提取数据,对文档进行分类,汇总内容并填充表单。只需输入 PDF、Excel、Google Sheet 或 Word 文档,然后告诉 Gumloop 执行操作即可。
网页抓取:使用 Gumloop 只需点击几下即可自动执行网页抓取任务,从网站收集数据。精通编程语言不再是收集网站数据的必要条件。
SEO 任务:通过自动化关键词研究、内容分析和效果跟踪,简化您的 SEO 工作。你还可以集成 Google Analytics 和 Semrush 等工具,将数据传输到你的工作流程中。
CRM:自动化数据录入、潜在客户追踪和后续沟通。Gumloop 与 Salesforce 和 HubSpot 等热门 CRM 平台集成,确保客户的数据实时更新,沟通顺畅。
电子邮件营销:创建自动电子邮件活动、管理订阅者列表、根据用户行为触发电子邮件以及跟踪活动效果。
从实际使用案例看,Gumloop 在很多场景里都有着不错的表现。
比如,网站构建平台 Webflow 通过 Gumloop,实现了对 Reddit、Webflow 论坛、X(Twitter)和 YouTube 评论中的每篇帖子的分析,以确定哪些帖子需要人工干预。
英国旅游公司 Triptease 也通过 Gumloop,实现了网络数据抓取+人工智能分析/分类+内部系统集成,发现了潜在客户、客户画像的研究以及起草外联计划。
一位客户在官网透露了使用了Gumloop后的变化。“Gumloop 改变了游戏规则。它帮助我的团队比去年同期提高 65% 的销量,收入增加 207%。但我认为这种增长还有可能持续”。
不久前,Max Brodeur-Urbas 在 X 发文称:
Instacart(一家美国的在线食品杂货配送服务公司)在 Gumloop 上的员工数量刚刚突破 1000 人,而且数量还在增长。
需求驱动产品升级,
自动化带火小团队创业模式
在 Gumloop 这家公司身上,有着浓浓的 AI 时代烙印。主要体现在两个层面:
首先,需求比技术更重要。Gumloop 并没有很强的技术,他们最早的切入点只是为了解决一个很实际的问题——给非编程背景的用户,提供一个使用和分享 Autogpt 的方案。
这件事情听起来毫无壁垒,但却有着巨大的需求。原因很简单,尽管 AI 在自动化上展现出了越来越强的潜力,但效果却难以得到保证。想要真正发挥 AI 能力,仍然需要有一定的编程能力。
这意味着,AI 距离真正好用仍然有一定的距离。想要让用户为 AI 付费,就必须真正解决解决工作流问题。AI 技术距离实际应用之间的鸿沟,就成为了一个创业的绝佳机会。
到了 Agent 产品上,类似的逻辑也存在。
更深度的思考推理能力和自主规划执行能力,让 AI 产品能够比以往任何时候更接近地自动化完成某一个具体的任务,也自然更容易切到用户的实际需求。
根据 Browserbase 的工程师 Kyle Jeong 最近透露的数据,截至 3 月底 Manus 的 Waitlist (等待者名单)里仍然有 300 万用户。
前几天,Genspark 发布 Super Agent 后,其联合创始人兼 CEO Eric Jing 宣称,Super Agent 发布 9 天时间,ARR 已经达到了 1000 万美金。按照其 20 美金/月的定价来推算,Genspark 的 Super Agent 在这 9 天时间吸引了 1 万多的付费用户。
其次,Gumloop 强调小规模的团队模式,目前公司只有两个创始人全职,只雇佣了 2 个实习生,公司的很多业务都是通过 AI Agent 完成的。
根据创始人 Max Brodeur-Urbas 认为,未来公司的团队规模不会超过 10 人,他们的目标就是 10 个人打造估值 10 亿美金的公司。
看起来,这个目标很夸张。但事实上,这并非没有可能。
现在,小团队已经成为 AI 创业的一种趋势。关于这点,乌鸦君之前写过文章,详见《吊打苹果!一个人狂赚 3000 万,AI 的创业姿势变了》。
一个很重要的原因是,AI 技术被应用在更多的工具上,设计、用户反馈、销售等环节将实现自动化。尤其在 Agent 出现后,这一趋势变得愈发明显。而且,AI 所能提供的价值远比你想象得大得多。
AI营销工具Arcads的联合创始人Jeddi说,他们只用5个人的团队,就实现了500万美金的ARR。
之所以团队能保持精简,是因为他们在业务中运用了大量的AI Agent。在X上,公司联合创始人Romain Torres还分享了10个公司使用Agent的案例:
1)Al Spy Agent,抓取竞争对手的广告,将它们放到o1模型、然后通过Arcads来制作热门视频;
2)Al Product Agent,获取其Zoom会议记录,使用ChatGPT API提取热门创意,然后发送一封电子邮件,其中包含发到x上的最佳创意文案;
3)Google Ads AIAgent,根据结果生成新关键字,并与Claude-起为每个关键词创建落地页,自动调整Google 广告的出价;
此外,还有客服支持Agent,Al销售Agent 以及会计师AIAgent甚至控制成本支出的AlAgent,每个Agent帮他们处理那个领域的工作。Jeddi说,在其它任何组织中,要完成这些公司,这个团队可能都要到15人以上规模。
Romain Torres说,他们有望在不到10个人的情况下做到1亿美金ARR。
正如乌鸦君此前说的那样:或许再过不久后,我们真的就能亲眼目睹只有一个人,但价值10亿美金的AI公司了。
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