Brevian 募得 900 萬美元，讓業務使用者無需寫程式即可打造企業 AI 代理

一個讓企業打造自訂 AI 代理的無程式碼平台，初期從支援團隊與安全分析師切入。

他們押注的是：阻礙企業採用 AI 的並非模型安全，而是打造能解決真實問題的系統有多困難——因此業務使用者需要無程式碼代理。

900 萬美元種子輪，由 Felicis 領投（合夥人 Jake Storm）。

Vinay Wagh 曾任 Databricks 產品總監，負責為公司向大型企業銷售做準備，並推出 Databricks SQL Serverless。2023 年初看到 ChatGPT 後，他的結論是：企業需要的是模型周邊缺失的環節，而非模型本身。他透過共同友人認識了 Ram Swaminathan——此人待過貝爾實驗室九年、HP 實驗室十七年，之後擔任 LinkedIn AI 信任團隊主管。

公司從安全領域起家：以模型偵測個資（PII），並有一套基於意圖的系統來攔截提示注入攻擊，該系統以蒐集來的破壞對齊提示訓練而成。後來他們意識到安全並非真正的障礙——企業「其實不太清楚自己除了這些外洩之外，真正擔心的是什麼」——於是擴展到為業務使用者打造無程式碼代理。

創辦人的洞見來自企業銷售第一線：Wagh 才剛花了好幾年讓 Databricks 變得能賣給大型企業，並看到同樣的缺口正圍繞生成式 AI 形成。

公司起初是安全公司，並依據證據轉向——提示注入與個資外洩確實存在，但客戶更深層的問題是根本打造不出有用的代理。

Felicis 對該公司開出其史上最大的種子輪支票，這是一項數據點，顯示 AI 應用層的押注正以多快的速度超越 AI 基礎設施層的押注。

企業口口聲聲說障礙是安全，實際上卻是易用性：切入 AI 預算最快的楔子，是有問題的那個人，而非寫風險備忘錄的那個人。

截至 2024 年 3 月發布時，Brevian 正在推行早期發布計畫，並計劃加速產品開發、擴編團隊；未揭露客戶數或營收數字。