Brevian融资900万美元，让业务用户无需代码即可构建企业AI代理

一个面向企业的无代码平台，用于构建定制AI代理，首先面向支持团队和安全分析师。

阻碍企业采用AI的不是模型安全性，而是构建能解决实际问题的系统的难度——因此业务用户需要无代码代理。

900万美元种子轮，由Felicis领投（合伙人Jake Storm）。

Vinay Wagh曾是Databricks的产品总监，负责为该公司向大型企业销售做准备，并推出了Databricks SQL Serverless。2023年初看到ChatGPT后，他的判断是：企业需要的是模型周边缺失的组件，而不是模型本身。他通过一位共同的朋友认识了Ram Swaminathan——后者在贝尔实验室工作九年、在惠普实验室工作十七年，之后担任LinkedIn AI信任团队负责人。

公司最初从安全领域起步：用模型检测PII，以及一套基于意图的系统来拦截提示注入攻击，该系统基于收集到的破坏对齐的提示进行训练。随后公司意识到安全并非真正的阻碍——企业“除了这些泄露之外，其实并不太清楚自己真正担心什么”——于是扩展到面向业务用户的无代码代理构建。

创始人的洞察来自企业内部销售流程的一线：Wagh刚刚花了数年时间让Databricks变得可向大型企业销售，并看到围绕生成式AI正在形成同样的缺口。

公司最初是一家安全公司，并基于证据进行了转型——提示注入和PII泄露确实存在，但客户更深层的问题是如何构建有用的代理。

Felicis向该公司开出了其史上最大的种子轮支票，这是一个数据点，说明AI应用类押注的增长速度已超过AI基础设施类押注。

企业声称阻碍是安全，但实际上阻碍是可用性：进入AI预算最快的切入点是有问题的人，而不是写风险备忘录的人。

截至2024年3月发布时，Brevian正在运行一个早期发布计划，并计划加速产品开发、扩充团队；未披露客户数量或收入数据。