ジェネレーティブ AI の世界は急速に進化しており、スタートアップ企業が大規模言語モデル (LLM) を利用した新しいアプリケーションを展開しているのを数日おきに目にしています。 人工知能を収益化する最新の試みは、 マインドバース AI、API インターフェイスを構築しているシンガポールのスタートアップ、または創設者の Fangbo Tao がビジネスの「基盤層」と呼んでいるものは、LLM を使用して独自の垂直メモリとさまざまなスキルセットを備えたスマートエージェントを作成します。
Mindverse の ChatGPT のような AI エージェントは、Alibaba のエコシステム内の非公開のプラットフォームを含め、すでに早期ユーザーを確保しています。 仮想アシスタントを試験運用しているa16zが支援するファッションスタートアップCider。 Hooked は、スタートアップの AI エージェントを活用してユーザーにサイトを案内する web3 教育プラットフォームです。
会話型 AI に関するその牽引力と投資家の興奮を考えると、Mindverse が 1,000 万ドルのシリーズ A 資金調達ラウンドの完了に近づいていることは驚くことではありません。 投資家は、タオズによって安心する可能性が高い 経験 Facebook でコンテンツ理解プラットフォームを構築した後、タオは杭州のアリババに入社し、社内 AI ラボの設立を支援してから、自分の会社を立ち上げました。
Mindverse の e コマース サイト向け仮想アシスタント。 出典：マインドバース AI
Mindverse の最終ラウンドは 700 万ドルを調達し、評価額は 4500 万ドルで、Sequoia China がリードし、Linear Capital、K2 Venture、Yinxinggu Capital、Plug and Play が参加した。
Mindverse は基本的に、クライアントがさまざまなドメインに特化したインテリジェント エージェントを迅速に構築できるプラットフォームを提供します。 ユーザーが Mindverse を利用した e コマース サイトにアクセスすると、このようなことが起こります。ユーザーは、サイトからすべての在庫データを吸収したチャットボットによって迎えられます。 買い手が「ビーチサイドでの休暇には何を着ればいいですか?」などと尋ねたとします。 ボットは製品を精査し、いくつかのオプションを表示します。
人間と同じように会話するショッピング エージェントは、製品の違いを説明し、ユーザーが最初の推奨事項に満足していない場合は、より多くの代替品を提案することもできます。つまり、ボットはリアルタイムの会話から学習できます。
同様に、ホテル予約サイトは、Mindverse を使用して、「妻とサンフランシスコへの旅行を計画しています」などの簡単な入力に基づいて滞在場所を推奨する仮想ガイドを作成できます。 表示される場所は、普遍的な観光スポットではなく、夫と妻の両方の関心を考慮に入れます。
Tao 氏によると、この Web データとのインターフェース方法は、生成型 AI 時代以前とは根本的に異なります。
「これまで、ユーザーはソフトウェアやアプリ、または GUI を介してデータ ソースとやり取りしていました。 [graphical user interface]. 私たちが今行っていることは、エージェントまたは副操縦士を追加して GUI を支援することです…AI をトレーニングして、API、ドキュメント、データ ソース、およびフィードする命令を自律的に学習させ、エージェントがビジネス シナリオに固有のスキルセットを獲得し、動的なオーケストレーションを提供できるようにしますユーザーの複雑な意図に基づいたものです」と彼は説明しました。
Mindverse AI の CEO 兼創設者である Fangbo Tao が、ジェネレーティブ AI が Web データとの対話方法をどのように変えるかについて説明します。 画像：マインドバース
「最大の違いは、既存のレコメンデーション アルゴリズムが過去のデータに大きく依存しており、ニーズを特定できないことです」と彼は続けました。 「何をクリックしたり購入したりするかによって、表示されるものが決まります。 終えた [generative AI]一方で、意図を消化できる AI エージェントと積極的にやりとりすることができます。」
ただし、レコメンデーション アルゴリズムが時代遅れになるわけではありません。 実際、Mindverse のエージェントは、その推奨事項を、過去のデータから学習したアルゴリズムからの推奨事項と比較できます。 両方のソリューションを統合する 1 つの方法は、古いアルゴリズムを API としてエージェントに組み込むことです。これにより、アプリはユーザーの過去の行動から学習できます。 実際、レコメンデーションや検索を超えた、ソフトウェアの背後にある従来の機能はすべて、API スキルとして AI エージェントに組み込むことができると創業者は指摘しました。
「しかし、AI エージェントはより高いレベルで行動します。 ユーザーとチャットすることで、推奨機能と検索機能をより有効に活用し、バックエンド データの最適な使用方法を計画できます」と Tao 氏は述べています。