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[音乐] 今天能和 Parahelp 的创始人 Anker 和 Mass 在一起，我感到非常兴奋。Parahelp 是近年来从 YC 走出来的顶尖的 Agentic AI 公司之一，他们一直在构建非常复杂的 Agentic AI 系统的前沿。所以，嗯，今天我们将要谈论 Powerhelp。嗯，他们最近刚刚完成了一轮很棒的 A 轮融资。我们将谈论这个。嗯，我们还将深入探讨幕后的技术，以及他们在过去几个月里刚刚发布的一些前沿技术，我认为这些技术将真正改变顶尖 Agentic AI 系统实际工作的方式。我们还将谈论这家公司背后疯狂的起源故事，以及一个始于丹麦并以他们刚刚完成的这轮了不起的 A 轮融资而告终的两年转型故事。所以，感谢你们今天加入我们。谢谢。Parhelp 有一个令人难以置信的起源故事。你们愿意带我们回到丹麦，讲讲这一切是如何发生的吗？>> Mass 和我都出生在丹麦。嗯，我们经常说我们来自哥本哈根，因为那是人们知道的地方，但我们实际上都离哥本哈根不远。如果你去过丹麦，一切都离哥本哈根很近。[笑声] 嗯，我成长在一个只有 200 人的村庄。嗯，这也意味着我除了在户外玩耍或编程，几乎无事可做。嗯，所以我很早就开始编程了。嗯，然后，就像经典的消费者发展轨迹一样，我不太了解 B2B SAS 是什么，以及如何真正地在那里建立有价值的东西。嗯，所以当我上高中时，我遇到了 Mass。嗯，我们上的不是同一所高中。嗯，Mass 从初中就开始建立自己的时尚公司并进行设计。嗯，然后也做营销。嗯，所以我们通过一个共同的朋友认识的，他创立了一个丹麦青年创业家组织，目的是将其他有兴趣的学生聚集在一起。在丹麦，创业公司并不是真正的一件事。我认为我们经常告诉人们的一件有趣的事情是，在丹麦甚至没有“创业公司”这个词。所以人们只是说 >> 真的吗？没有丹麦语的“创业公司”这个词？>> 不。嗯，人们只是说你的项目进展如何？但是 Mass 和我，在我们找到创业公司、我找到编程、Mass 找到设计和营销之后，我们在学校很难集中注意力。嗯，所以我们共同创立了这个俱乐部，然后立即开始一起工作。我意识到我不太擅长设计。嗯，Mass 擅长，我们需要有人在那方面。嗯，所以 Mass 在 Figma 和产品方面变得非常出色，而我则负责编码。嗯，然后我们在高中期间构建了许多消费者应用程序。嗯，我认为许多创始人，这也是我们对构建最佳产品的热爱诞生的地方。>> 这些都是项目。这是在你们开始成为 PowerHelp 的创业公司之前。这只是你们一起玩得开心而构建的东西吗？>> 嗯，我们构建了一个音乐应用程序作为例子，在那里你可以实时创建活动中的协作播放列表，然后逆向工程 Spotify 的 API 来让它很好地工作。嗯，然后我们构建了一个活动查找应用程序，我认为这是一个非常常见的想法。[笑声] 但所有 >> 你们都把它做出来了。>> 没错。附近的高中都使用了，然后在高中最后一年，我从初中就开始编写 Solidity 代码了。嗯，所以我们在这个领域。嗯，然后 NFT 开始真正爆发式增长，我们所有的朋友都在问我如何购买，这似乎太技术化了。嗯，我们并没有真正交易很多。我们对此非常感兴趣，但我们认为这是一个有趣的机会，可以让我们那些完全不懂技术的朋友更容易上手，而且这是一个非常有趣的产品挑战。所以，在我们筹集到第一轮资金并进入一家真正的创业公司之后，就在我毕业后不久，Mass 还有一年高中毕业，我们搬进了一家麦当劳楼上非常小的办公室，嗯，我实际上在那里睡了一段时间，在哥本哈根。嗯，然后我们构建了这个投资应用程序，在多次尝试说服他们我们的系统如何工作之后，我们是欧洲第一家与 Stripe 合作的公司。嗯，所以你实际上可以使用 Apple Pay 购买 NFT，然后我们负责所有的技术细节。嗯，然后当我们最终推出并获得监管批准时，我们也付出了沉重的代价，NFT 市场已经从数百万用户减少到几千用户。剩下的用户，我们并没有真正与用户交流过。所以，一旦我们开始与他们交流，我们就意识到，正如他们所说，这些用户并不关心市场上涨或下跌以外的任何事情，以及我们引以为豪的产品。嗯，但如果没人想用，那真的无关紧要，除非市场上涨。>> 我们无法控制。>> 嗯，所以我们进入了完全的转型模式。嗯，然后实际上受到另一家 YC 公司 Slope 的启发，我们阅读了他们是如何转型的。我们这样做的方式是，我们为某个想法冲刺 3 周，实际上是足够勇敢地尝试一个可能看起来很愚蠢的想法，因为只有 3 周。所以，如果它不起作用，沉没成本就不会那么高。然后，如果我们不继续推进，我们会写一篇事后分析，迫使我们实际尝试构建和销售一些东西。嗯，这也是我们第一次前往旧金山，参观了一些黑客屋，并爱上了它。嗯，所以在 2024 年 1 月 >> 你们多大了？>> 我当时 21 岁，你 19 岁 >> 18 岁。是的。18 20 岁。是的。所以当我们进入 YC 时，我刚满 22 岁。我们去了旧金山。我们进行了很多转型，在 2024 年 1 月，嗯，大约两年前，我们搬进了一间位于伯克利的黑客屋，在那里我们也遇到了同一批人，他们说服我们申请 Y Combinator，在那里我们开始探索 B2B 领域，并有了我们最初的 co-pilot，然后在会议上，我记得我们和你讨论过，并且感觉到我们有客户，他们很高兴，但他们并不真正高兴，而且销售周期很长，因为人们并没有感受到迫切的痛苦，然后我们有了 Sonnet 3.5 的发布，突然之间，这至少是我们的部分，半可靠的 Agentic 改变，如果我们采样的话，这就是我们几周后，我认为是一个经典的中间转型，决定全力投入支持工单的端到端解决方案，然后 Mass 在一周内发送了 700 封个性化的冷邮件，我认为，我们基本上一直保持着，我们所有的早期客户，包括 Captions 和 Perplexity，都是通过冷邮件获得的，因为我们在硅谷几乎没有任何联系，如果有的话。因此，我们向所有我们认为很酷的公司发送了电子邮件。嗯，然后很快就意识到，特别是对于软件初创公司，我们所钦佩的所有公司，如果我们专注于它们，我们可以构建一个好得多的产品，因此专注于构建与他们工具的深度集成，并专注于构建他们都面临的知识管理问题的最佳解决方案，而支持领域中的其他垂直领域几乎没有。所以，Powerhel 的当前想法，你们现在正在做的事情，是在 YC 期间的一次中间转型，经过一个始于丹麦的“NFT 版 Robin Hood”的两年旅程，最终变成了面向客户支持团队的 Agentic AI。所以，有很多转型，我和 Mass 一直以来，有时我们认为太容易了，就擅长转型，因为一旦我们认为这个想法不起作用，并且我们有直觉，我们就无法继续做我们认为不那么重要的事情。这也是为什么我们在高中的一些课程中很难集中注意力，如果我们知道科目的话。想建立一个我们认为更重要的创业公司。所以我们进行了很多转型，直到找到 Parallel，突然感觉到比以往任何时候都更强的吸引力，从那时起，它一直在实践中继续，显然是为了生存，但正如 Delton 所说，要达到下一个水平。>> 你能告诉我们 Parhel 是什么吗？所以，Parah 是一个面向客户服务的 AI 支持代理，它能够端到端地解决支持工单，这意味着使用像 Stripe 或类似的工具来执行相关操作并遵循复杂的指令。>> 谁在使用 Parhel？你们的客户是谁？>> Par 是专门为快速发展的软件公司构建的。嗯，我们在 Parhel 的早期很快就意识到，如果我们只为他们构建解决方案，那意味着我们可以构建一个 10 倍的解决方案来解决他们的问题，今天 Parahul 被 Perplexity、Hun、Framer、11 Labs、Riplets、Motorroom 等公司使用，许多增长最快的 AI 公司以及顶尖的 AI 公司。>> 所以 Power 的事情是它不仅仅回复工单。它实际上会采取行动来解决客户在支持工单中报告的问题。你能举一个它会代表客户采取的行动的例子吗？一个例子是退款请求。>> 所以，客户进来并请求退款，然后公司有一套标准，使该客户有资格或没有资格获得退款。>> 然后 Parah 所做的是，Parah 首先理解这些标准。>> 所以我们能够遵循复杂的指令来处理这样的工单，然后 Parah 也集成了他们使用的计费系统。>> 所以，例如，如果是 Stripe，如果客户有资格获得退款，Parah 就可以继续在 Stripe 中处理该操作。Parel 实际上直接连接到公司的银行账户，并且公司实际上已经授权它在没有任何人工监督的情况下代表公司移动资金。>> 有没有人必须授权，或者他们信任 Power Help 只是四处移动资金，因为他们知道它会遵循政策吗？>> 实际上是两者都有。>> 我们甚至经常推动某些事情的人工授权，因为我们的客户非常快地信任我们，因为我们非常可靠。>> 但我们有一个用于敏感操作的 Slack 批准流程，代理 Parah 代理基本上会说，嘿，我刚刚请求队友看一下，我会回复你。>> 但因为我们构建代理是为了像人类代理一样运作，而不是像工作流程一样。>> 我们只是知道有一个正在进行的请求等待批准。所以，当一位账单经理批准一项 Slack 操作时，我们实际上会继续与客户聊天并回答其他问题。他们只看到一个摘要。然后我们执行必要的行动并跟进客户。>> 但对于某些客户，也有许多账单操作，在给定时间内，我们的成功率高达 99%。>> 当我们去年夏天第一次进入 YC 时，我们正在构建一个 co-pilot。>> 嗯，然后和你谈过，关于我们如何试图帮助客户处理每一张工单，这意味着我们并没有取得很多成功，因为有很多工单太复杂了。>> 同时，我们的时机非常幸运，因为我们看到了 Sonnet 3.5 的发布，如果我们只是采样了很多 Sonnet 3.5 工具调用，基本上每次收到工单时模拟多个 Agentic 操作，然后使用不同的启发式方法或将它们作为判断来选择最佳路径。>> 然后我们可以可靠地调用工具，突然之间我们被 Tow Bench 吸引了，我们实际上可以达到 50% 或 60%。>> 这又是在去年，现在我们对于某些客户来说要高得多，而使用简单的 RAG 只有 20%。在那里我们构建了一个内部工具框架，我们仍然使用，其中每个工具，这也适用于 MCPS，都有一个验证函数，可以运行确定性代码检查，如果需要的话。>> 我想回到客户列表，你能再说一遍你们的一些非常重要的客户吗？>> 所以，像 Perplexity 这样的公司碰巧是我们的第二位客户，我们将其上线。>> Perplexity 是你们的第二位客户。>> 是的。>> 在 Y Combinator 的批次中，我们最初看到并想用 Parallel 测试的是，我们可以解决这些复杂的工单，这是 Parl 的最初前提，我们可以做到这一点，这与 Perplexity 产生了很大的共鸣。他们增长非常快，有很多工单他们希望以最高质量解决。所以，这就是我们与 Perplexity 合作所发现的，然后我们决定加倍投入。>> 从那时起，我们已经上线了像 Riplet（也是 YC 公司）、Photo Room、Framer、Hen 和 11labs 这样的公司，许多增长最快的软件公司。>> 不仅仅是增长最快的软件公司，我认为关于客户列表有趣的一点是，几乎所有这些公司都是 AI 原生公司，比如这些公司是最近成立的，它们本身就使用 LLM 构建 Agentic 系统。为什么他们使用 Parahelp 而不是自己构建？>> 大多数客户发现，要么通过构建它，要么尝试启用他们票务系统中默认的 AI。Intercom 有默认的开箱即用 AI，Sendes Front 等等。但那里发生的事情就像一个定制构建的系统一样，它在开始时效果很好，对于不需要工具的工单子集，然后会发生的是，它们不是为快速发展的软件公司的知识管理而构建的。>> 因为它们默认没有连接，而且需要大量工作才能将所有上下文连接到 Linear、Notion、Retool 和 Slack 中，而且这每天都在变化。这意味着它开始时效果很好，然后因为没有人真正维护它，没有人构建一个围绕它的伟大系统，所以它实际上会减少回报，你的解决率会下降，甚至更糟的是，在某些情况下，客户实际上会获得非常糟糕的客户体验，因为它已经过时了，而且没有内置的审查系统。>> 嗯，这正是我们刚刚通过我们的研究代理所做的，它可以对我们的 AI 代理 Parah 代理的表现进行实时 QA。>> 另一个是工具听起来设置起来很简单，许多其他 AI 支持代理解决方案也至少在纸面上支持工具。>> 但然后，当你深入研究时，你会发现工具不仅仅是调用 API 端点。>> 是拥有适当的护栏，并且还设置了适当的评估，以确保当你拥有 Stripe 工具的访问权限，因此一个非常敏感的工具，也连接到客户的银行账户时。>> 那么它应该被正确调用，并且应该始终被正确调用，并且拥有实时监控系统。>> 以及一个评估系统，我们花费了最多的工程时间来构建它，并且只是越来越多地自动化，但我们如何运行评估，以及我们如何始终运行它们以确保我们没有退步？>> 以及我们的代理，就像今天我们每天处理数千张工单和查询一样。>> 每天。>> 是的。>> 每天都有数千张客户支持工单由 Parah 关闭。>> 没错。而且我们参与了等等，这意味着我们根本无法手动监控。一开始，我们上线了 Captions AI 作为第一家公司，然后一周后是 Plexity AI。所有这些都在我们转型后的 4 周内完成。这也意味着我们对很多事情不确定。>> 我和我们观察了所有事情，并试图弄清楚如何进行适当的评估，以便我们可以坐下来确保代理朝着正确的方向引导。>> 当然，我们现在不能这样做了。>> 所以，拥有这些自动化系统，我认为是关键，而大多数试图内部构建的客户，即使他们擅长 AI，也发现它实际上比设置一次性应用程序或文档端点要复杂得多，因为要确保评估继续通过。我们没有退步，并且始终与产品、工程和营销以及销售保持联系。>> 是的。而你们有趣的一点是，你们的客户是 B2B 公司。他们的客户是，这不是像 Door Dash 或 Uber 那样的客户，客户只是为他们支付每笔交易几美元。他们的客户非常重要，他们的客户支持工单也非常重要。所以他们非常关心这些工单解决方案的质量。>> 没错。嗯，我认为我们最引以为豪的里程碑或指标之一是，我们的一些公司已经委托我们处理多达一千个席位的企业客户。>> 哇。>> 这对他们来说可能是六位数的客户，他们委托你们的代理与他们的客户打交道。>> 当然，我们不是从那里开始的。从 20 名成员开始，然后 50 名，然后 100 名，然后看到我们继续，这并不是偶然的。>> 就像遵循人类客户支持代理的进展一样，对吧？通常从小型账户开始，然后升级到最重要的账户，对吧？>> 没错。而有趣的一点是，我们现在能够拥有更大的客户，我们实际上也在努力，他们最大的要求之一是能够在 Slack 中工作，因为 B2B 也生活在那里，我们许多客户希望我们在 Slack 中与他们的客户一起工作，因为那里有最大的客户，而且我们可以按需提供支持。>> 24/7 也是。>> 没错。然后我们有 Parah 的助手，它直接生活在 Slack 中，在一个界面和一个应用程序中，你可以主动打开它说我需要更多这个，我需要更多这个。然后助手所做的是，它构建了这个文件系统，由知识组成。所以，我们认为这似乎是前沿应用程序中的模型，我们正在加倍关注记忆作为一个概念。>> 所以现在，对于客户来说，一个平均的 Parah 代理拥有 40 个记忆文件。>> 我会说，Parah 随时都在努力改进，通过运行监控和评估，当工单进来时，每次客户添加新功能，或者我们自动看到它，因为它发生在 Linear 或健康中心，或者有人在 Slack 中标记我们时，Parah 代理就会像编码代理一样，对每个记忆文件进行文件编辑，以确保没有重复。>> 所以核心代理实际上很简单，因为它拥有所有这些非常通用的工具，可以通过复杂的策略来使用。>> 所以一个代理可以在 15 秒内回答客户的琐碎问题，然后我们可以让一个代理工作 3 分钟，因为它有权访问 15 个自定义工具，并且可以去 DataDog 中查找请求 ID 来帮助调试企业客户，并且它可以查看 SSO 策略，以及内部和 Stripe 数据并结合它们，然后长时间推理，分析屏幕截图或类似内容，然后为客户提供一个真正适合更复杂问题的答案，而不仅仅是你们的价格是多少。>> 最近你们发布了你们的下一代 Agentic 架构。你能解释一下它是如何工作的吗？>> 今天我们有两个代理，我们与客户一起工作和构建。>> 我们有 Parah 代理，它直接在客户的票务系统中工作。这使得客户能够非常快速地设置 Parah，因为你实际上需要做的就是邀请我们作为代理到你的票务系统中。所以你只需要发送一个电子邮件邀请给 Parah 代理，然后我们就上线了，而无需工程师安装任何 SDK 或连接任何频道。>> 然后我们有 Parah 助手，这是我们刚刚对其架构进行了重大升级的版本，这是我们的客户构建和优化策略，设置工具，然后彻底测试一切，然后再发布到生产环境。>> 而 Parah 助手在过去 6 个月里变化最大。>> 所以，一开始，我们许多快速发展的初创公司客户选择我们，现在仍然选择我们，因为我们可以解决复杂的工单。>> 这意味着我们在上线客户时进行了大量的复杂评估，而且由于模型不够智能，我们必须手动进行。在很多情况下，我们会通过内部工具来运行，以确保代理得到优化。>> 如果有什么需要修复，我们最初不得不去优化部署的工程方法。>> 这工作得很好。>> 但这也意味着我们发现自己编写了大量无法为多个客户重复使用的自定义提示优化，因此随着我们的增长和大量需求，我们花费了大量时间来实际上线公司。>> 突然之间，我们落后于成为最快的设置解决方案和高解决率，仅仅因为我们无法在不雇佣大量人员来做定制工作的情况下满足需求，而作为产品导向的人，我们并不喜欢。>> 然后 Opus 4 发布了。>> 我记得你们来找我，你们说我们最大的瓶颈是我们无法雇佣足够多的部署工程师来上线所有想要使用 Powerhelp 的客户。>> 没错。>> 然后我们试图雇佣很多人。我们显然还在招聘，但我们也发现我们可能不是建立超级执行和运营的最佳创始人。我们是建立产品优先公司的最佳创始人。>> 所以我们想要的工程师也是最擅长构建产品的，而不是构建大量手动工作并成为顾问。>> 所以我们想保持一个小团队，同时快速增长。>> 因此，我们在夏天进行了两个月，我们暂停了增长并重建了我们的代理架构，因为 OBS 4 发布了，而这个模型第一次在我们的内部基准测试中足够智能，能够即时生成评估集。>> 哇。>> 所以它有效地就像一个部署工程师的 AI。>> 没错。>> 是的。>> 这意味着我们突然不必做>> 定制部署工程。>> 所以我们仍然是部署工程的忠实信徒，让我们找出对客户最有利的东西，然后将其带回产品并构建可泛化的东西。>> 但自推出以来，我们没有编写过任何自定义评估集，因为我们的代理为我们的客户完成这项工作。>> 哇。我想知道这是否是过去两年席卷硅谷的部署工程趋势的下一代。部署工程的缺点一直是它无法扩展，而这就像是答案。如果它们都是代理，那么它就可以扩展。>> 没错。而且我认为这绝对是我们所相信的，作为下一代垂直代理。>> 我们借鉴了我们看到的很多东西，并且认为代码代理做得非常好，这肯定比其他垂直代理更广泛地实施，在我们看来，能够运行确定性代码，然后代理进行优化，以便它可以工作更长时间。>> 我们的代理今天可以轻松工作 30 分钟，或者 40 分钟来优化自己的策略并运行测试，然后有一个审查系统。>> 所以这两件事，我们受到了代码代理的极大启发，然后我们认为这很有效，并且随着 Open 4 的发布，我们实际上可以构建一些东西，用于解决一个稍微复杂的问题，因为我们的评估框架相当复杂，以便我们能够测试复杂场景，但 Open 4 可以管理所有这些上下文，并推理如何改进它。>> 然后我们发布的另一个重大变化是研究代理。>> 所以我们可以使用一个类似 grep 的工具进行搜索，它进行 Agentic RAG，并且还进行语义搜索。>> 我们可以一次搜索多达 20,000 张工单，然后我们仔细查看并分析，使用许多子代理来管理上下文，通常是 50 到 500 张工单，在那里我们实际上打开了完整的工单，当然，所有敏感信息都已删除，然后我们确切地查看了处理了什么，AI 代理何时转移，或者人类如何处理，取决于我们想分析什么，然后我们提供一份深入的研究报告，附带来源和所有分析过的工单，然后我们主动提出改进建议，支持经理可以直接通过提示代理在同一会话中实现，请，我刚刚添加了这个工具，请有一个策略来调用这个来解决这个知识差距，或者我们的研究代理实际上能够看到人类代理在组中回复了什么，然后自动说，看起来我们需要这个策略，人类代理给了我们，然后我实际上认为我可以多卖 5% 的这些工单。>> 所有这些共同实现的有趣连续循环，不仅是研究代理，还有配置和测试代理，就是你可以找到人类解决工单的模式，然后你可以配置它们，测试它们，发布它们，并拥有这个连续循环，在任何给定时间都可以优化代理能够处理的工单数量。>> 所以这一切都联系在一起，这就是有趣的飞轮。>> 所以，自从推出这个以来，我们看到的一个统计数据是，例如，Perplexity，仅仅两周前，并且有了这个自动设置的飞轮，它会在 Slack 中 ping 他们，然后提示他们提供一些信息，然后代理会自己测试并优化，我们看到他们的内部解决率，根据日期不同，提高了约 12% 到 15%。>> 哇。>> 仅仅因为推出，因为他们实际上已经发布了 250 多个版本。>> 这是 10 名团队成员加上能够发布版本，取决于他们的主题专家。>> 而且发布版本基本上只是在很多情况下回复 Slack 机器人，它会向团队询问，嘿，我该如何处理这个问题，然后它会说，这是你应该做的，然后它会说，好的，明白了。>> 是的，差不多。>> 然后也经常是他们打开一份报告，告诉他们一份深入的研究报告，嘿，我们在账户管理电子邮件问题上实现了 70% 的内部解决率，如果你给我这个策略或这个工具，那么我认为我们可以提高 15%，基于我们目前转移的内容，然后我们的代理通常代表多种提高解决率的途径，他们选择一个或多个，然后做代理建议的事情，非常像 VIP 编码，就我们而言，我们有人工审批，但然后我们说我们建议实施这个策略。>> 然后也许他们会提供几行反馈。>> 测试代理运行，根据结果，要么说我们准备发布，要么我们应该优化这些策略，因为 10 个测试用例中有 2 个失败了。>> 而且似乎我们需要更强的提示，或者我们需要删除一些过时的信息。>> 然后我们在生产之前捕获所有这些错误，这个循环一直运行，直到所有测试用例都通过，他们就可以点击发布。>> 我们经常给客户打比方，Parah 就像拥有数千名超级能干的员工，他们每天都在进步，他们的思想是相互连接的。>> 所以当有新的信息时，他们 1000 人都会立即内化它，而对于真正的客户支持团队，你需要将信息传达给每个人。>> 没错。>> 所以，我们看到，以 Perplexity 为例，我们与他们密切合作，他们今天都相信他们花在 Parahul 上的时间比手动回复工单的时间还多，因为这显然是他们影响最大的地方。>> >> 所以，它使他们能够获得更大的个人杠杆。>> 没错。>> 我们下周实际上要发布一个备受期待的功能，我们正在发布一个批量跟进工具，研究代理可以自动调用，所以客户可以实际说，为什么我们的学生队列积压中有 700 张未解决的工单，如果那是学生促销或类似的话，那么 Parah 助手代理会对此进行推理，说我需要 ABC 端点，一种验证方法，或者我应该回复什么，他们提供指令，然后而不是只对未来的工单起作用（当然，它默认会这样做），它实际上可以问，我应该跟进所有这些吗？>> 700 张工单，然后它说，好的。>> 只是在票务系统中生成了大量的 Parah 代理，这在技术上相当困难，因为一次处理 700 张工单，然后能够处理，我们有很多系统峰值。[笑声]>> 嗯，但我们使用了 Hatchet，一家 YC 公司，我们刚刚切换到它，我们对此非常满意。>> 所以，而且更大的处理能力。>> 但然后我们自动跟进所有内容。>> 而很酷的是，令人兴奋的是，这个跟进功能与研究相结合，并且拥有所有这些系统的上下文，我们可以开始帮助我们的客户成为客户成功经理，并进行追加销售，或者回到流失的客户并告诉他们新功能。>> 因为每次我们的客户发布新功能或修复错误时，它都可以说，或者研究代理会自动提示他们，我们是否应该跟进所有客户，或者联系所有曾经请求过此功能的客户？>> 然后我们可以发布这个代理并说，嘿，>> 这现在可以在我们的 Pro Plus 计划上使用。>> 所以，如果你>> 这是一个超级智能版本，对吧？就像能够回去回应所有在过去两年里曾经询问过某个功能的人，现在你终于发布了它。>> 没错。>> 而且我认为一旦支持自动化达到 85% 到 95% 的水平，我们将看到越来越多这样的情况。>> 而剩下的那些工单，你希望人类来解决。>> 那么下一个前沿是，如何让支持尽可能地实现收入驱动，以及我们如何真正防止客户流失。>> 所以我们也为我们的 Intercom 或 Synes Front 代理推出了一款工具，可以给客户打折，所以而不是流失，你可以获得折扣，或者发送客户一个追加销售链接，然后你可以轻松地定义围绕这个的策略。>> 然后突然之间，对于某些客户，我们有>> 数十万张已解决的工单。>> 这意味着 Parah 代理有数十万封潜在客户的电子邮件，可以追加销售到商业计划，或者显著扩展。>> 但平均团队没有资源来做到这一点。>> 但突然之间，你确实拥有了，因为你有 Parah。>> 对于你们的客户来说，价值主张中有多少是减少雇佣人类客户支持代理的成本，以及他们就是无法雇佣足够好的客户支持代理，因为他们很难找到，而这基本上能够用 Power Help 做的事情，而人类做不到？实际上是通过能够追加销售客户来增加收入，以一种以前无法扩展的方式。>> 更多的是后者。>> 这也与我们只专注于快速发展的软件公司有关。>> 所以在很多情况下，他们今天没有一个大团队。>> 支持的成本不一定很高。>> 但如果他们必须跟上，它必须很大，因为他们必须雇佣很多人。>> 所以更多的是实施 Parah，然后 Parah 就是他们否则会雇佣的 100 名代理。>> 然后正如我们刚才讨论的，拥有所有这些代理的统一大脑，并且不仅能够产生一个可以 24/7 工作的人工代理的影响，而且能够产生如果所有在特定工单上工作的代理都拥有一个统一的大脑，并且他们可以做各种事情，并控制它。>> 另一个我们看到的有趣的价值主张是，一旦公司上线，Parah 就会在公司内部病毒式传播。>> 因为对于快速发展的软件公司来说，支持就是知识的大脑，他们开始将所有的知识倾倒和信息导向 Parah 助手。>> 这也促使他们获取更多知识。>> 所以，我们很快就有了数百页的知识，这些知识只存在于 Parah 中，然后我们将其原则是使其对公司员工来说极其容易访问。>> 没错。>> 他们也需要内部支持。>> 所以我们有 Ask SAM，我们通常称之为 Parah 频道，用于销售，以及工程、企业和客户成功团队，甚至对于仍然作为联合飞行员回答的那些支持代理。>> 所以我们有数百名员工的频道，对于我们的一些客户来说，他们只是在提示 Parah，基本上是支持团队以前作为资源所服务的延伸。>> 而现在有了这个深度研究，我们不仅能够说，嘿，请告诉我如何将解决率提高 10%，这是支持团队使用它的方式，而且产品团队、工程团队和领导团队实际上可以说，我们的退款在过去一个月里是如何演变的，以及它如何与情绪和新功能或错误相关。>> 然后弄清楚如何通过遵循 Parah 实际上可以交叉比较退款分析和实际客户对话的见解，将退款百分比降低 20%。>> 甚至还可以用于产品反馈。>> 所以，如果他们要发布一个新功能，并且想了解客户对该功能的反应，那么他们也可以从中找到模式，产品团队可以将其作为改进新功能的参考。>> 或者甚至找到功能请求中的模式，并看到很多客户要求我们构建这个。>> 让我们实际优先考虑这个，因为我们现在有数据可以这样做。>> 同样的 bug 报告。>> 所以它成为整个组织中一个更广泛实施的工具，因为在很多方面，而且这是软件公司特有的，但在很多方面，对于软件公司来说，支持是客户知识的中心，以及产品知识，这是组织其余部分许多工作的起点。>> 我们可以看一个演示吗？>> 当然。>> 我实际上已经把它打开了。>> 所以我们看到的是 Parah 助手，这是我们最近推出的，也作为一个应用程序，而不仅仅是在 Slack 中。>> 这不是直接回复客户的。>> 这是 Parah 代理，我们称之为它，它生活在客户的票务系统中，而这是 Parah 助手，我们的客户，就他们的支持经理而言，用于实际创建新策略，创建新工具，测试，以及深度研究，以查看你正在进行的 Parah 版本发布的成果。>> 所以助手就像部署工程师的 AI。它取代了以前 Parah 员工需要做的事情，与客户交谈并弄清楚如何更新 Parah 系统。你构建了一个 AI 助手，可以做到这一点。>> 并且，在我们认为的管理 AI 员工的未来中。>> 而不是拥有工作流程，你拥有这种更像云代码的体验。>> 在这里你可以看到，这是一个演示环境，以 Riplet 为例。>> 然后我们有一个例子，我们发现这很常见，一位支持经理说，如果客户询问 Riplet 的企业计划，会发生什么？>> 然后我们的 Parah 助手实际上启动了，非常像一个代码代理，它搜索它已经知道的一切，然后它说，实际上没有找到知识，它基本上只是说，嘿，这是我们今天所做的，我们还没有设置自定义策略，这是支持经理如何指导 Parah 页面进行不同操作的示例。>> 他们给我们一个要遵循的策略。>> 所以，如果客户询问企业定价或功能，并想了解更多信息，例如获取价格报价等，请将他们引导到这里，然后遵循此策略，询问什么，然后我们就像代码生成代理一样，实际上更新，所以这一切都正在发生，现在已经发布了，但在发布之前，所有这些都发生在沙盒环境中。>> 我们去更新文件，所以这是一个经典的 diff，客户会看到，这只是为了看到代理正在工作，通常他们只是审查整个输出，并且实际上代理，助手代理审查和测试。>> 然后它会像你在这里看到的，这是一个非常好的例子，因为我们实际上在多个地方更新了，那里有冲突的信息，这是我们发现其他解决方案很容易错过，或者我们的客户很容易错过，因为他们必须手动找到它。>> 所以我们更新了订阅和计费 FAQ 以及我们拥有的策略。>> 我们更新了折扣策略，因为有一些冲突，我们更新了产品技术和功能问题策略。>> 我们的助手代理实际上以草稿模式实现这一点，并说我建议我们测试一下。>> 所以你在这里看到的是，我们有一个多代理系统来管理上下文，我们有四种模式，我们从 ask 模式开始，也就是我们今天所知道的。>> 然后客户说我想这样做，它自动切换到 configure 模式，也就是编辑模式，现在它说我认为我们应该测试，让我们进入 testing 模式。>> 而最后一个模式是深度研究模式。>> 所以这实际上使客户能够通过这四种子代理在一次会话中切换模式。>> 这些代理中的每一个，它是一个单独的提示和它自己的 LLM 调用，它自己的提示吗？因为测试模式有测试模式代理提示。>> 没错。>> 它也有不同的工具。>> 但它的构建方式就像是独特的提示，然后它们也共享通用提示，因为它实际上知道 Parah 助手知道它正在一个会话中工作，在那里它可以，正如你所见，它自我提示我们应该进入这个模式。>> 所以我们主要使用模式作为一种知道何时压缩对话以实际限制上下文的方法。>> 所以这是一种很好的说法，现在我们开始新的事情了，让我们获取上一个重要的上下文，但实际上重新启动缓存中的消息历史记录。>> 然后我们进入 testing 模式，因为我们点击运行。>> 这又是代理建议的。>> 所以我们的大多数客户只是点击运行所有建议的内容，然后介入。>> 就像按下 Tab 和光标一样。>> 你只是说，点击，点击，点击。>> 是的，是的。>> 继续。>> 然后这些测试实际上运行。>> 所以正如你所见，我们正在为企业计划处理分派测试代理。>> 我们只分派了一个测试代理，它有五个测试场景。>> 这可以是从分派多达五个子代理，每个代理有五个测试，如果有什么复杂的话。>> 它自己控制。>> 然后一切都通过了，这也是为什么它随后被发布。>> 而且我们在这里有一个工作完成。>> 然后我们展示了一个预览，展示了实际测试的内容，消息是什么。>> 但幕后发生的是，测试代理会创建 YAML 和我们拥有的这个评估框架。>> 当然，就像一个代码生成代理一样，在传递这个并确保它符合我们的框架方面。>> 然后它创建了所有这些用户查询的模拟上下文，以实际拥有企业状态，因为这显然是必需的，或者说一些可能表明他们是潜在的企业客户。>> 所以当代理实际上检查一个给定的退款策略时，例如，如果你正在改进它，并且你说嘿，我想改变我们的退款策略，所以你可以在 7 天内获得全额退款，而不是仅在 7 天内，你可以在 14 天内获得部分退款，那么代理显然必须确保它能够创建测试该场景所需的上下文。>> 我们看到的另一件事是，对于我们所有的客户，我们知道何时发生中断。>> 嗯，所以我们连接到状态页面。>> 嗯，所以如果你想测试中断处理，你显然必须能够>> 模拟>> 并且代理实际上模拟中断页面上存在一个活动中断，但也有我们如何响应没有活动中断的时候？>> 因为那时我们显然想进一步排查。>> 这太酷了，伙计们。我觉得我正在看到所有 Agentic AI 公司未来的样子。
客户入职。这一切都将通过这样的系统完成。而且不仅仅是入职，还有持续的维护。正如你之前提到的，仅仅部署这样一个系统只是开始。然后你必须永远保持它的更新。如果必须由人类来做，那将永远行不通。这需要太多的人力。就像答案一样，也需要通过像你们构建的那个能力助手这样的东西来实现自动化。
>> 这就是赌注。嗯，我们非常兴奋地看到迄今为止的反应。
>> 你们确实走在了最前沿。就像只有少数几家公司在尝试这个想法，但这绝对还不是主流。我认为你们是第一批真正将这样的东西在现实世界中大规模投入使用的公司之一。
我们看到了增长至上的紧迫性，这给我们带来了压力，我们要么像许多其他人一样，加倍努力招聘大量的现场部署工程师，但我想我们的直觉是，我们应该构建可扩展的产品，而不是编写定制代码，但我们也想发展。所以我们需要这个今天就能奏效。我想这就是导致了一个相当紧张的夏季冲刺，以推出它。
>> 好的，非常感谢你们向我们展示演示。我觉得我瞥见了未来。让我们稍微谈谈 A 轮融资。谁领投了这一轮？请稍微介绍一下。
>> 是的。嗯，All Capital 的 Jack Almond 领投了这一轮，Henabi 也参与了。他们是新投资者。然后我们很幸运，我们所有的现有投资者也参与了。
>> 据我所知，你们很幸运地从许多顶尖知名公司获得了 A 轮融资的许多报价。是什么让你们决定选择 Jack Haltman 和 Off Capital？
起初，我们在 YC 路演日之后不久就认识了 Jack，因为他主动联系了我们，我们在 YC 融资期间没有机会交谈。然后他多次来到我们的公寓，直到最近一个月前，我们都还在那里办公，我们谈得很好。我想正如你也告诉我们的，如果你很幸运能够与你真正喜欢的投资者合作，而不仅仅是伟大的投资者，那么你就应该这样做。这也是我们最初选择种子轮投资者的原因。然后我们非常喜欢 Jack。所以当我们开始融资时，我们显然不得不和他谈谈。然后正如你所提到的，还有很多其他优秀的公司在竞争。Jack 绝对是 All Capital 和一个 underdog，但我们也一直将自己视为 underdog。所以我们继续和他谈，然后他赢得了我们，我想我们和他的一些创始人谈过，他们都说了非常好的话。David AI，他们也在我们这批中，就是其中之一。主要的令人信服的论点，我们也深表赞同，那就是这是我们第一次有人加入我们的董事会，Jack 就是其中之一。所以，这意味着你选择的合作伙伴更加重要。我们与 Jack 非常契合，我们非常喜欢他的方法，Blake Robbins，他领投了我们的种子轮，也有同样的理念，那就是不是一个巨大的风险投资公司，拥有一个经典的客户服务团队和许多合作伙伴参与一切，而是与某人紧密合作，他可以在周末来你家喝杯咖啡，一起讨论事情，我们觉得我们可以就任何事情打电话。
>> 总结一下，在丹麦的某个乡村，可能还有另一个年轻的 Anker 和 Mass 正在观看这段视频，思考着自己创业。你会给那个人什么建议？
>> 我们的主要建议，以及 Definitely 激励我们的，是尽可能多地阅读和吸收硅谷的历史，如果你今天去不了旧金山的话。我在六年级时发现了 Paul Graham 和他的博客，他教会了我什么是初创公司。然后当我遇到 Mass 时，我们谈了几个小时，关于这个疯狂的创业想法，因为再次，没有一个词来形容它。你在丹麦听到的经典创业故事是，一个 MBA 去麦肯锡，然后在 35 岁时创建一个医疗技术或电子商务或类似的东西，而不是那个在父母的地下室里几乎是构建一个他们认为或认为疯狂的想法的人，但他们真的认为这个世界缺少的东西。这非常符合旧金山的一切，实际上是帮助人们认识到他们可以做到，并且应该有信心这样做。
>> 然后就去做。这也是我们回顾过去一直做得很好的事情，不怕直接跳入深水区，尝试各种事情，因为这最终是学习最快的方式。我们没有任何天然会让我们走到这一步的资历。我们唯一拥有的就是通过做很多不同的事情而积累了大量的经验。
>> 在丹麦，有一种害怕失败的文化，我们觉得这非常不幸，因为丹麦可能是，如果不是唯一一个，实际上失败风险最低的国家，因为有如此大的社会保障网络，比如你学习可以获得报酬，教育是免费的，你可以随时选择学习。最糟糕的 B 计划就是去一所拥有优秀教授的优秀大学，并为此获得报酬。至少有大量的机会去尝试你疯狂的想法。但那时就有失败是坏事的文化。
>> 所以你有点回避它。Mass 和我失败了很多次，而且我们继续尝试并尽可能多地失败。我们有一个内部的说法，一旦我们开始更多地考虑我们害怕失去什么，比如打防守以及留住客户，那么我们就已经输了。
>> 所以我们尽量多地打进攻，这也意味着要多次失败，直到那个想法奏效为止。
>> 太棒了。这是一个完美的结束。非常感谢你们。这太棒了。谢谢。
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