Emergent labs 创建于 2024 年 8 月，已成为软件生产自动化领域最先进的初创公司之一。 Mukund Jha 和 Madhav Jha 正在开发一个平台，专门的人工智能代理可以使用自然语言指令设计、规划、编写、测试和部署完整的应用程序。这一价值主张超越了简单的无代码，并对组织构建工程的方式提出了质疑。
该公司刚刚加入了谷歌的人工智能未来基金，该基金旨在支持能够利用最先进人工智能模型的初创公司。该基金结合了资本、早期使用 Gemini 模型和直接技术支持。 Emergent 联合创始人兼首席执行官 Mukund Jha 告诉 FW.Media：“此次合作为我们提供了三项关键资源：加速增长的资本、早期使用 Google Gemini 3 模型以及来自 Google AI 团队的运营技术支持。这些要素共同将 AI 期货基金与传统投资区分开来。”
至于该基金，其目标是支持最有前途的人工智能平台：“Emergent 使公司能够实现他们的想法，消除障碍并民主化构建其技术基础设施所需的工具，”谷歌人工智能未来基金总监 Jonathan Silber 强调。
该联盟正处于该初创公司的高速增长阶段。在不到五个月的时间里，Emergent 声称拥有 250 万用户，年度经常性收入超过 2500 万美元。 “我们已经为全球 250 万用户提供服务，不到五个月的时间，ARR 就达到了 2500 万美元。这种合作关系为我们提供了资源和技术基础，使我们能够在明年扩展到数千万用户。”Mukund Jha 说道。在与基金和 YCombinator 共同完成 700 万美元种子轮融资后，这一轨迹成功说服 LightSpeed Ventures 投资 2300 万美元
该平台基于多代理架构，作为一个完整的工程团队运行。每个代理都会探索代码、导航树、识别依赖关系、运行测试并修复错误。为了保证这种自主性，Emergent 构建了自己的技术堆栈：执行环境、部署管道、数据库、安全性、Kubernetes 编排，与仅限于可视化组合的无代码平台相比，这是一个重要的区别。
这种方法重新配置了软件周期，减少了重复性任务，加快了上市时间，提高了生产力，并对技术团队的结构产生了直接影响。使用 Gemini 3 为 Emergent 开辟了一个额外的实验领域。 “使用 Gemini 3 对我们的产品开发至关重要。它使我们能够探索代理 AI 的极限，并提高用户可以构建的应用程序的复杂性。在 Google AI 专家的直接支持下，我们可以更快地集成这些功能，”Mukund Jha 说道。
该平台已经可以创建各种应用程序，例如英国的简历管理工具、德国的营销审计应用程序，甚至是人工智能用例目录，以帮助新兴技术的运营采用。 “与人工智能期货基金的合作完全符合我们的使命：使软件创建民主化，以便每个人都可以将想法转化为功能性应用程序，而无需事先具备技术技能，”其创始人总结道。
然而，仍有一些弱点有待监测。首先，ARR 的可持续性很快就建立在庞大的“旅游”用户基础上，这将取决于可持续增加实际参与的高级用户收入份额的能力。然后，在“世界级代理”的讨论背后，Emergent 在结构上仍然依赖第三方模型来生成代码，其内部基础设施无法解决成本、性能和许可问题。该公司的运营环境已经充满了 Replit、V0 和历史悠久的无代码平台等解决方案，这要求它在所生成的应用程序的质量和通过影响者的分发机制方面保持有形的产品差异。最后，选择运行自己的基础设施层（虚拟机、后端、基础）可以提供精细的控制和更好的反馈循环，但代价是可靠性、安全性和可扩展性方面的高操作复杂性，这在这种增长水平上仍将是一个正在进行的项目。
