热门产品

Hyper: Self-driving Company Brain

Hyper: Self-driving Company Brain

Hyper 公司大脑学习公司全量信息,赋能 AI 智能体,使其能专业完成邮件起草、合同阅读等任务,提升团队效率。

Maker 说

嘿PH 👋,

我是Hyper的联合创始人。我和我的联合创始人Kanyes(也是最好的朋友)在过去十年里一直一起做产品。早在2017年,作为学生我们就几乎用遍了所有"第二大脑"和思维工具类的产品,后来在2020年我们试着在Kanyes的车库里微调GPT-2,想构建一个了解我们一切——我们的品味、工作方式、信仰等等——的AI,然后用这个AI来自动化那些我们觉得无聊的工作(比如做习题集,恶心)。显然我们早了5年。

大学毕业后,我们加入了Matic做机器人,在一家需要交付真实产品的真实公司里,我们又感受到了同样的痛点。我们看到信息总是从缝隙中流失,重要员工离开时集体知识就丢失了。我们看到人们努力通过写文档或发Slack消息来防止这种情况,最后我们也成了那样的人。然后到了2023年,世界转向了AI智能体,我们意识到:虽然我们为人类员工拼凑出了"足够好"的解决方案,但我们的AI员工依然很蠢!

它们像高管一样强大,但只拥有第一天实习生的上下文。

所以我们俩都辞了职,决定好好解决这个问题。今天,我很激动地宣布你们可以直接从我们的网站下载并开始使用Hyper!我们深深感激能够把世界级的软件交付给像我们一样梦想家和海盗。Hyper已经显著加速了我们的AI自动化(比如起草包含所有公司知识、写得像我的邮件!),我们会不懈地为那些想要以超快速度前进的、改变世界的团队而战斗。

热门评论

PH 用户
这太酷了。恭喜发布,各位!!
PH 用户
公司大脑这个框架很有力,因为它指出了智能体的真正瓶颈:它们能行动,但通常不知道公司已经学到了什么。

在这个产品中,我很想明确看到的一点是,Hyper 如何区分共享的公司真理和个人工作风格。“我们总是这样定位产品”和“Shalin 倾向于这样写邮件”这两者都有用,但它们的时效性、冲突性和覆盖方式可能不同。

如果系统能分别展示这两层的来源追踪和置信度,那么语音/邮件用例的可信度会高得多。
PH 用户
恭喜发布!🚀
PH 用户
GDPR 合规了吗?🙈
PH 用户
支持工单分类用例可能最有直接价值。这个任务有明确的真实标准(分类是否正确?)而且数量大,意味着你可以快速衡量改进效果。这个问题的更困难版本是,正确的分类所需的企业知识存在于18个月前某人在 Slack 线程中做出的一个决定,而没有人收藏过那个线程。好奇 Hyper 在设置时是否回溯索引 Slack 历史,还是只从连接点开始捕获后续上下文。这个区别会显著改变新客户的价值实现时间。
热门产品Garry Tan2026-05-29原文

相关内容