Reworkd 從爆紅的 AgentGPT 轉向 AI 網頁擷取工具，累計募資 400 萬美元

2023 年初，Asim Shrestha、Adam Watkins 和 Srijan Subedi 還住在加拿大時，他們開發的免費瀏覽器工具 AgentGPT（一個用於建構自主 AI 代理的簡單介面）在 GitHub 上爆紅，一週內就吸引了超過 10 萬名每日使用者。這波湧入讓他們措手不及：營運長 Subedi 表示，這個工具每日的 API 呼叫成本達 2,000 美元，因此他們不得不成立 Reworkd 公司並迅速募資，從而獲選進入 Y Combinator 2023 年夏季梯隊。

創辦人很快得出結論：打造通用 AI 代理的範圍太廣。但 AgentGPT 上最受歡迎的用途是建立網頁擷取工具——這是一項相對簡單但需求量大的任務——因此 Reworkd 將其定為唯一焦點：從公開網路上擷取結構化資料的 AI 代理。客戶提供數百或數千個 URL，外加他們想要的資料描述；這些代理運用多模態程式碼生成技術，為每個網站撰寫專屬的擷取程式碼，採取「自我修復」的方式，旨在承受頁面更新。

到了 2024 年 7 月，這家四人公司已從 Paul Graham、AI Grant（Nat Friedman 與 Daniel Gross 的加速器）、SV Angel、General Catalyst 和 Panache Ventures 募得 275 萬美元的種子輪資金，加上 125 萬美元的種子前輪，總計 400 萬美元。其指標性客戶 Axis 運用這些代理從歐盟數千份政府法規文件中擷取資料；團隊完全避開擷取新聞和登入牆後的內容，以避開困擾 OpenAI 和 Perplexity 的著作權爭議。

從 Paul Graham、AI Grant、SV Angel 和 General Catalyst 募得 275 萬美元種子輪，使總募資額達到 400 萬美元，團隊僅有四人。

爆紅反而成了負擔：每日 10 萬名使用者帶來每日 2,000 美元的成本，卻毫無營收，迫使創辦人倉促成立公司並募資。

對一個小團隊而言，通用代理是範圍過大的賭注，但擷取工具生成早已是 AgentGPT 最受歡迎的用途——需求已在自家產品內部獲得驗證。

AI 對資料的渴求為這次轉向提供了市場：2024 年，建構 AI 模型是公開網路資料的首要用途，而為數千個小型網站人工打造擷取工具並不符合經濟效益。

順應模型進步而非與之競爭——GPT-4o 的多模態程式碼生成在幾個月前才讓這項產品成為可能——使四人團隊得以維持營運。

爆紅的產品不等於一門生意：當使用量超出你的服務能力時，轉向產品內部客戶已經需要的單一用途。

該公司刻意維持極小規模——只有四人，其中創始研究工程師 Rohan Pandey 被一位投資人形容為「一人研究實驗室」——同時承擔沉重的推論成本，並預期隨著 GPT-4o mini 等較小模型改善而下降。他們打造了一套開源評估框架來捕捉錯誤的擷取結果，主動選擇避開新聞聚合，並倚賴如 Bright Data 案判決等法院裁定，該判決認定公開個人資料可合法使用。Paul Graham 和 AI Grant 未回應 TechCrunch 的置評請求。