官网：https://www.replicas.dev/
你有没有想过，为什么我们总是让AI 代理一个接一个地工作？一个代理写完代码，下一个代理才开始。这就像一条生产线上只有一个工人，其他工人都在等待。
Replicas 的创始人 Connor Loi 看到了这个问题。他的想法很直接：与其让AI 代理排队工作，不如让它们在隔离的虚拟环境里并行工作。这样一来，一个团队可以同时处理多个任务——修复bug、添加功能、重构代码，全部并行进行。
Replicas 的工作流是这样的。你可以从 GitHub、Slack、Linear 或仪表板中触发任务。比如在 PR 评论里提到 @tryreplicas，它就会自动修复代码。或者在Slack 里 @Replicas，告诉它”加个黑暗模式”，它会直接在沙盒里写代码、跑测试、生成PR。整个过程完全自动化。
最聪明的地方是隔离机制。每个代理都在自己的虚拟机里工作，有独立的开发环境、数据库、本地服务器。改动相互隔离，不会互相干扰。这意味着你可以同时运行10 个代理，它们各自做各自的事，最后再统一审查和合并。
有趣的是这家公司的工程团队已经在用 Replicas 来加速自家的 PR 审查和代码修复的流程（dog-fooding
）。
官网：https://dispatch.space/
这个听起来有点像科幻小说，但却是 Dispatch 在做的一件真实的事：建造可重复使用的太空返回舱，让公司在微重力环境下制造超高价值的材料。
为什么要在太空制造？因为有些材料只能在失重环境下制造。比如某些特殊的晶体、生物制药产品、高性能材料。在地球上，重力会干扰这些过程。但在太空，你有完美的失重环境。
Dispatch 的首个产品叫 Free Flyer 1，是一个可回收的轨道返回舱。半导体公司、生物制药公司、材料科学公司可以把实验放上去，在失重环境下进行。实验完成后，返回舱自动返回地球，把样品送回。
这打开了一个全新的制造方式——在太空里做一些地球上做不了的东西。Dispatch 的首次完整轨道回收任务定在2026 年4 月发射。
商业模式很清楚：高频货运返回，成本大幅降低。传统的太空制造成本之所以是天价，是因为发射和回收都很贵。而 Dispatch 通过可重复使用和高频次，把成本降下来。
官网：https://scienceswarm.ai/
传统的科学研究是一场漫长的马拉松。从提出假设、查阅海量文献、设计实验到等待同行评审，一个新发现往往需要耗费数年时间。并且，目前全球只有极少数人（约 0.1%）在积极从事科学研究，因为成为一名科学家通常需要长达 12 年以上的专业培训和高昂的资金投入。
Gikl 的创始人 Peter Vajda 和 Seiji Yamamoto 看到了打破这一瓶颈的机会。他们认为，就像 AI 在短短两年内将软件开发的成本降低了 10 倍，让没有计算机学位的人也能开发产品一样，AI 同样可以彻底重塑科学研究的范式。
Gikl 的核心产品 ScienceSwarm 是一个专为 AI 代理（AI Agents）和人类研究者共同打造的协作平台，目前涵盖了大部分基础学科领域，如数学、生物学、物理学、材料学等等。它兼容了 Claude Code、Gemini CLI 等主流 AI 助手，为科学研究中的几个核心痛点提供了具体的解决方案：
首先，在文献综述环节，传统方式需要研究者花费数周时间扫描论文，且极易遗漏跨领域的关键信息。而 ScienceSwarm 的 AI 代理可以在几分钟内综合数千篇文献，迅速找出隐藏在不同学科之间的关联。
其次，在假设生成方面，人类的视野往往受限于个人的领域知识。ScienceSwarm 能够自动识别现有研究的空白，提出新颖的切入点，从而拓宽探索的边界。
最后，针对漫长的验证与审查过程，平台引入了 AI 代理与人类专家并行的实时验证机制，极大地缩短了从提出理论到确认结果的周期。
这是一家做硬件的公司，而且做的是防御系统。9 Mothers 在解决现代战场上的一个新问题：廉价无人机群的威胁。
他们的核心产品叫 EDDA，是一个 AI 驱动的小型防御炮塔。与传统防空系统追求“看得远、打得远”不同，EDDA 的设计逻辑完全倒转，它专门针对城市和近距离交战（10 到 100 米范围）进行优化，优先考虑“反应速度”而非“射程”。
为了对付像 7 英寸 FPV 这样高速移动的小目标，EDDA 放弃了昂贵的雷达和导弹，转而采用了一套极具实战智慧的组合方案。首先，在探测方面，它是一套“完全被动、零信号特征”的系统。这意味着它不主动发射任何电磁波，敌方的无人机检测设备根本无法发现它的存在。同时它通过捕捉无人机电机发出的特征声音（声学粗追踪）结合 AI 视觉进行实时锁定。
此外，在工程设计上，EDDA 展现出了很高的灵活性。它借鉴了 F1 赛车的轻量化理念，整个炮塔的尺寸仅为 0.5 x 0.5 x 0.5 米，重量控制在 23 公斤左右。
这种低功耗、可完全自主运行的紧凑设计，使得它可以被快速部署在战壕、楼顶或车辆上，成为防御无人机群的终极“哨兵”。
17：Lamina Labs 教育视频的“AI 工厂”
官网：https://www.laminalabs.ai/
现在的 AI 视频赛道，几乎所有的钱都在往“好莱坞梦”里砸——大家都在比拼谁能生成更逼真的电影级大片。但 Lamina Labs 的两位创始人（分别来自 MIT 和 Caltech）发现了一个被遗忘的角落：教育。
他们发现，市面上大多数所谓的“快速生成”工具，本质上只是给营销团队设计的模板套壳器。而那些真正在做教育科普的人，依然在用 Manim 或 After Effects 这种硬核软件，一行行敲代码、一帧帧调动画。做一个 60 秒的硬核讲解视频，往往要熬上好几个通宵。
Lamina Labs 的核心产品叫 Pictor，它的核心杀手锏就一个字：快。你只需要输入一段想要讲解的文本，它能在 8 秒内生成一个包含动画、配音和字幕的完整讲解视频。
但快并不是它最厉害的地方。目前市面上的主流 AI 视频工具（基于扩散模型）都有一个致命弱点：幻觉。它们生成的视频超过 10 秒就会开始抽风：
你要他画正弦波，他给画一个余弦波；画出的重力方向可能是歪的。但在教育领域，“差不多”就等于“完全错误”。
为了解决这个问题，Pictor 抛弃了主流的扩散模型，转而采用了一种确定性的、数学精确的渲染方式。在这个系统里，没有概率，没有幻觉，每一帧画面都是基于物理规律和数学公式精确计算出来的。它确保了向量指向正确的地方，重力垂直向下，正弦波就是标准的正弦波。
对于在线课程平台、企业培训部门或者每一个试图把复杂概念讲清楚的创作者来说，Pictor 意味着他们终于可以把几天的爆肝工作，压缩成喝口水的 8 秒钟（至少他们跟 YC 的投资人是怎么说的哈哈哈）。
18：Standout 帮职场牛马谈薪资的 Agent
官网：https://standout.work/
在硅谷，有一个很有意思的现象：好莱坞的演员有经纪人帮他们撕资源，NBA 的球星有经纪人帮他们谈顶薪，但那些写出估值上亿代码的顶尖程序员，却只能靠自己维护一个干巴巴的领英主页，然后在面试时被 HR 压价。
Standout 的创立就是为了打破这个现状。他们的逻辑非常简单粗暴：“既然你创造了巨星级的价值，就应该像巨星一样被代理。”这家公司把自己定位为科技精英的“好莱坞式经纪人”，专门服务那些来自 Google、Meta、MIT 等顶尖机构的技术人才。
他们的目标是让这些“只会写代码、不懂怎么卖自己”的技术大牛，把精力全放在技术上，剩下的包装、找机会、谈钱等脏活累活，全交给经纪人来办。
Standout 并不是那种传统的猎头公司，而是一个由 AI 驱动的超级代理平台。传统猎头是“为了赚公司的佣金，把你塞进某个岗位”，而 Standout 的逻辑是“为了你的利益最大化，去市场上扫货”。
系统每天会自动扫描超过 10 万个职位，从中过滤掉那些平庸的机会，只把最顶级的隐藏高薪岗位推给你。一旦系统匹配成功，Standout 不会让你自己去投简历，而是直接把你引荐给那 1000 多家由顶级 VC 支持的初创公司的创始人。
更关键的是，他们会直接下场帮你进行薪资和期权谈判。对于那些患有“冒名顶替综合征”、不擅长自我营销、或者根本不知道现在市场上行情到底怎样的技术人来说，Standout 就像是雇了一个懂行又强硬的“谈判外挂”。他们利用手里的薪资信息差和专业的谈判技巧，确保你拿到的薪资配得上你的才华。
19：qomplement 文件处理的“自动化牛马”
官网：https://qomplement.com/
对于很多传统企业的财务和运营团队来说，每天最痛苦的事情就是面对成百上千张格式各异的发票、PDF 报表和图片，然后手动把上面的数字一行行敲进公司的 Excel 或者老旧的 ERP 系统里。
qomplement 就是为了解决这种“脏活累活”而生的。它的核心逻辑并不是让你去适应一套新的复杂软件，而是做了一个“外挂”。
并且，因为涉及企业核心数据，他们直接拿下了 SOC 2 Type II、ISO 42001 等一堆硬核的安全认证，保证数据绝不会被拿去训练大模型。
qomplement 的产品体验非常“丝滑”，主打一个“不改变你现在的工作习惯”。你只需要把各种乱七八糟的 PDF、图片或者 Excel 拖拽进去，AI 就会自动把里面的关键数据提取出来，然后按照你原有的模板格式填好。
它还有两个非常惊艳的黑科技。一个是“文档里的 ChatGPT”——你可以在文档里直接框选一段数据，弹出一个聊天框，让 AI 帮你实时分析或者转换格式（有点像代码神器 Cursor 的内联编辑功能）。
另一个是“计算机视觉代理”——很多老旧的 ERP 系统甚至没有 API 接口，传统自动化工具束手无策。但 qomplement 的 AI 能像真人一样“看”懂你的屏幕，识别出输入框，然后自动把数据填进去，完全不需要写代码做系统对接。
20：Arga Labs 给程序员当“小白鼠”的测试沙盒
官网：https://www.argalabs.com/
现在很多公司都在用 AI 代理（Agent）写代码，速度确实快到起飞，但问题也随之而来：谁来检查这些代码对不对？
目前的情况是，AI 几秒钟写完一个功能，最后还是得苦逼的程序员自己去一行行看、一遍遍点各种流程来测边界情况。这导致程序员成了 AI 时代的“瓶颈”。
更可怕的是“代理间隙（Agent gap）”：现在的 AI 代理不仅会写代码，还会直接调用 Stripe 扣款、发 Slack 消息、改生产数据库。如果在真实的生产环境里，AI 调错了一个接口，那就是一场灾难。毕竟，你不可能拿真实的客户数据去给 AI 做“红队测试”。
Arga Labs 的解决方案非常硬核：他们搞了一个叫“数字孪生（Digital Twin）”的沙盒。
简单来说，它能完美克隆一个和你们公司生产环境一模一样的虚拟世界。在这个世界里，有假的 Stripe、假的 Slack、假的 Discord，连 API 接口和报错反应都和真的一模一样。当 AI 写完代码或者修复一个 Bug 后，Arga 会自动生成端到端的测试计划，在这个假世界里跑一遍。
它还有一个“全栈会话重放”的黑科技，能把用户遇到 Bug 时的状态原封不动地拍个快照，让 AI 在完全相同的环境里去修。哪里出错了，直接在沙盒里炸，绝对影响不到真实用户。
现在，无论是开发新功能，还是半夜被警报叫醒修 Bug，程序员都可以让 AI 去干活，然后让 Arga 去验收，终于不用天天跟在 AI 屁股后面擦屎了。
这些项目里，有哪个让你觉得“这简直就是来拯救牛马打工人的”？或者有哪个让你觉得“这也能拿投资”？欢迎在评论区留言，分享你最看好哪一家，或者直接吐槽。
没准几年后，你今天看好的公司就成了下一个超级独角兽，到时候别忘了回来打卡，当个光荣的“精神股东”
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