光速美国领投2500万美金, 这家公司要让AI Agent具备学习和进化能力

当AIAgent在实际应用中屡屡因“健忘”而显得笨拙——无法从经验中学习、重复解决相同问题时，一种全新的共享学习层正在被构建。它让AIAgent能像人类一样传递技能、积累经验，这不仅是技术突破，更可能重塑智能系统融入工作流的方式。

你有没有想过，为什么那些看起来无所不能的AIagent，在真实工作环境中却总是显得如此笨拙？我们花费数百小时调试提示词、完善指令，但这些智能系统依然无法像人类员工那样从经验中学习和成长。它们不会从错误中汲取教训，也不会在重复性任务中变得更加熟练。这个根本性问题，正是Composio刚刚完成2500万美元A轮融资要解决的核心挑战。

在我看来，AIagent的发展正处在一个关键分水岭。一方面，大语言模型的能力越来越强，可以理解复杂指令、执行多步骤任务；另一方面，当这些系统需要与真实世界的企业软件交互时，它们往往显得力不从心。每次连接Salesforce、每次处理GitHub工作流、每次管理Gmail邮件，它们都像是第一次接触这些工具，需要重新学习同样的操作步骤。这种重复性的”健忘症”正是阻碍AIagent真正融入企业工作流的根本原因。

我注意到Composio的独特之处在于，他们没有试图构建更聪明的模型，而是专注于解决一个更基础但更关键的问题：如何让AIagent具备学习和进化的能力。他们的方法既简单又革命性：创建一个共享学习层，让一个agent掌握的技能可以立即传递给平台上的所有其他agent。这就像是为整个AI生态系统构建了一个集体记忆和学习机制。

当我深入了解这家由SohamGanatra和KaranVaidya创立的公司时，发现他们的故事颇为有趣。两位创始人在物理奥林匹克竞赛中相识，后来成为IIT孟买的室友，已经合作了15年。他们最初尝试构建”集成版的Devin”，但在过程中意识到了一个更大的机会：为什么每个开发团队都要重复解决同样的集成问题？为什么不构建一个统一平台，让所有AIagent都能从彼此的经验中学习？这个洞察成为了今天Composio的基础。

AIAgent学习困境的本质

在我与众多企业IT团队的交流中，我发现了一个普遍存在的矛盾：企业对AIagent的期望越来越高，但现实中的应用效果却往往令人失望。问题的根源不在于模型能力不足，而在于这些系统缺乏最基本的学习能力。想象一下，如果你雇佣了一名员工，但这名员工每天上班时都会忘记前一天学到的所有经验，那会是什么样的情况？

传统的AIagent开发模式存在一个根本性缺陷：每个团队都在重复解决同样的问题。当开发者想要连接Salesforce时，他们需要处理OAuth认证、API版本兼容性、错误处理等一系列复杂问题。即使成功集成，下一个需要连接Salesforce的团队仍然要从头开始解决这些问题。更令人沮丧的是，即使在同一个系统中，AIagent也无法记住之前成功处理类似任务的经验。

Composio的CEOSohamGanatra在接受采访时说过一段话，我觉得特别能说明问题的本质：”你可以花费数百小时构建LLM工具，调整提示词，完善指令，但最终你会遇到一堵墙。这些模型不会像人类员工那样在工作中变得更好。它们无法建立上下文，无法从错误中学习，也无法发展出让人类员工变得宝贵的细微理解。”这种局限性不仅影响了AIagent的效率，更重要的是限制了它们在复杂企业环境中的可靠性。

我观察到的另一个问题是，现有的集成平台如Zapier虽然功能强大，但它们是为确定性自动化而设计的，并没有考虑到LLM的特殊需求。当AIagent需要与这些工具交互时，经常会遇到架构不匹配的问题。LLM需要扁平化的模式结构、自然语言错误信息，以及针对上下文理解优化的接口设计。而传统平台提供的是面向程序员的API，这种不匹配导致了大量的适配工作和不稳定的表现。

从技术层面看，这个问题涉及到几个核心挑战：第一是知识的捕获和编码，如何将agent在执行任务过程中积累的隐性知识转化为可重用的技能；第二是技能的泛化和适应，如何确保在一个场景中学到的经验能够适应类似但不完全相同的情况；第三是学习的效率和规模，如何在保证质量的前提下让大量agent快速分享和吸收新技能。

更深层次的问题在于，传统的软件开发模型假设功能是静态的，而AIagent的本质是动态和适应性的。这种范式冲突意味着我们需要全新的基础设施来支持AIagent的学习和进化。Composio正是在这个背景下应运而生，试图为AIagent构建一个类似于人类社会中的知识传承和技能积累机制。

Composio的创新解决方案

Composio的核心创新可以用一个简单的类比来理解：传统的AIagent就像是一群没有记忆的临时工，每次都需要重新学习同样的技能；而Composio要做的是创建一个技能共享网络，让每个agent都能从整个网络的经验中受益，就像一个拥有集体记忆的组织。

他们的”技能层”概念特别令我印象深刻。这不仅仅是一个简单的工具库，而是一个动态学习系统。当一个agent学会如何处理Salesforce中的某个边缘情况时，这个知识会被自动捕获、编码，并分享给平台上的所有其他agent。更重要的是，这个系统会根据使用反馈不断优化这些技能，使它们变得更加可靠和高效。

从技术架构上看，Composio解决了几个关键问题。首先是认证和安全管理，他们提供了统一的身份认证系统，支持OAuth、API密钥等多种认证方式，让开发者不需要为每个集成重新处理安全问题。其次是API适配和优化，他们将传统的API转换为更适合LLM理解的格式，包括扁平化参数结构、提供自然语言错误信息等。

最令我感兴趣的是他们的学习机制。Composio不仅记录agent执行了什么操作，更重要的是记录了这些操作的上下文、结果，以及用户的反馈。通过分析这些数据，系统可以识别出哪些操作模式更有效，哪些参数组合更容易成功，哪些错误情况需要特殊处理。这种知识然后被编码为”技能”，供其他agent使用。

KaranVaidya在一次技术演讲中提到了一个很有趣的例子：假设Salesforce的某个API有10,000个参数，但实际使用中人们只用到其中的3个。Composio可以基于使用数据将这个复杂的API简化为一个只需要3个参数的简单接口，大大提高agent的使用准确性和降低token成本。这种基于实际使用数据的优化，是传统静态集成平台无法实现的。

从产品形态上，Composio提供了多层次的解决方案。对于不会编程的用户，他们与Langflow等可视化平台集成，让用户可以通过拖拽方式构建AIagent。对于开发者，他们提供了与LangChain、CrewAI、OpenAIAssistants等主流框架的深度集成。这种多层次的产品策略确保了不同技术背景的用户都能从他们的平台中受益。

我特别欣赏他们在开发者体验方面的投入。他们在GitHub上已经获得了超过25,000星标，这在企业级基础设施项目中是相当罕见的成就。这种社区驱动的增长模式表明，他们真正解决了开发者的痛点。他们提供了大量的示例代码、详细的文档，以及活跃的Discord社区支持，让开发者可以快速上手并获得帮助。

更重要的是，Composio采用了托管服务模式。与其他提供开源MCP服务器的项目不同，Composio的所有集成都是由他们团队维护和优化的。这意味着用户不需要担心集成的稳定性、安全性或性能问题，可以专注于构建自己的核心业务逻辑。这种模式虽然增加了Composio的运营成本，但为用户提供了更可靠的服务体验。

市场反响和实际应用

Composio的市场表现让我看到了开发者社区对这类基础设施工具的渴望。目前他们已经吸引了超过10万名开发者，每天处理数千万次请求，支持超过280种不同的工具集成。这些数字本身就说明了市场对统一AIagent集成平台的强烈需求。

更令人印象深刻的是他们的客户构成。从最新的YCombinator孵化公司如April、OpenNote、Airweave，到成熟的企业如Glean，都在使用Composio的平台。这种跨越早期创业公司到成熟企业的用户基础，表明他们的解决方案具有很强的通用性和扩展性。

从具体应用场景来看，我注意到几个特别有趣的用例。首先是AISDR（销售开发代表）应用，企业可以构建能够自动管理CRM、发送个性化邮件、安排会议的销售助手。通过Composio，这样的系统可以无缝连接HubSpot、Salesforce、Gmail、GoogleCalendar等多个工具，实现完整的销售工作流自动化。

另一个引人注目的应用是代码生成和管理。他们展示了一个类似Devin的编程助手，可以理解自然语言需求，自动编写代码，提交GitHubPR，甚至参与代码审查。更重要的是，这个系统在SWE-bench排行榜上表现优异，这是一个OpenAI验证的编程能力评测标准。这表明Composio不仅提供了便利的集成工具，还确实提升了AIagent的实际工作能力。

我特别感兴趣的是他们在企业级应用中的进展。通过Composio的用户实体管理功能，企业可以为不同的用户账户管理独立的集成连接，确保数据隔离和安全性。这种多租户架构对于B2BSaaS应用来说至关重要，也是Composio能够服务大型企业客户的基础。

从技术可观测性角度，Composio提供了详细的分析和日志功能。开发者可以查看每个集成的使用情况、成功率、错误原因等详细信息。这种透明度不仅帮助开发者优化他们的agent，也为Composio自身的平台优化提供了宝贵数据。

值得注意的是，Composio还支持触发器功能，这让AIagent可以响应实时事件。比如当收到新邮件时自动回复，当有新的GitHubPR时自动进行代码审查，当有新的Slack消息时自动处理客户询问。这种事件驱动的架构使得AIagent可以真正成为企业工作流的一部分，而不仅仅是被动的工具。

我还注意到他们与主流AI框架的深度集成策略非常成功。无论开发者使用LangChain、CrewAI，还是OpenAI的原生API，都可以轻松接入Composio的服务。这种框架无关的设计philosophy让他们能够覆盖整个AI开发生态系统，而不需要绑定到特定的技术栈。

投资人的战略眼光

LightspeedVenturePartners领投这轮2500万美元的A轮融资，我认为体现了顶级投资机构对AI基础设施赛道的深刻理解。Lightspeed的合伙人RavirajJain在谈到投资逻辑时说：”让我们感到兴奋的是，Composio不仅仅在解决今天的集成问题，他们正在为AIagent通过大规模学习变得真正有用而构建基础设施。这是连接令人印象深刻的演示和变革性部署之间的缺失环节。”

这个观点很有意思，它指出了当前AI行业的一个核心矛盾：我们有很多令人惊叹的技术演示，但真正能在生产环境中稳定运行并创造价值的应用却相对较少。Composio要解决的正是这个从”演示”到”部署”的关键跳跃。

从投资组合的角度看，这轮融资的参与者名单颇为亮眼。除了Lightspeed这样的知名VC，还包括了一系列在相关领域有深厚经验的天使投资人：VercelCEOGuillermoRauch、HubSpot创始人兼CTODharmeshShah、Rubrik联合创始人SohamMazumdar等。这些投资人不仅带来了资金，更重要的是他们在企业软件、开发者工具、基础设施等领域的丰富经验和资源网络。

我注意到Composio之前的种子轮投资人ElevationCapital和TogetherFund继续参与了这轮融资，这通常是对公司发展轨迹和团队执行能力的强烈信任信号。同时，新加入的SVAngel、BlitzscalingVentures、OperatorPartners等机构也都是在企业级软件领域有着丰富投资经验的知名基金。

从商业模式角度，Composio已经实现了超过100万美元的年度经常性收入，这对于一家成立不到两年的基础设施公司来说是相当不错的成绩。更重要的是，他们的收入增长主要来自于产品的自然采用，而不是大量的销售投入，这表明他们的产品确实解决了市场的真实需求。

投资人看重的另一个因素是Composio的网络效应潜力。随着平台上agent数量的增加，共享技能库的价值也会指数级增长。每个新的集成、每个新的优化都会让整个平台变得更强大。这种网络效应一旦形成，就会创造强大的竞争壁垒。

从时机角度看，这轮融资发生在AIagent赛道快速发展的关键时刻。虽然当前的大语言模型还不够完美，但它们已经足够强大，可以支撑实用的agent应用。同时，企业对AI自动化的需求正在加速增长，这为Composio这样的基础设施公司创造了巨大的市场机会。

竞争格局和技术护城河

在分析Composio的竞争优势时，我发现他们面临的竞争环境既复杂又充满机会。从大的分类来看，竞争者可以分为几个层次：传统的集成平台如Zapier、企业级AI平台如IBMWatsonx和OracleAgentStudio，以及新兴的AIagent基础设施公司。

与Zapier等传统自动化平台相比，Composio的核心优势在于专门为LLM和AIagent设计的架构。传统平台的集成是为确定性工作流设计的，而AIagent需要更灵活、更智能的集成方式。Composio提供的扁平化schema、自然语言错误处理、上下文感知的参数简化等功能，都是专门为AIagent的特殊需求而设计的。

与IBM、Oracle等大厂的AI平台相比，Composio的优势在于专注和灵活性。大厂的解决方案往往与自己的生态系统绑定，而Composio采用的是平台无关的设计，可以与任何AI框架和模型集成。这种开放性让他们能够服务更广泛的开发者群体，也能更快地适应技术发展的变化。

在新兴的AIagent基础设施领域，Composio的差异化主要体现在几个方面：首先是他们的托管服务模式，所有的集成都由Composio团队维护，用户不需要自己管理服务器或担心可用性问题；其次是他们的学习层设计，能够从大量用户交互中持续优化集成质量；第三是他们强大的开发者社区和生态系统。

从技术护城河的角度，我认为Composio正在构建几道重要的防线。首先是数据护城河，随着平台上处理的请求越来越多，他们积累的关于各种工具使用模式的数据也越来越丰富。这些数据让他们能够持续优化集成质量，这是竞争对手难以复制的优势。

其次是网络效应护城河。每个新加入的开发者都会为平台贡献新的使用场景和反馈，这些信息会让所有用户受益。随着用户基数的增长，这种网络效应会变得越来越强，新用户加入的价值也会越来越大。

第三是技术深度护城河。构建一个稳定、高性能、安全的多租户集成平台需要深厚的技术积累。Composio团队在多agent协调、企业级认证、大规模系统架构等方面的经验，是他们的重要竞争优势。

我特别关注的是他们在MCP（ModelContextProtocol）标准方面的战略。虽然市场上有很多开源的MCP服务器，但Composio选择了提供托管的MCP服务。这种模式的优势在于可靠性和优化能力，但挑战在于需要持续的运营投入。不过从他们目前的发展情况看，这个策略是成功的。

从长期竞争格局看，我认为这个市场足够大，可以容纳多家公司。随着AIagent应用的普及，不同的公司可能会在不同的细分市场或技术路线上找到自己的位置。Composio的策略是成为最广泛使用的AIagent集成基础设施，这个目标需要他们在技术能力、生态建设、市场拓展等多个维度保持领先。

技术发展趋势和未来展望

从技术发展的角度看，我认为Composio正站在几个重要趋势的交汇点。首先是大语言模型能力的持续提升，特别是在工具使用和多步骤推理方面的改进。随着模型变得更加智能，AIagent能够处理的任务复杂度也会相应提高，这为像Composio这样的基础设施平台创造了更大的价值空间。

其次是企业对AI自动化需求的加速增长。我观察到，越来越多的企业开始将AIagent视为提高效率、降低成本的重要工具。从简单的客服聊天机器人，到复杂的业务流程自动化，AIagent的应用场景正在快速扩展。这种需求增长为Composio提供了巨大的市场机会。

第三个重要趋势是AIagent开发的民主化。随着低代码/无代码工具的发展，越来越多的非技术人员也能够构建和部署AIagent。Composio与Langflow等可视化平台的集成，正是这个趋势的体现。这种民主化将大大扩展AIagent的用户基础。

从技术挑战的角度，我看到几个Composio需要持续解决的问题。首先是可靠性和稳定性，随着用户规模的增长，系统需要处理更多的并发请求和更复杂的使用场景。其次是安全性，特别是在处理企业敏感数据时，需要确保严格的访问控制和数据保护。第三是成本控制，托管服务模式意味着Composio需要承担大量的基础设施成本。

关于学习能力的发展，我认为这是Composio最有潜力的技术方向。当前的学习主要基于使用统计和简单的模式识别，但未来可能会发展出更复杂的学习机制。例如，通过强化学习优化工具使用策略，通过神经符号学习处理复杂的业务逻辑，通过元学习快速适应新的工具和场景。

在与其他AI技术的融合方面，我看到几个有趣的方向。首先是与多模态模型的结合，让AIagent能够处理不仅仅是文本，还包括图像、语音、视频等多种类型的信息。其次是与边缘计算的结合，让一些简单的agent任务可以在本地执行，提高响应速度和数据安全性。

从商业模式演进的角度，Composio可能会从基础设施提供商逐步发展为平台生态的运营者。随着平台上积累的技能和知识越来越丰富，他们可能会推出更高级的服务，如定制化的AIagent开发、行业特定的解决方案等。

我特别期待看到Composio在垂直行业应用方面的发展。不同的行业有不同的工具生态和工作流程，通用的集成平台需要针对特定行业的特殊需求进行优化。比如在金融行业，需要特别关注合规和风险控制；在医疗行业，需要符合HIPAA等隐私保护标准；在制造业，需要与IoT设备和ERP系统深度集成。

从全球化的角度，Composio目前主要服务于美国和印度市场，但随着AIagent在全球范围内的普及，他们可能需要考虑本地化的问题。不同国家的企业软件生态、数据保护法规、商业习惯都有很大差异，这为Composio的国际化扩张带来了挑战，但也创造了新的增长机会。

对行业的深度影响

我认为Composio的成功代表了AI基础设施行业的一个重要转折点。它表明，仅仅拥有强大的模型或酷炫的应用是不够的，真正的价值在于构建能够让AI系统持续改进和进化的基础设施。这种从”静态工具”到”学习系统”的转变，可能会重新定义整个AI行业的竞争格局。

从开发者生态的角度看，Composio正在改变AIagent的开发模式。过去，每个开发团队都需要从零开始构建集成，现在他们可以直接使用经过优化的、具备学习能力的集成工具。这种变化不仅提高了开发效率，更重要的是降低了AIagent开发的门槛，让更多的开发者和企业能够参与到AI应用的创新中来。

对于企业用户而言，Composio代表的这类基础设施平台正在加速AI在企业中的落地应用。企业不再需要投入大量资源来解决技术集成问题，而可以专注于探索AI如何为他们的具体业务创造价值。这种专业化分工的形成，对整个行业的健康发展是非常有益的。

从技术标准化的角度，我注意到Composio积极参与和推动MCP等开放标准的发展。这种对标准化的重视，有助于整个AIagent生态系统的健康发展。当不同的工具和平台都遵循相同的标准时，用户可以更容易地在不同解决方案之间迁移，也能更好地组合使用不同厂商的产品。

从数据价值的角度，Composio积累的关于AIagent如何与各种企业工具交互的数据，本身就是一个巨大的价值源泉。这些数据不仅能够改进现有的集成质量，还能够为企业软件行业提供关于用户行为和需求的深刻洞察。这种数据价值的发现和利用，可能会催生新的商业模式和服务形态。

我还注意到Composio的成功可能会激励更多的创业公司进入AI基础设施领域。在AI应用层面临激烈竞争的情况下，专注于解决基础设施问题可能是一个更好的创业方向。我们可能会看到更多专注于AIagent内存管理、多agent协调、AI系统监控等细分领域的创业公司出现。

从更宏观的产业发展角度，Composio的模式可能会推动整个企业软件行业的重新思考。传统的企业软件往往各自为政，缺乏有效的互操作性。但在AIagent时代，软件之间的协同变得至关重要。我预期会有更多的企业软件厂商开始重视API的设计和开放性，以便更好地支持AIagent的集成和使用。

这种变化还可能影响企业的IT采购决策。过去，企业可能更关注单个软件的功能强大程度，但在AIagent时代，软件的可集成性和与AI系统的兼容性可能会成为更重要的考量因素。那些能够提供更好AIagent支持的软件厂商，可能会在市场竞争中获得优势。

我对未来的思考和判断

站在当前这个时间点，我对Composio和整个AIagent基础设施赛道的未来发展有几个重要判断。首先，我认为AIagent的学习能力将成为决定其实用价值的关键因素。那些能够从经验中持续改进的AIagent将远远超越那些仅仅依靠预训练知识的系统。Composio在这个方向上的探索是具有前瞻性的，但这也意味着他们需要在技术上持续创新，保持领先优势。

我特别看好Composio在企业级市场的发展前景。企业对AI系统的要求远比消费级应用更高，他们需要可靠性、安全性、可控性都达到很高标准的解决方案。Composio的托管服务模式、企业级安全认证、详细的可观测性功能，都是针对企业需求而设计的。随着越来越多的企业开始部署AIagent，这些能力将成为重要的竞争优势。

从技术发展路径看，我认为Composio面临的最大挑战是如何在快速增长的同时保持系统的稳定性和服务质量。他们目前已经处理数千万次日常请求，随着用户基数的继续增长，技术架构的可扩展性将面临严峻考验。这不仅需要在工程技术上持续投入，也需要在运营管理上建立更完善的体系。

我也注意到一个潜在的风险：随着大语言模型能力的提升，特别是在代码生成和API调用方面的改进，是否会降低对专门集成平台的需求？我的判断是，虽然模型能力的提升确实会让一些简单的集成工作变得更容易，但复杂的企业级集成仍然需要专业的基础设施支持。而且，Composio的价值不仅仅在于集成本身，更在于学习和优化能力，这是单纯的模型改进无法替代的。

从商业模式的角度，我认为Composio有机会发展出更多元化的收入来源。除了基础的集成服务费用，他们可能会推出基于使用量的定价、企业定制化服务、行业解决方案等多种商业模式。特别是基于他们积累的数据和洞察，可能会为企业提供AIagent性能优化、业务流程改进等咨询服务。

我对Composio团队的执行能力比较有信心。两位创始人有着长期的合作基础和互补的技能结构，这在创业公司中是非常宝贵的。他们之前的创业经验，特别是Slintel被成功收购的经历，证明了他们具备将技术创新转化为商业成功的能力。更重要的是，他们对开发者社区的深度理解和投入，为公司的长期发展奠定了坚实基础。

从投资角度看，我认为AI基础设施是一个值得长期关注的赛道。虽然当前的估值水平已经比较高，但考虑到市场的巨大潜力和技术发展的早期阶段，仍然有很大的增长空间。Composio作为这个赛道中的领先者之一，具备了成为平台级公司的潜力。

最后，我想强调的是，Composio的成功不仅仅是一家公司的成功，更代表了AI技术从实验室走向实际应用的重要里程碑。他们正在解决的问题——如何让AI系统具备学习和进化的能力——是整个AI行业都需要面对的根本性挑战。他们在这个方向上的探索和突破，将为整个行业的发展提供宝贵的经验和启示。

我相信，随着AI技术的不断发展和企业数字化转型的深入推进，像Composio这样的基础设施公司将发挥越来越重要的作用。他们不仅是技术创新的推动者，更是连接AI能力和实际业务需求的重要桥梁。在这个充满变化和机遇的时代，Composio的故事值得我们持续关注和深入思考。