ИИ-агенты научатся открывать и вести бизнес: Naïve привлёк $28,5 млн на автономную инфраструктуру

Что делает Naïve: «Операционная система» для компаний в одном API

Главная идея Naïve в том, что запуск и ведение бизнеса сегодня требует «склеивания» десятка разных API — для регистрации, банков, email, облачного хостинга и т. д. Naïve упаковывает всё это в один унифицированный API и конфигурационный файл . Разработчик даёт команду ИИ-агенту (через Cursor, Claude Code или Codex), и платформа автоматически разворачивает полный операционный стек .

В этот стек входят:

• Регистрация компании — создание U.S. LLC с подачей документов штату и получением EIN, а также процедуры KYC/KYB
• Платежи и банкинг — виртуальные карты с лимитами расходов, обработка платежей, банковские счета
• Бизнес-идентичность — email-аккаунты и телефонные номера
• Облачная инфраструктура — базы Postgres, аутентификация, объектное хранилище, edge-функции
• Инфраструктура для агентов — исполнительный слой, где агенты выполняют свою логику: оркестрация, маршрутизация моделей, память

Человек всё ещё проходит KYC/KYB-проверки и совершает обязательные платежи, но после этого этапа агент берёт на себя всё остальное — от создания почтовых ящиков до интеграции со Stripe и QuickBooks .

Слой оптимизации инференса: как Naïve собирается снизить стоимость ИИ-агентов

Значительная часть средств Series A пойдёт на создание пяти инфраструктурных компонентов, которые должны радикально удешевить работу ИИ-агентов . Это решает то, что индустрия считает главным узким местом для внедрения агентов сегодня: неконтролируемый рост затрат на инференс .

Вот что строит Naïve:

1. Оптимизация инференса — методы снижения вычислительных затрат на каждый вызов модели .

2. Маршрутизатор моделей (Model Router) — автоматически направляет каждый запрос к самой экономичной LLM для данной задачи. Простые запросы (вроде поиска по базе) идут на дешёвые маленькие модели, и только сложные рассуждения — на топовые. Система также сохраняет и переиспользует уже вычисленные данные, чтобы избежать повторных расчётов . Такой подход, по отраслевым данным, позволяет сократить расходы на 40–85% при сохранении 90–95% качества результата .

3. Система памяти — сохраняет и предоставляет бизнес-контекст между сессиями, чтобы агенты не вычисляли заново одну и ту же информацию, что резко сокращает число избыточных вызовов моделей .

4. Оркестратор распределения задач (Work Distribution Orchestrator) — координирует, какой агент какую задачу выполняет и управляет параллельным исполнением, предотвращая холостые циклы и лишние затраты на инференс .

5. Serverless-среда выполнения — запускает код агентов в лёгких JavaScript-окружениях вместо полноценных виртуальных машин, что резко снижает затраты на простой при масштабных развёртываниях агентов .

В совокупности эти компоненты призваны сделать автономные бизнесы (и любое корпоративное использование агентной инфраструктуры) значительно дешевле в эксплуатации. Компания планирует направить финансирование на найм исследователей — на данный момент в Naïve работает всего 10 штатных сотрудников .

Что это значит для индустрии ИИ-агентов

Подход Naïve примечателен тем, что объединяет два разных ценностных предложения: слой автоматизации бизнеса, который упрощает создание и ведение компаний, и слой снижения стоимости инференса, который делает работу самих ИИ-агентов экономически оправданной в масштабе. Если проект удастся, платформа сможет сократить время запуска полностью ИИ-управляемого бизнеса с недель до минут, одновременно удерживая под контролем операционные расходы на вычисления .