YC 近两期创业项目大盘点 & 部分 Agent 产品解析（附回放）
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YC 近两期创业项目大盘点 & 部分 Agent 产品解析（附回放）
YC 近两期创业项目大盘点 & 部分 Agent 产品解析（附回放）
飞书用户716
飞书用户7250飞书用户96322024年5月28日修改
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在上周，特工宇宙有幸邀请到了产品二姐来咱们社区分享，二姐算得上是资深产品经理了，在知乎和公众号上发布的内容超级优质，这次分享也是好评如潮，圈粉无数（点击“阅读原文”可以观看直播回放）。
这篇文章就简单提炼出二姐分享的核心内容，如若想与产品二姐等优秀的 AI 产品经理交流，欢迎加入我们专属 AI 产品经理社群！文末有加入方式。
本次分享大致分成四个部分。
在 2024 年 4 月初，YC 公布了 2024 年冬季入营项目，其中 80% 的项目与 Agent 相关，而 YC 投资项目的趋势，一定程度上代表着市场趋势，同时我们也能找到一些好学生榜样，帮助自我进步，也能通过这些 Agent 开发工具类产品，学习如何做一个 Agent 产品。
在 YC 投资的 260 个项目，我们通过分析可以看到三个趋势。
第一，技术趋势👇
1. Agent 占据主导地位，使用率远超其他技术，达到 214 个项目。套用吴恩达最新的演讲（Agent > GPT5？吴恩达最新演讲：四种 Agent 设计范式（通俗易懂版），Agent是指能进行自主规划，使用工具，反思和协作的智能体框架。
2. Multimodal LLM：多模态位居第二，其中有 29 个项目，包括图像、语言、视频生成等。
3. Infra：基础设施技术，主要指为 AI 应用开发提供的基座能力的技术，比如 AI 应用的评测、监控，帮助提升 AI 应用开发速度、性能，基座模型等，共有 14 个项目。 如果说 AI 应用开发，它本身是为了挖矿，那总有一些造铲子的人为这些挖矿的人来去服务。
4. RAG (检索增强生成）: 仅有 5 个项目主要使用 RAG 。当然这并不意味着RAG没有用处，只是不再像之前那样受人瞩目。一是因为 RAG 早已通过各种方式融入为产品的基本能力；二是模型本身长上下文的支持和 RAG 本身的局限（比如对多模态的支持差），使得 RAG 的生存空间被大大挤压。
第二，场景趋势👇
如果把这些不同的领域用这些圆圈气泡来代替的话，我们把它分为四大类。最底下是 AI 应用开发的基础工具及保障。左边绿色的和黄色的部分是B端的应用，那中间蓝色的部分是泛应用，橘色的是 C 端应用。
第一，我们可以更多的看到，上面的是远远多于下面的，也就意味着造铲子的人少了，这也是符合所有的技术革命进入应用爆发时代的特征。
第二个是 B 端的应用远多于 C 端的应用。所以我们现在也看到说，为什么我们现在仍然没有一个 Super App 出来，前几天我也听到 OpenAI 的一个联合创始人讲到，现在的 AI 更像 PC 机刚刚支持图形界面和鼠标的时代，这时 1984 年乔布斯创造了第一台 Macintosh 但并不被市场接受，直到 11 年之后，以Windows95 为代表的 GUI 的 PC 机才开始盛行。
是不是说我们意味着说我们也要等到 11 年之后才能有一个 Super App，或是家里老人也才会开始使用一个 AI 的 C 端应用？这是一个非常值得思考的问题。
但是就目前来看的话，大多数的应用还是集中在 B 端，前几天朱啸虎也在有访谈到就说 B 端现在已经开始赚钱了，C 端现在可能还在迷茫之中，所以很可能就是说这个趋势也确实是应了他的这个观点。
第三个趋势，当我们在 Focus 到 AI 的 B 端应用当中时，会发现软件研发是最多的，也就是程序员开始在革自己的命。就是比如说有些应用，它是用来自动解bug，自动写代码，还有一些前端工程师，他也开始入场，他就是让大家自动去写这个页面都用自然语言来去呈现，其实这也是一个非常好的现象。所有的革新不是从自我革命开始，这是我自己的理解。
第四，我们大家看到 CRM，电商和金融这三个领域，其实是我们在数字化时代。最被数字化的一些场景，所以他们的应用也非常广。
第五，泛应用中，Agent 开发工具成为一股新势力，某种程度上也印证了 Agent 技术的流行。