NanoCo是NanoClaw背后的初创公司,NanoClaw是一款快速增长的开源人工智能智能体,以安全设计为核心。该公司今日宣布完成1200万美元种子轮融资。
这轮超额认购的融资由Valley Capital Partners领投,Vercel、Monday.com、Slow Ventures、Clutch Capital、Factorial Capital以及Hugging Face首席执行官Clem Delangue等多家机构参与。与此同时,公司发布了首款企业级专业智能体人工智能助手。
NanoClaw是一款安全且轻量级的专业AI智能体,可在用户计算机本地运行,为OpenClaw等复杂智能体框架提供了更安全的替代方案。它被设计为企业级智能体助手,功能远超简单的生成式AI助手。
该智能体通过日常对话学习员工的角色并适应其工作风格。它逐步理解每位用户的工作内容、使用的工具、参与的项目以及协作对象,从而能够以无与伦比的准确度自动化许多任务。用户可以根据需要向助手分配工作,从而大幅提升生产力。
由于NanoClaw智能体直接部署在用户计算机或公司自有基础设施上,它们可以使用Docker容器隔离智能体会话,确保只能访问明确授权的文件和目录。它们还与Vercel的ChatSDK和OneCLI的凭证保管库集成,创建统一架构以防止失控。
其工作原理是,每个请求都通过安全网关运行,该网关在运行时注入用户凭证,根据组织使用的密钥管理和保管库系统执行公司定义的策略。任何敏感操作都需要明确的人工批准,合规团队可以全面了解每个NanoClaw智能体的活动。
NanoCo联合创始人兼首席执行官Gavriel Cohen(图左,与联合创始人兄弟Lazer)告诉SiliconANGLE,包括多位CEO在内的众多早期采用者报告称,一旦掌握使用方法,NanoClaw能让他们的生产力提高两到三倍。
"他们在询问如何向团队推广,"他说。"他们已经明白价值所在:智能体必须能够在业务最敏感的部分工作。他们的电子邮件、客户记录。NanoClaw是他们可以安全使用的版本,无需在安全性和功能性之间做出妥协。NanoCo正在让他们将同样的能力赋予整个组织的每个人。"
自2月推出以来,NanoClaw已获得近29000个GitHub星标,并被亚马逊、谷歌、埃森哲、Meta和SentinelOne等全球最大科技公司的高管采用。它甚至得到了新加坡外交部长Vivian Balakrishnan的认可,他用它自动化自己的敏感工作,最近将其描述为拥有一个"第二大脑",他不敢关闭。
"你能获得相当于两到三倍团队规模的产出,而无需扩大人员编制,直到真正需要时,"Johnson Health Tech高级数字产品经理、Looksphere.ai创始人Matt McConley说。"看到它对六人团队的作用后,显然每家公司的每位员工都必须拥有一个。"
Valley Capital Partners的Steve O'Hara表示,AI正在从回答问题的工具转变为能够为每位商务工作者完成工作的助手。"NanoCo已经领先,与Docker和Vercel建立了正式合作伙伴关系,并从第一天起就内置了安全优先架构,"他说。"企业不会再等一年才部署。他们现在就在使用NanoCo。"
Q&A
Q1:NanoClaw是什么?它有什么特点?
A:NanoClaw是一款开源人工智能智能体,由NanoCo公司开发。它的核心特点是安全且轻量级,可在用户计算机本地运行。它能通过日常对话学习员工的工作角色和风格,理解用户的工作内容、使用工具、项目和协作对象,从而自动化许多任务,帮助用户提升两到三倍的生产力。
Q2:NanoClaw如何保证企业数据安全?
A:NanoClaw直接部署在用户计算机或公司自有基础设施上,使用Docker容器隔离智能体会话,确保只能访问明确授权的文件和目录。它与Vercel的ChatSDK和OneCLI的凭证保管库集成,每个请求都通过安全网关运行,在运行时注入用户凭证并执行公司策略。任何敏感操作都需要人工批准,合规团队可全面监控智能体活动。
Q3:NanoClaw目前的应用情况如何?
A:自2月推出以来,NanoClaw已获得近29000个GitHub星标,被亚马逊、谷歌、埃森哲、Meta和SentinelOne等全球大型科技公司的高管采用。新加坡外交部长Vivian Balakrishnan也使用它自动化敏感工作,称其为不敢关闭的"第二大脑"。NanoCo刚完成1200万美元种子轮融资以加速发展。
好文章,需要你的鼓励
在2026年Google I/O大会上,Google宣布对搜索引擎进行重大革新。核心升级包括:由Gemini 3.5 Flash驱动的全新AI搜索框,支持自然语言、图片、视频等多模态输入;可在后台持续监控网络信息的"信息智能体";支持AI代拨电话的本地服务预订功能;跨平台联动的"通用购物车";以及集成Antigravity的代码生成工具。此外,用户可选择接入Gmail、日历等应用,实现个性化搜索体验。
新加坡国立大学构建了首个视频隐喻理解基准ViMU,含588段视频与2352道题,测试16个主流AI模型均未超过50%,揭示AI在视频潜台词理解上的系统性短板。
美国联邦政府正将AI基础设施纳入FAST-41监管框架,该框架原用于简化重大基础设施项目的环境审查。此次扩展新增了AI数据中心及阿拉斯加北极铜矿项目,涵盖变压器、输电系统等关键设备的供应链。当前,变压器交货周期长达18至24个月,电缆价格自2019年以来上涨152%,近半数原计划于2026年上线的数据中心面临延期或取消。业界呼吁重新审视超大规模园区的建设架构,以匹配电网扩张的实际节奏。
浙江大学等机构联合提出PanoWorld,通过球面空间交叉注意力和57万张全景图训练数据,让AI能直接理解360度全景图的空间结构,在导航和视觉搜索任务中大幅超越现有方法。