这是做视频理解基础设施的公司。假如你是一家工厂的质检负责人，厂里装了上百路摄像头，你想让系统自动找出工人没戴安全帽的画面，可传统做法要先收集几千张标注图片再训练模型，一等就是好几个月。OnDeck 走的是另一条路，它用视觉语言模型做引擎，不需要训练数据，直接就能在任意视频里找对象、行为和事件，团队还发表过 NeurIPS 研讨会论文，说明这套方法在冷门任务上也能超过传统视觉方案。它属于 YC 夏季 2025 批次，团队七人，正在招聘，值得关注的地方在于它把过去要几个月才能落地的视觉能力压缩成了即开即用的服务。

这家公司切的是机密计算托管。想象你是一家处理敏感数据的软件团队负责人，客户和审计方要求你证明线上跑的正是他们审过的那份源代码，可你只能给出一个二进制哈希，说不清它是从哪份代码编译出来的。Caution 把这件事变成基于 git 的简单流程，开发者几分钟就能把工作负载部署到安全隔离区，并向客户、审计方和交易对手提供密码学证明，说明生产环境运行的确实是经过审阅的源码、构建、配置和运行时。它来自 YC 夏季 2026 批次，团队五人，目前不招聘。机密计算硬件早已存在，但工具链零散，这家公司补的正是缺失的部署与验证层。

这是做基层医疗转诊自动化的公司。一个诊所的后台运营负责人每天要面对堆积如山的转诊单，从提交预授权到通知患者再到反复跟进，电话和传真来回折腾，人手根本不够用。Locata 部署智能体把这些步骤自动跑完，让工作人员腾出手来做真正的患者服务。美国每年发出一亿多次专科转诊，实际完成的只有一半左右，患者因为流程卡住而耽误治疗，后果可能很严重。它属于 YC 夏季 2025 批次，团队四人，正在招聘。值得看的地方是它盯上的不是锦上添花的功能，而是转诊完成率这个长期被忽视的硬缺口。

这家公司做的是面向制造业的企业管理系统自动化。如果你是一家中小工厂的老板，每天最烦的可能是报价、录订单、开发票这些重复的办公室工作，招人贵又留不住。Arzana 用工厂自己的运营数据训练定制模型，把这些活接过去，据其介绍已帮客户省下超过一百五十万美元的人员成本。它来自 YC 春季 2026 批次，团队六人，正在招聘。更长远的方向是把指令下发到机床和机器人，让办公室智能体处理过的订单直接进入车间生产，目标是在 2035 年前全面自动化一万家美国工厂。这个从后台走向车间的路径，是它区别于普通办公自动化工具的地方。

这是做工伤医疗协调的公司。一个保险理赔员每天要打无数电话，确认受伤工人有没有约上复诊、理疗排期到没到，可对方常常不接，信息还散落在电话、传真和邮件里。Evergrove 为全美大型工伤管理机构和专业理疗网络搭建语音智能体，每年打出超过五十万通电话，把协调护理的流程跑起来。据其介绍，客户的工作流完成率平均提升四成，周期缩短到原来的十分之一，成本下降超过六成。它属于 YC 夏季 2026 批次，团队两人，目前不招聘。这个市场慢而碎，每一次延误都意味着工人康复更慢、机构吞吐更低、雇主花钱更多，语音智能体只是它切入的起点。

这是做语音优先人机交互硬件的公司。想象你是个会议很多的咨询顾问，一天下来脑子里全是待办，掏出手机记录又打断谈话。antimattr 做了一枚戒指和一副耳机，戒指可以录下并总结你的对话、随手捕捉想法，也能用来控制你的智能体，耳机则用自研的语音隔离技术把背景噪声压掉，让你在嘈杂的酒吧里也能清楚通话或准确口述。它属于 YC 秋季 2026 批次，团队两人，目前不招聘。这不是一个手机应用，而是把拾音、降噪和交互能力直接放进随身佩戴的设备里，所以场景才成立。产品目前开放早期体验预约。

这是做个人健康与长寿陪伴的公司。如果你戴着手环、做过血液检测、也测过基因，数据散在好几个应用里，没人告诉你这些数字连起来意味着什么。Illume 把这些来源汇总成一个安全的健康模型，每天用短信告诉你哪些指标变了、意味着什么、下一步该做什么，你还能直接向它提问，比如该怎么改善血检结果，它会做跨数据的趋势识别，捕捉单个平台看不到的模式。团队三人，是麻省理工学院的毕业生和朋友，曾在 Windsurf、麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室、礼来和布罗德研究所工作。它属于 YC 夏季 2026 批次，目前不招聘，值得看的是它把分散的健康数据真正串成了一条可执行的线索。

这家公司做的是金属零件制造。假如你是一家航天企业的工艺工程师，手里有个形状复杂的零件，铸造和机加工都做不出来，剩下的先进方法又慢又贵还有危险。Ultrasonium 发明了一种新制造方法，把固态金属原料送进去，成品零件安全地出来，据其介绍比被替代的方法快十五倍、便宜七成半，并且可以在美国规模化生产，整个过程由物理人工智能层和新的控制工艺来管理。它属于 YC 夏季 2026 批次，团队五人，目前不招聘。数据中心、火箭、卫星和机器人这些系统都依赖复杂金属件，而本土制造能力正被当作国家优先事项，这让它的位置显得关键。

这是给机器人提供智能的公司。想象你是一家仓储企业的自动化负责人，买了一台机械臂，可它只会重复固定动作，换个货架或换个箱子就傻眼。Intelligence Factory 的思路是让机器人像人一样通过看、做和感受来学习任务，训练出的通用智能可以装到任何机器人身上，无缝融入为人类建造的世界。它来自 YC 春季 2026 批次，团队十人，正在招聘。硬件正在趋同，智能成了最大的瓶颈，这家公司押注的正是这个缺口。它值得关注的地方在于，它不只做某一个场景的机器人，而是想做一层可以迁移到不同机体上的通用能力。

这家公司切的是多链充值与支付基础设施。如果你在做一个面向消费者的链上产品，工程负责人最头疼的往往是接入充值：每条链、每种代币都要单独处理，还要盯确认、对账和异常。Unifold 提供开发者优先的接口和开发工具包，不到十行代码就能让应用接受任意链和代币的链上充值，完整的充值流程由它来兜底，团队可以更快上线，用户端体验也更顺。它属于 YC 冬季 2026 批次，团队三人，目前不招聘。多链环境越来越碎，愿意把这块脏活接过去的团队不多，这正是它值得看的地方。

这是给企业软件做代码知识图谱的开发者工具公司。如果你是一位工程负责人，正打算把整个项目从旧框架升级到新版本，最怕的不是改不动，而是改完之后没人能证明没有东西被改坏。Graphify Labs 从代码库、文档和 Jira 里建出一张可查询的知识图谱，图谱随代码变化自动更新，团队和各自的编码智能体都看同一份始终最新的代码全貌，而不是散落在无数私有讨论里。在这张图谱之上，企业版会审查每一个代码合并请求，并对每处改动做形式化验证：要么证明新行为与旧行为一致，要么直接给出能把它弄坏的那组输入。它的开源引擎在 GitHub 上已有超过十万颗星，被 Rootly、Geotab 等公司的工程师用于生产环境，整套系统完全跑在你的安全边界内，适合重构、框架升级和大规模代码迁移这类最让人提心吊胆的改动。它入选了 YC 夏季 2026 批次。

这家公司切的是保险精算领域的人工智能。假如你是一位财产险公司的精算师，今天要为一个新险种搭定价模型，数据要从好几个系统里捞，方法要一步步跑，最后还得把费率表部署上线，一圈下来真正的判断时间被挤得所剩无几。Tesora 做的是面向精算师的前沿智能体，把数据拉取、方法执行和费率部署这些环节接过去，你只负责审阅结果并做每一个关键决定。它部署在你现有的技术栈里，跑在你自己的基础设施上，由你的信息技术团队掌控，没有共享服务器，也不用拆掉任何东西，你的数据不会用来训练它或其他任何人的模型。公司通过了 SOC 2 二类认证，每一次改动都有完整审计记录，团队目前五人并在招聘。它由既懂人工智能又懂精算的人创办，入选了 YC 夏季 2025 批次。

这是做智能体时代开发者关系的公司。想象你是一家开发工具公司的市场负责人，产品不错，但越来越多开发者是先问人工智能助手该用什么工具，你的文档和内容如果没被这些智能体读到、理解并推荐，就等于不存在。Manicule 把过去面向人类开发者的开发者关系工作重做了一遍，专门让公司被智能体发现和使用，端到端地负责开发者文档和各个社交渠道上的技术内容。它过去三个月月环比增长百分之一百，月收入达到五万三千美元，客户包括 Supermemory、Greptile、Reducto 和 Mastra。这类需求之所以真实，是因为现有的搜索优化工具只给你看排名数据，代理商动作慢又不懂智能体，而真正能一个人把这件事全包下来的开发者关系人才极难招到，有客户开出三十万美元以上的薪资、岗位挂了几个月仍找不到合适的人。它入选了 YC 春季 2026 批次，团队七人并在招聘。

这是做医疗后台运营自动化的公司。如果你负责一家医疗收入周期管理公司的运营，每天要面对的是同一个理赔在电子病历系统、保险公司门户、桌面软件和老旧系统之间来回搬运，流程繁琐，异常情况还得靠人盯着。Clicks Health 做的人工智能智能体就替团队跑这些后台流程，它们跨系统操作，沿用现有流程，处理异常，遇到需要人来判断的情况就升级给人。它服务收入周期管理公司和医疗服务提供方，帮助团队提高准确率、缩短周转时间并降低运营成本，内置了 SOC 2 二类认证和 HIPAA 合规。公司入选 YC 秋季 2025 批次，团队八人并在招聘，对于被大量重复性后台工作拖住的医疗运营团队来说，这类能直接接手的智能体值得留意。

这家公司做的是面向高技能体力劳动的通用机器人。假如你是一家线束工厂的车间主管，订单规格经常变，线材柔软、接头精细，传统自动化设备一遇到变化就束手无策，只能靠熟练工人手工完成。Shepherd Robotics 的机器人由机器人基础模型驱动，硬件模块化且灵活，能适应不同环境和任务，训练数据来自真实世界与仿真环境的结合，让机器人学会复杂的操作技能并跨工作流泛化。它从数据中心建设与运维、线缆与电线制造、线束组装、配套分拣和工厂包装这些任务切入，正是传统自动化最难应付的环节。这不是一个手机应用，而是把感知和操作能力放进实体设备，直接进入工厂和数据中心现场。公司入选 YC 秋季 2026 批次，团队三人。

这是做人工智能初级诊疗和长寿服务的公司。如果你是一位长期关注自己健康的人，手上有几年积累的体检和化验数据，却不知道那些缓慢变化的指标意味着什么，想找医生聊聊又约不上号。Clara 让你像跟医生对话一样和它交流，它能读取你的医疗数据并据此行动，帮你理解症状、续开药物、安排并解读化验结果，以及推进健康目标。它背后是深厚的临床知识，加上从医疗数据中找出可能被忽略的趋势和模式的能力，给出的医疗建议在一位人类医疗提供者审核批准之前都只是初步意见。这个团队此前创办并壮大了 Circle Medical，做到一亿美元收入，公司入选 YC 春季 2026 批次，团队九人并在招聘，把人工智能放进真实诊疗流程并保留人类把关，是它值得关注的地方。

这家公司做的是农业生物农药。如果你是一位种植户，每年最头疼的就是害虫对农药越来越不敏感，只能加大剂量，既花钱又担心伤到蜜蜂和益虫。Molagri 设计的生物农药瞄准害虫身上独有的分子靶点，精准打击害虫，同时不伤害传粉昆虫、益虫和更广的生态系统。它还通过建模预测害虫可能如何演化，让自己始终领先抗药性一步，使产品对今天和明天的害虫都保持有效。更高的药效和生物基生产方式，也有助于减少制造和田间使用环节的排放。几位创始人是在多伦多大学同一个实验室共事六年的博士同学，研究成果发表在《自然通讯》和《自然微生物学》上，公司入选 YC 夏季 2026 批次，团队四人。

这是给工厂做运营软硬件的工业公司。假设你是一位工厂值班经理，凌晨被叫醒说某条产线停了，你打开电脑，发现控制、监控、历史记录和设备健康数据散在四五个互不相通的系统里，光是拼出事情经过就要花掉一个小时。Control Seat 的平台把这些系统连起来，为整个厂区建立一份清晰的统一事实来源，把控制、监控、历史记录和机器健康集中在一起，再加一层持续观察有意义变化的智能。团队因此能更快理解发生了什么，更早发现问题，在演变成停机之前采取行动，少一些意外，少一些在割裂工具之间来回拼信息的时间。它服务制造商、公用事业公司、能源企业和其他正在改造老厂或新建工厂的工业运营方，入选 YC 夏季 2026 批次，团队两人。

这家公司切的是贷款定价与交易的基础设施。如果你是一位基金的风控或定价分析师，每到月末就要花整整一周给手里的贷款组合重新标记价格，数据东拼西凑，过程难以复现，更谈不上向交易对手有理有据地解释。Levocred AI 做的是贷款领域的彭博终端，用人工智能智能体帮贷款机构运行并给整个贷款账簿定价，有一家基金把标记账簿的时间从一周缩短到两小时，并在贷款购买协议里把它列为数据智能体和记录系统。美国有二十二万亿美元的贷款因为没人能高效且站得住脚地定价而从不交易，它先从部署进贷款机构内部解决定价问题，交易随后跟上，就像债券市场曾经走过的路。公司入选 YC 夏季 2026 批次，团队两人。

这是做牙科保险的公司。假如你是一家牙科诊所的负责人，最烦的往往不是看牙，而是保险：理赔要等上三周，收到的还是一张纸质支票，前台要反复打电话追。Denta 自己就是一家全栈保险承保方，直接把保险计划卖给雇主，用人工智能即时处理理赔，让保险便宜约百分之三十。在美国，牙科保险公司每年收取一千亿美元保费，其中约二百五十亿花在行政上，即便如此，理赔仍要三周才能付出，而 Denta 可以几秒钟内电子支付。创办人从小在父亲的牙科诊所后台长大，高中时接听患者电话，大学期间为三百多位牙医做过软件，如今来啃这个行业最大的问题。它入选 YC 夏季 2026 批次，团队一人，目标是让患者和牙医不再背负与老牌承保方打交道的那二百五十亿成本。

这家公司做的是人工智能代理的支付基础设施。想象你是一家 SaaS 公司的财务负责人，你的团队开始用智能体自动处理订阅续费、数据采购等事务，但你担心它们乱花钱。Locus 让智能体安全地连接资金，你可以为每笔交易设定权限和限额，所有支付都可追踪、可审计，并能与现有财务系统对账。它来自 YC 秋季批次，团队两人，瞄准的是即将到来的机器经济，值得关注。

这家公司做的是人工智能运维，帮助智能体实时调试和修复生产事故。想象你是一个后端工程师，凌晨两点被叫醒，因为线上服务崩溃了，你只能盯着海量日志猜原因。HyperProbe 的 SDK 能直接注入运行中的服务，在故障瞬间读取内存中的精确变量状态，无需重新部署，CPU 开销低于 1%，还能自动脱敏。它把四小时的故障排查缩短到十分钟。来自 YC 夏季批次，团队八人，值得关注。

这家公司瞄准商业保险核保领域，用人工智能代理来运营核保流程。想象你是一家保险公司的核保经理，每天要处理大量风险评估前的文书工作，还要协调不同系统的数据。Qlo 从自动化风险决策周边的操作入手，逐步成为核保的系统记录，让人工核保员和人工智能代理共享账户、规则、文档和权限。它来自 YC 夏季批次，团队两人，值得关注。

这家公司做的是多模态非结构化数据的解析接口。想象你是一个数据工程师，正在搭建一个处理 PDF、表格和图片的文档流水线，但通用解析器总是出错，导致下游的检索增强生成效果很差。Unsiloed AI 用视觉模型把非结构化数据转成结构化、可查询的格式，接口已经为初创公司和纳斯达克上市企业解析了数十万份文档。它来自 YC 秋季批次，正在招聘，团队两人，值得关注。

这家公司用计算机视觉和机器人技术自动化鱼场的质量检验。想象你是一个水产养殖场的场长，每天要人工检查鱼苗的畸形和表型，每条约五分钟，既慢又容易出错。OctaPulse 把检验时间缩短到三十秒以内，准确率超过九成，帮助渔场只培育优质鱼，减少饲料和人工浪费。它来自 YC 冬季批次，团队两人，瞄准水产养殖这个三千亿美元的行业，值得关注。

这家公司为汽车经销商提供人工智能语音助手。想象你是一个汽车经销商的销售经理，晚上六点后客户来电经常无人接听，只能眼睁睁看着他们流向竞争对手。Flai 的助手全天候接听电话，能安排试驾、预约保养，还能主动外呼召回活动。它来自 YC 夏季批次，团队二十三人，正在招聘，值得关注。

这家公司结合人工智能和机器人技术，为制药和生物技术公司合成难以制造的分子。想象你是一个药物化学家，正在设计一种新药，但合成路径复杂，迭代周期长。b12 的平台能自主规划并执行实验，在机器人实验室里合成分子，已有大型药企的付费试点。它来自 YC 夏季批次，团队三人，正在招聘，值得关注。

这家公司做的是个人上下文数据的便携基础设施。想象你是一个重度使用人工智能助手的用户，你在 ChatGPT 里告诉过它你的偏好，但换到 Claude 时又得重来一遍。Egoist Machines 的 人工智能 Passport 把你的上下文集中到一个可移植的档案里，你可以通过“使用 人工智能 Passport 登录”授权应用获取所需信息。它来自 YC 夏季批次，团队两人，值得关注。

这家公司为肿瘤、罕见病和未确诊患者提供个性化的研究实验室。想象你是一位肿瘤科医生，遇到一位标准治疗方案失败的患者，你希望为他找到新的治疗线索，但缺乏时间和资源去深入文献和实验。Omanta 为你提供完整的科研基础设施，包括组织物流、诊断追踪、多组学分析和治疗策略制定，并生成一份持续更新的护理路线图。它来自 YC 夏季批次，团队五人，值得关注。

这家公司计划在月球上建造酒店，并最终成为星际建筑公司。想象你是一个航天工程师，负责设计月球基地的居住舱，但月球土壤和极端温度让传统建材无法使用。GRU Space 开发了能把月壤变成砖块的硬件，并制造出可充气的加压栖息地。它来自 YC 冬季批次，团队五人，正在招聘，值得关注。

Corelayer 是一家为金融、医疗等受监管行业打造人工智能生产运维平台的公司。想象你是一家成长型金融科技公司的值班工程师，深夜被警报吵醒，面对一堆日志、指标和告警，却不知道问题出在哪个服务或哪条数据上。Corelayer 的智能体持续监控警报、日志、基础设施和数据，自动调试并给出修复建议，让你从繁琐的排障中解脱，把时间花在更有价值的工作上。这家公司来自 YC 冬季批次，团队三人，已经服务于从初创到财富五百强的金融机构，值得关注。

Kestrel AI 做的是平台工程团队的人工智能自动化层。假如你是一个平台工程师，每天要处理大量重复的开发者请求、云资源开通、事故响应和 CI/CD 配置，忙得焦头烂额。Kestrel 能把自然语言指令变成可靠的生产级工作流，内置四十多个集成和两百多个预置动作，还支持自定义接口和网页钩子。它提供命令行工具、Python 开发包和 MCP 服务器，让你不用离开熟悉的终端就能管理自动化。这家公司来自 YC 秋季批次，团队两人，正在用人工智能解放平台工程师的双手。

screenpipe 想把你公司的电脑操作变成人工智能智能体。想象你是一个运营主管，想知道团队每天在软件上花了多少时间，哪些流程可以优化，但手动统计根本不可能。screenpipe 会记录员工在电脑上的工作方式，形成可搜索的记忆和文档，并生成智能体。它不绑定特定模型，数据存在你的设备或团队指定的地方，源代码可用。这家公司来自 YC 夏季批次，正在招聘，团队两人，值得关注。

Moonshot 想为普通人带来人工智能智能体，让软件不再被动等待指令。想象你是一个生活节奏很快的上班族，经常忘记回邮件、错过健身计划，甚至没意识到自己最近压力很大。Moonshot 是装在 iPhone 上的个人智能，它全天候聆听你的生活，像好朋友一样默默关注，逐渐理解你的习惯和情绪。它会在你意识到之前提醒你未完成的事情，帮你发现生活或情绪上的趋势。这家公司来自 YC 夏季批次，团队三人，认为未来五十年软件应该主动提供价值。

KelAI 为基金和交易员打造自主运行的量化研究引擎。想象你是一家对冲基金的研究员，每天要处理海量数据，在不同系统间切换，手动测试交易信号，效率很低。KelAI 把割裂的研究流程变成一个人工智能原生的引擎，能持续发现、测试和验证交易信号，速度远超人类团队。创始人曾是 WorldQuant 的投资组合经理，公司来自 YC 春季批次，正在招聘，团队三人。

Playgent 为人工智能智能体提供沙盒基础设施。想象你是一个企业应用平台的工程师，智能体在生产环境出了故障，却因为无法复现当时的用户状态、数据和工具调用而难以修复。Playgent 提供高保真的沙盒环境，通过一个 MCP 地址就能模拟工具调用、抽象认证、初始化测试数据，让你安全地复现故障。它还可以把运行记录导出为 OTel 追踪，接入你的可观测性或强化学习流水线。这家公司来自 YC 夏季批次，团队两人。

Neuromorphic 在造能在现有湿实验室里自主工作的机器人。想象你是一个生物实验室的研究员，每天要花大量时间做重复的移液、离心和培养工作，而传统自动化设备又贵又固定。Neuromorphic 的机器人能像人类技术员一样在不同工作站间移动，操作现有仪器，运送材料，执行实验。你还可以通过 Slack、邮件或电话自然地下达指令，就像给新员工布置任务。这家公司来自 YC 夏季批次，团队三人，目标是加速科学研究。

Manifold 为美国仓库提供即插即用的机器人劳动力。想象你是一个仓库主管，每年为人力成本发愁，想引入自动化却担心改造复杂、成本高昂。Manifold 的自主机器人能处理拣选、装卸和码垛，按件计费，几小时就能集成，无需前期投入或改造仓库。这家公司来自 YC 夏季批次，团队两人，希望让任何仓库都能轻松采用机器人。

Verdant 为地方政府构建人工智能基础设施，从许可审批切入。想象你是一个小城市的规划部门负责人，每天要处理大量建筑许可申请，流程繁琐且依赖人工判断，而未来人工智能智能体可能会以更高速度提交申请。Verdant 为智能体建立记录系统，并提供内部智能体帮助政府工作流跟上节奏。这家公司来自 YC 夏季批次，团队两人，关注政务科技。

Eden Robotics 正在制造半人形机器人，用于制造业和物流业，并提供按使用付费的机器人服务。想象你是一个工厂的运营经理，想引入自动化但担心机器人太贵、不好用。Eden 不卖机器人，而是出租智能体，按使用量付费，降低了采用门槛。这家公司来自 YC 春季批次，正在招聘，团队四人，目标是提供大规模自主服务。

Socratix AI 为金融科技公司和银行的反欺诈与合规团队打造人工智能同事。想象你是一家银行的风控分析师，每天面对数百条警报，在不同工具间切换，手动拼接线索，在压力下做出判断，过程缓慢且容易出错。Socratix 的智能体能够实时调查警报，取代人工复核，提供快速且可解释的决策，帮助团队减少欺诈损失、降低误报率，并在不增加人手的情况下扩大运营规模。这家公司来自 YC 夏季 2025 批次，团队仅四人，正在招聘，其创始人在 DoorDash 曾帮助节省超过 3000 万美元，这足以说明他们对问题的深刻理解。

Soria 是一个面向专业投资者的财务终端，从医疗健康行业起步。如果你是一家对冲基金的研究员，负责跟踪医疗公司，你每天要阅读大量公开和私有数据，手动维护财务模型。Soria 的智能体能将数百个数据源转化为持续更新的财务模型，并由领域专家审核，通过终端界面、接口、数据仓库同步等方式交付。它自己拥有数据层，并自下而上地拓展，每个行业独立推进，智能体还会主动为你做研究，无需你动手或分享数据。这家公司来自 YC 春季 2026 批次，目前正在招聘，团队三人。

Harbor 正在为临床试验运营打造人工智能原生的合同研究组织。想象你是一家制药公司的临床试验运营负责人，正为项目进度和成本头疼。Harbor 先开发了人工智能原生的电子数据采集系统，并已签约七个试验，软件合同收入约 18.7 万美元，随后扩展到全服务试验执行，并签下价值 193 万美元的三年期合同。临床试验消耗了药物和器械开发支出的 45%，而传统合同研究组织依赖庞大团队，市场高达 820 亿美元。Harbor 来自 YC 春季 2026 批次，团队三人，正在招聘。

ANORIA 制造第一款能读取情绪的可穿戴设备，旨在提升你的情商。想象你是一个经常在高压工作后感到疲惫但说不清原因的人，你已追踪睡眠、恢复和步数，却依然无法理解自己的情绪。ANORIA 的设备能感知你的感受，告诉你原因，并给出建议，让情绪智力变得可训练，帮助你更好地与人连接和创造。这不仅仅是手机应用，因为它把能力放进了贴近身体的传感器中，实现随时随地的情绪反馈。这家公司来自 YC 春季 2026 批次，团队五人，正在招聘。

Rovi Health 为员工提供人工智能医疗管家服务，通过短信实现高质量、低成本的医疗保健。想象你是一家公司的人力资源负责人，正为员工健康福利成本上涨而烦恼。Rovi Health 让雇主削减 10% 到 20% 的医疗支出，同时员工获得更好的护理。其人工智能智能体分析临床数据，识别护理需求，通过内置虚拟诊所治疗常见病，并为复杂病例找到网络内最佳医生，全程负责预约。这家公司来自 YC 秋季 2025 批次，团队三人，正在招聘，专注于消费者健康服务。

Workers IO 提供确定性虚拟机，确保你发布的软件都能正常工作。想象你是一位工程负责人，每次发布新版本都担心生产环境出错。Workers IO 的平台会映射软件在生产中可能遇到的每种场景，并在模拟环境中验证每个版本，所有失败都会以可精确重放的运行记录返回。工程团队不再追逐 bug，可以以智能体速度交付，同时获得前所未有的确定性。这家公司来自 YC 秋季 2026 批次，团队两人，目前未招聘。

Attune 让构建变得更快，且无需迁移。想象你是一位开发者，写完代码只需一分钟，但编译、部署和测试却要等 30 分钟。现有方案要么需要痛苦地迁移到 Bazel 等新工具，要么依赖更大的服务器。Attune 则直接集成到编译器和构建系统中，你只需将 `cargo build` 改为 `hurry cargo build`，就能获得 20 倍的构建加速。这家公司来自 YC 春季 2025 批次，团队三人，正在招聘，创始人在 FOSSA 共事三年，分别担任工程和产品负责人。

Lumius 正在开发快速、智能且人人都能使用的 3D 超声设备。想象你是一位新手医生，第一次尝试血管穿刺，需要一边移动探头一边在脑海中想象 3D 解剖结构，约 50% 的初学者首次尝试会失败。Lumius 的设备能实时显示体内清晰的 3D 视图，覆盖大范围体积而非薄层，且价格亲民、小巧便携。公司从血管通路切入，未来将用于血栓检测、肿瘤诊断和活检引导。这家公司来自 YC 春季 2026 批次，团队四人，正在招聘，位于北卡罗来纳州达勒姆。

Flick 是一款人工智能电影制作软件，让你完全用人工智能创作好莱坞级别的短片。想象你是一位独立电影导演，想用人工智能讲述连贯的故事，但现有工具只能生成几秒钟的片段，缺乏对角色一致性和电影美学的控制。Flick 提供了一个专为人工智能电影制作设计的界面，支持端到端的创作流程，就像电影制作的 Figma。创始人包括一位获奖电影制作人和 Instagram 的创始工程师。已有四部用 Flick 制作的短片在国际电影节上获得 20 多个奖项，早期创作者社区每周产出多部短片。这家公司来自 YC 秋季 2025 批次，团队两人，正在招聘。

Risklytics 是一家面向前沿科技公司的保险经纪公司，来自 YC 夏季 2026 批次，在 Hacker News 上发布。想象你是一家太空初创公司的创始人，正在为卫星发射寻找保险，但传统保险公司不理解你的技术风险。Risklytics 专门为这类前沿科技公司设计保险方案，它们可能包括太空、生物技术或自动驾驶等领域。由于信息有限，其价值在于专注这一细分市场，为高风险高创新行业提供定制化保险服务。

这是一家做人工智能智能体数据接口的公司。想象你是一名开发者，正在构建一个需要实时网页数据的智能体，却发现抓取网页内容既麻烦又容易出错。Context.dev 通过一个接口就能让智能体获取任何网站的结构化数据，省去你写爬虫和解析的功夫。它已经被 Mintlify、Super、Vizzy、Klarna 等 400 多家公司采用，说明这套方案在真实场景中经得起考验。对于依赖准确、新鲜网页数据的开发者来说，这可能是让智能体更聪明的关键一环。

这家公司做的是嵌入式系统的人工智能开发工具。假如你是一名硬件工程师，正在为一块新的芯片编写固件，传统编程助手往往帮不上忙，因为嵌入式开发需要阅读数据手册和原理图。BootLoop 的人工智能智能体能够阅读这些设计文件，按照你的代码风格编写固件，并自动在真实硬件上测试。它来自 YC 夏季批次，目前团队正在招聘。对于饱受固件开发周期漫长之苦的团队来说，这个工具可能把几个月的工作缩短到几分钟。

这是一家做人工智能智能体可观测性的开源工具公司。想象你是一名平台工程师，负责维护生产环境中的人工智能智能体，它偶尔会出错，你却很难定位原因。TraceRoot 能够自动检测故障，结合你的源代码和 GitHub 历史进行根因分析，然后直接开出修复的拉取请求，并评估每个修复的效果。它来自 YC 夏季批次，团队正在招聘。通过不断从错误中学习，你的智能体会随着每次发布而变得更可靠，这也许是让人工智能真正能自我改进的基础设施。

这家公司切的是保险经纪人的后台运营。想象你是一名保险经纪人，每天被大量的投保提交、承运商报价、理赔处理和逾期催款淹没，几乎没有时间真正去给客户做咨询。Covera 提供现成的人工智能智能体，自动接管这些日常事务，从提交投保到比较报价，再到处理理赔和追款。它能够连接你已有的工具，无论机构大小都能使用。对于想让工作回归到顾问和销售本色的经纪人来说，这套系统值得关注，它来自 YC 秋季批次，团队正在招聘。

这家公司做的是医疗和药物发现人工智能的数据引擎。想象你是一名生物医药研究员，拥有顶尖的模型，却苦于找不到高质量、结构化的临床和实验数据来训练它。BioStack 通过专有的临床和临床前数据管道，把分散在医院、实验室和合同研究组织里的生物医学工作流程，转化为机器学习可用的训练环境。它整合了影像、电子病历和实验分析等多模态纵向数据，让模型能学习真实的研究和护理过程。这家公司来自 YC 春季批次，团队有 9 人，正在招聘，专注于数据而非模型，可能解决医疗人工智能发展的真正瓶颈。

这家公司做的是面向金融交易人士的合规人工智能助手。想象你是一名投行分析师，每天要盯着无数潜在客户和交易进展，生怕错过任何风吹草动。Maywood 是一个全天候运行的人工智能，它默默监控你的网络、交易流程和关系动态，一旦发现目标公司可能启动交易，就会用你的口吻草拟外联邮件。它还能跟踪领英上的关系变化、新闻和会议后续，并自动更新客户关系管理系统，生成包含关系历史和交易背景的会议简报。你只需要通过邮件、Teams 或平台和它互动。它来自 YC 冬季批次，团队正在招聘。

这家公司想用人工智能智能体模拟人类生物学，做一家智能体驱动的制药公司。想象你是一名药物研发科学家，正为靶点验证和化合物筛选耗费数年时间。CellType 的人工智能智能体能够在生物基础模型之上运行完整的药物发现流程，这些模型可以模拟人体生物学。据称其核心技术是与谷歌 DeepMind 合作开发的，已经发现并验证了一个新的癌症治疗信号，并且正在与全球前十的制药公司合作。它来自 YC 冬季批次，团队正在招聘。如果真能加速药物发现，这家公司值得密切关注。

这家公司做的是医疗保健领域的认证和签约自动化。想象你是一家诊所的运营负责人，每天要为医生处理与保险公司的合同和网络准入，繁琐的文书和各家保险公司的门户网站让你焦头烂额。Arctic Health 用人工智能自动化整个流程，从建立支付方合同到为每位医生注册，它收集并验证组织和医生数据，符合各州和支付方的要求，然后代为提交，并持续监控状态和合规性。它通过浏览器自动化，能在数百个支付方门户上提交和监控，系统还经过资深行业专家训练。这家公司来自 YC 春季批次，目前不招聘，但为各种规模的医疗机构提供了一个简单平台。

这家公司做的是硬件测试的自动化，用物理智能体夹具让人工智能能够调试和验证硬件。想象你是一名硬件工程师，正在开发一款新的设备，每次修改后都要手动测试，既费时又容易出错。Hilstart 构建的物理智能体系统，可以让人工智能在真实硬件上运行测试，就像人类工程师一样操作设备。它来自 YC 夏季批次，目前团队规模为零，但方向很特别。对于希望加快硬件迭代速度的团队来说，这种物理层的人工智能应用值得一看。

这家公司做的是自动驾驶汽车的机器人维修站。想象你是一名自动驾驶车队运营主管，车辆每天需要多次返回集中式基地进行充电、清洁和维护，这占据了运营成本的很大一部分。Aseon 的机器人微型维修站可以部署在运营区域内，让车辆就近得到服务，省去不必要的往返。据称可以将重置成本降低 50%，提高车辆可用率。这家公司来自 YC 春季批次，团队正在招聘，创始团队之前创立了 Pushme，后来被 TIER-Dott 收购。对于扩大自动驾驶车队规模来说，这个基础设施层面的创新值得关注。

这是一家从半导体器件层面解决物理人工智能难题的硬科技公司，由杜克大学电子与计算机工程系获奖教授创立。想象你是一位负责研发下一代机器人的工程师，正为传统摄像头无法在极端环境下高效识别障碍物而苦恼。Synapse Semiconductor 正在开发的视觉传感器，能把神经网络过滤直接做在摄像头像素里，只采集机器关心的数据，大幅降低功耗和延迟。这家公司来自 YC 夏季 2026 批次，目前团队只有两人但正在招聘，其技术有望推动机器人、国防等领域突破人类无法到达的极限。

这家公司瞄准电商基础设施，试图打造一个覆盖互联网所有商品的数据库。假如你是一位正在开发人工智能购物助手的开发者，最头疼的就是无法获取完整、准确的商品信息。Channel3 不仅收集商品数据，还能用图像分类和推理模型跨商家匹配商品，即使图片和描述不同也能识别变体。它来自 YC 夏季 2025 批次，团队五人正在扩招，其数据层有望让开发者更容易构建新型购物体验，让人工智能真正理解用户想要什么。

这家公司为设备经销行业打造人工智能销售引擎。想象你是一家工程机械经销商的销售主管，每天被电话、邮件和手动录入淹没，报价经常遗漏，跟单缓慢，导致大量设备闲置。Chasi 部署的智能体能自动处理销售、租赁和服务请求，24 小时不间断，直接接入现有系统，提高响应速度和设备利用率。它来自 YC 冬季 2026 批次，团队两人正在招聘，创始人有特斯拉等背景，其价值在于把设备行业的繁琐事务自动化，让团队专注客户关系。

这是一家为嵌入式软件开发提供人工智能代理的工具公司。想象你是一位固件工程师，正在调试一块新电路板，需要反复查阅数据手册、编写代码、烧录并测试，非常耗时。Embedder 的智能体能阅读数据手册和原理图，自动写代码、烧板、跑测试，并修复自己的错误。它支持 500 多种微控制器和 3000 多种外设，直接驱动你团队已有的调试工具，在真实芯片上验证固件。这家公司来自 YC 夏季 2025 批次，团队六人，其硬件在环的测试方式能大幅缩短嵌入式开发周期。

这家公司为新兴市场的贷款机构提供人工智能信贷评估平台。想象你是一位在东南亚工作的风控分析师，每天面对大量格式混乱的电子钱包记录、银行流水和账单，只能手动审核，效率低且容易出错。Kita 用人工智能自动完成申请填写、文件验证和承销，从杂乱文件中提取反欺诈数据和本地化风险信号，帮助做出更快的信贷决策。它来自 YC 冬季 2026 批次，团队三人，其学习引擎能不断用还款结果改进模型，有望释放新兴市场巨大的信贷潜力。

这家公司重新设计了核磁共振成像设备，目标是让癌症筛查无处不在。想象你是一家基层诊所的负责人，一直想为患者提供前列腺癌早期筛查，但传统核磁设备动辄数百万美元且需要专门机房。Adialante 推出的移动核磁共振车，按次收费，无需购买设备或建设基础设施，任何医疗点都能提供筛查服务。它来自 YC 春季 2026 批次，团队四人正在招聘，其新物理算法和硬件有望将早期发现率提高数倍，改变癌症诊疗格局。

这家公司是一家用人工智能设计数据中心的新型工程公司。想象你是一位负责大型数据中心项目的工程负责人，正为传统设计周期长、成本高而头疼。Marengo 声称能在一半时间和一半成本内完成设计，目前已与两家全球顶级开发商签有 400 万美元的设计合同。它来自 YC 夏季 2026 批次，团队五人，并得到 YC 和 Future Planet Capital 等投资，顾问包括前 Saipem America 总裁等，其人工智能原生方法有望重塑能源与建筑行业。

这是一款装在口袋里的个人人工智能健康教练应用。想象你是一位关注自身健康的上班族，每天被各种健康数据淹没，却不知道如何改善睡眠和精力。Nori 整合苹果健康、医疗记录和可穿戴设备数据，生成个性化每日计划。有用户反馈说，使用后开始限制睡前使用设备、提早进食，深睡增加，静息心率降到 43。它来自 YC 秋季 2025 批次，团队三人，其价值在于把复杂健康数据转化为可执行的日常建议，让健康管理变得简单有效。

这家公司正在为私募市场打造人工智能驱动的流动性基础设施。想象你是一家初创公司的早期员工，手握公司期权，却难以找到买家变现。Alt-X 用人工智能自动化尽职调查、估值、投资者匹配和交易执行，降低私募交易的成本和摩擦。它来自 YC 冬季 2026 批次，团队两人，目前专注风险投资二级市场，连接卖方和合格投资者，有望让私募资产像公开市场一样易于交易。

这家公司部署美国制造的半人形机器人，并训练视频动作模型，用于重复性体力工作。想象你是一家生物技术实验室的运营经理，正为样本搬运等繁琐任务耗费人力而烦恼。OS3 的机器人经过 15 万小时、2000 多个任务的视频数据预训练，能自主完成这些工作。它来自 YC 夏季 2026 批次，团队两人正在招聘，其机器人、执行器和模型一体化设计，四个月内完成原型，并通过合作伙伴计划进入医院和数据中心等场景，让美国机器人技术更普及。

CharacterQuilt 是一家为企业营销团队打造人工智能操作员的公司。想象你是一位营销经理，过去每次上线一个营销活动，都要花几周时间在 Pardot、LinkedIn、Marketo 这些工具里配置受众、调整自动化流程、修改 HTML 邮件，这些琐碎的操作占了你八成的时间。CharacterQuilt 就像一个懂你品牌的数字员工，你只需要像给同事发消息一样提交一份简报，它就能自动操作你现有的各种营销工具，把原本需要三个代理公司、十种工具、六周才能完成的活动，在一个小时内做好。这家公司来自 YC 春季 2026 批次，团队正在扩张，它把营销人员从繁重的运营中解放出来，让人重新专注于创意和策略，这正是它值得关注的原因。

Visibl Semiconductors 是一家为硬件公司提供定制芯片设计服务的企业，专注于电力电子领域。如果你是一家数据中心电源或电动汽车充电设备公司的硬件负责人，当产品从早期原型走向大规模量产时，你会发现用现成零件拼凑的方案成本高、体积大，还受制于供应链。Visibl 利用人工智能辅助设计，把多个分立元件集成到一颗定制芯片中，从而简化物料清单、节省电路板空间、提升性能并降低整体成本。这家 YC 冬季 2026 批次的公司虽然团队只有三人，但他们瞄准的是硬件产品迭代中的真实痛点，让中小硬件公司也能用得起过去只有大厂才用得起的专用芯片，这种思路值得关注。

Runtime 是一家帮助工程团队安全部署和使用编码智能体的基础设施公司。想象你是一位技术负责人，正打算让产品经理、设计师甚至市场人员都用上编码智能体来提效，但你担心他们不小心改坏生产环境，而且你完全看不到他们在代码仓库里做了什么。Runtime 提供了一个带沙箱的运行环境、会话级监控和可配置的安全护栏，让任何人都能安全地使用编码智能体，同时你又能掌控一切。这家公司来自 YC 春季 2026 批次，目前已经有一些高速成长的 YC 公司正在使用，团队也在招人。它解决了企业推广人工智能编程时最头疼的安全和管理问题，让编码智能体真正从个人工具变成组织能力，这就是它值得关注的地方。

Shiraz AI 是一家为工厂部署能边干边学的机器人的公司，创始团队来自波士顿动力和亚马逊机器人。想象你是一家合同制造厂的车间主管，产线每周都要换新产品的生产任务，传统的自动化设备根本来不及重新编程，而现有的视觉语言模型机器人也常常在复杂操作中出错。Shiraz 的机器人只需要你演示一次，它就能学会这项新任务，然后立即投入生产。这家 YC 夏季 2026 批次的公司虽然团队只有两人，但创始人在机器人领域有二十多年经验，他们从需求变化最频繁的合同制造切入，让机器人不再是只能重复固定动作的笨重设备，而是能适应小批量、多品种生产线的灵活助手，这个方向对制造业的未来很有意义。

Prana 是一家把人工智能医生装进口袋的医疗公司，它连接你的医疗记录和可穿戴设备，持续监测你的健康状况。想象你是一个平时工作很忙、每年只在体检时见一次医生的普通人，你希望有人能随时留意你的身体变化，而不是等到小问题拖成大毛病才被发现。Prana 的人工智能医生会随时分析你的数据，发现细微的健康恶化趋势，还能帮你解读化验单、管理处方药。它并不是简单的聊天机器人，而是一个完整的医疗服务提供方，自动化处理了问诊、挂号、分诊等大量琐碎工作，让人类医生能专注于关键决策，从而以更低成本提供全天候的医疗服务。这家 YC 冬季 2026 批次的公司团队四人，他们想改变的是医疗系统被动应对的局面，让健康管理真正变得持续和主动。

Almond 是一家制造双臂机器人的硬件公司，产品名为 Axol，专为物理人工智能设计。想象你是一家小型工厂的负责人，想引入机器人来完成一些需要双手协调的复杂装配任务，但市面上的机械臂要么只能做单一动作，要么价格昂贵且难以编程。Axol 是一台双臂机器人，它像人一样有两只手臂，可以协同工作，配合人工智能算法，能够适应真实世界中千变万化的任务。这家来自 YC 春季 2025 批次的团队目前正在招聘，他们相信未来的机器人不是只会在固定轨道上重复的机械，而是能感知环境、灵活决策的智能体。如果你对机器人如何走进日常生活和工厂感兴趣，Almond 的尝试值得关注。

Lambda Robotics 是一家为人工智能基础设施建造和部署机器人的公司。想象你是一个大型数据中心的运营经理，随着人工智能模型越来越大，服务器的维护、硬件的更换、冷却系统的管理变得越来越繁重，而人力成本也在不断上升。Lambda Robotics 的机器人可以在这些基础设施中执行搬运、检测、维修等任务，它们专门为人工智能时代的数据中心设计，能够与人类协作，提高运维效率。这家 YC 秋季 2026 批次的公司团队有六人，正在招聘，他们的目标是用机器人来支撑起整个人工智能产业的物理底座。当大家都在关注模型和算力时，这家公司看到了背后的运维需求，这个切入点新颖且实际，值得关注。

Pocket 是一家做人工智能语音记录器硬件和软件的公司，产品定位是高端随身设备。想象你是一个经常参加研讨会和头脑风暴的咨询顾问，脑子里的想法转瞬即逝，用手机录音虽然方便，但事后整理却要花掉大量时间。Pocket 的硬件设备可以别在衣领上，随时捕捉你的语音，再通过配套的人工智能软件自动转写、摘要和整理，让你能专注于对话本身，而不是忙着记笔记。它不只是手机上的一个应用，而是把高质量的麦克风、降噪技术和智能处理都集成到一个小小的设备里，让你在任何场合都能轻松记录。这家 YC 冬季 2026 批次的团队已有十五人，正在快速扩张，他们追求极致的品质和速度，目标是在人工智能语音记录器领域成为领先者。

Klarify 是一家为心理治疗师打造人工智能助手的公司，它的智能体叫 Klara。想象你是一位独立执业的心理治疗师，白天要面对来访者，晚上还要花几个小时写临床记录、制定治疗计划、填写保险理赔表格、寻找新客户，这些行政工作让你疲惫不堪。Klarify 可以帮你处理所有这些杂务，包括撰写笔记、生成治疗计划、准备临床信件、提交保险索赔、整理督导材料，甚至还能帮你找到新来访者。这家 YC 春季 2026 批次的公司目前已有近八千三百名治疗师在使用他们的产品。他们的理念不是取代治疗师，而是让治疗师能专注于真正重要的事情：陪伴来访者。对于日益增长的心理健康需求，Klarify 提供了一个务实的解决方案。

Adentris 是一家为医疗机构提供实时人工智能合规与收入完整性服务的公司。想象你是一家医院的营收主管，每天都有大量的保险理赔被拒付，原因往往是病历记录不完整或编码错误，而这些错误在提交之前很难被发现。Adentris 的人工智能智能体可以直接读取电子病历系统和支付方的界面，不需要复杂的接口集成，就能在五个方面进行把关：病历文档、编码质量、预授权、申诉与拒付、出院小结。如果医院没有自己的编码团队，他们还可以提供基于平台的代记账服务。这家来自 YC 春季 2025 批次的团队正在招聘，他们的技术能帮助医疗机构在提交理赔前就发现并修正问题，从而减少数百万美元的损失，对医疗机构的财务健康至关重要。

这家公司做的是物理人工智能的保险风险量化，简单说就是给自动驾驶卡车、机器人这类自主系统定价保险。想象你是一家保险公司的精算师，过去给汽车定价靠的是几十亿条理赔记录，可面对几乎没有历史数据的自动驾驶系统，你完全无从下手。Valgo 从底层构建路线、任务和环境的风险模型，输出模拟损失估算，让保险公司敢于为自主系统承保。团队两位创始人是斯坦福博士，一位还写过安全关键系统验证的教科书，另一位在 MIT 林肯实验室待了七年，专业背景相当扎实。

这家公司专注让手机、手表、智能家居和小机器人这些微型设备也能跑人工智能。想象你是一个可穿戴设备的产品经理，想让手表离线就能做语音助手，可模型太大装不下，联网又费电。Cactus Compute 提供了只有 14MB 的智能体语言模型，配合自家最快的推理引擎，还能在模型搞不定时自动切换到云端。它背后是 8 人团队，来自 YC 夏季批次，开源路线也让开发者能快速上手。

这家公司做的是人工智能产品上线后的监控，类似给智能体装一个故障诊断仪。想象你是一个人工智能应用的后端工程师，用户反馈智能体卡在死循环里或者胡说八道，你翻日志却找不到原因。Sentrial 能实时检测这类异常，自动分析根因并给出修复建议，让团队不再只依赖离线测试，而是根据线上真实情况迭代。目前团队两人，来自 YC 冬季批次。

这家公司做的是把网站操作流程变成稳定接口的开源工具。想象你是一个开发智能体的工程师，过去让智能体像真人一样在网页上点击输入，又慢又容易出错，遇到老旧的复杂网站更是频繁崩溃。Libretto 让编码智能体在开发阶段就把流程生成可读的代码，运行时直接调用底层接口，既快又稳，还支持逐步调试和只读模式防止误改数据。团队两人，来自 YC 春季批次。

这家公司用人工智能帮助行为健康治疗机构减轻行政负担。想象你是一家戒瘾治疗中心的运营总监，每天要处理大量保险文书，还要提防理赔被拒，人手总是不够。Perspectives Health 的智能体自动分析病历预防拒赔，完成文档和保险文书，并从历史数据里找出改进机会。团队五人，来自 YC 夏季批次，目前正在招聘。

这家公司做草莓采摘机器人和配套的农场软件。想象你是一个大型农场的运营负责人，草莓采摘人工成本占六成，用的软件还是四十年前的旧系统。Synphony 提供采摘机器人，还能做田垄级分析、数据对接和智能体方案，顺带把数据卖给机器人基础模型实验室。团队十人，拿过 15 次黑客松冠军，有人曾在英伟达做机器学习研究，也有人做过用户量四十万的应用。

这家公司做数据中心巡检维护机器人。想象你是一个数据中心设施主管，人工智能热潮让机房扩张飞快，但人手不足，巡检和维护跟不上，一旦出故障可能面临巨额保险罚款。Boost Robotics 的自主移动操作机器人能远程执行人工任务，提高巡检频率，缩短故障响应时间，帮数据中心省下不少保险和违约成本。团队两人，来自 YC 春季批次。

这家公司提供人工智能平台，帮工程师快速设计机器和设备。想象你是一个工厂自动化工程师，想改造一台机器但传统设计要花好几年，而客户催得很紧。MorphoAI 的算法能根据零件、约束和任务，从几百个方案里筛选优化，几分钟就给出设计。两位创始人在哈佛相识，团队把哈佛和 MIT 十多年的研究成果商业化，还写过这个领域的首批论文。

这家公司为政府提供人工智能智能体，专门处理繁琐的手工流程。想象你是一个市政审批部门的负责人，每天面对堆积如山的申请表，人工一份份审核，效率极低。Stratum Industries 的智能体可以端到端审核申请，全程有人类监督和完整审计记录，能快速清空积压。团队两人，来自 YC 夏季批次，瞄准的是政府这个效率洼地。

这家公司为承担风险的医疗机构提供人工智能智能体。想象你是一家健康计划的质量管理负责人，要盯着几百个成员的护理缺口，还要处理理赔、病历、药房等一堆数据，头都大了。Pelica 把各种数据整合成一份活档案，再给质量、风险调整、药房等团队配智能体，自动完成任务。目前服务超过三十五万成员，团队五人，来自 YC 春季批次，正在招聘。

Minicor 是一家帮助人工智能初创公司连接老旧桌面软件的公司，这些软件往往没有接口。想象你是一家保险公司的运营主管，每天要处理大量数据，但核心系统还是二十年前的 Windows 程序，只能手动操作。Minicor 让你描述一个工作流程，就能得到一个接口，每次调用都会在 Windows 虚拟机上自动执行，还能自我修复。它支持本地、云端或 Citrix 环境，并提供完整的监控工具，包括视频回放和日志。这家公司来自 YC 春季 2026 批次，目前团队 7 人，正在招聘，值得关注。

Tasklet 做的是能真正完成工作的智能体，而不只是聊天机器人。想象你是一个销售主管，每天要在 CRM、邮箱、报表工具之间来回切换，手动整理数据。Tasklet 连接到你的所有工具，通过内置集成、接口或 MCP 服务器，能帮你拉取报告、更新客户信息、处理邮件。它还能在云端 24 小时运行，需要时生成界面，处理大量数据时写代码运行，遇到没有接口的网站就用真实浏览器。这家公司来自 YC 春季 2026 批次，团队 8 人，正在招聘，值得关注。

Tinfoil 做的是加密人工智能，让 人工智能 应用在云端运行时也能保护隐私。想象你是一家金融公司的合规负责人，想用 人工智能 分析客户数据，但又担心云端泄露。Tinfoil 基于最新的 NVIDIA GPU 和机密计算技术，让你获得本地部署的隐私性，同时享受云端的性能。它保证数据始终加密，连 Tinfoil 和云服务商都无法访问。这家公司来自 YC 春季 2025 批次，团队 5 人，已推出产品，值得关注。

Fort 是一款追踪力量训练的可穿戴设备，专为关注长寿的人设计。想象你是一个健身爱好者，每次举铁都要手动记录组数和次数，很麻烦。Fort 通过心率传感器和运动数据自动识别你的动作，无需手动输入，还能提供关于疲劳的反馈，帮你调整训练计划。它不只是一个应用，而是把能力放进腕带里，让你在健身房自然佩戴。这家公司来自 YC 冬季 2026 批次，团队 4 人，正在招聘，值得关注。

Huscarl 在做一个自主的人工智能精算师，帮助大公司实现自保。想象你是一家跨国企业的风险总监，每年要支付高额保费给商业保险公司，但理赔体验很差。Huscarl 为大型企业的自保子公司提供精算和建模服务，这些子公司有的比区域性保险公司还大。它让自保成为默认选项，商业保险成为例外，解决万亿级企业保险市场的低效问题。这家公司来自 YC 春季 2026 批次，团队 2 人，正在招聘，值得关注。

Scheduling Wizard 在构建医疗运营的后勤基础设施，让医院排班更智能。想象你是一家大医院的医生排班负责人，每天要协调几十位医生的时间，处理请假和急诊，非常头疼。Scheduling Wizard 用自研的排班编程语言和 人工智能 工作流，自动生成排班表，目前已有 16 家医院的 20 个科室在使用，包括麻省总医院、约翰霍普金斯等。这家公司来自 YC 冬季 2026 批次，团队 3 人，正在扩展新客户，值得关注。

TovenAI 为机构交易公司的合规团队构建 人工智能 智能体，处理繁琐的数据工作。想象你是一家大型券商的合规分析师，每天要检查大量交易记录，筛选可疑行为，人工操作 Bloomberg 和 NICE Actimize 等系统，耗时费力。TovenAI 提供六个智能体，预置了 30 多个系统的连接器，包括 Bloomberg、Cloud9 等，一周内就能上线，用你自己的数据评估效果。这家公司来自 YC 夏季 2026 批次，团队 2 人，已有客户包括排名前十的机构经纪商，值得关注。

Forge Automation 经营着软件驱动的工厂，能在四天内交付定制金属零件。想象你是一个机械工程师，正在设计新产品，急需一个 CNC 加工的原型，但传统供应商要等两三周。你只需上传 CAD 模型，Forge 就能在四天内发货，就像用亚马逊一样方便。这家公司来自 YC 冬季 2025 批次，团队 21 人，正在招聘，值得关注。

Earendil Robotics 为现代士兵构建小型无人机防御系统。想象你是一个前线小队的队长，面对敌方无人机侦察和攻击，需要快速发现并摧毁它们。Earendil 提供从探测到拦截的全套产品，包括先进传感器、自主拦截器和集成系统，还设有无人机战争学院，训练士兵在复杂环境中应对无人机威胁。这家公司来自 YC 夏季 2026 批次，团队 7 人，由有实战经验的人创立，值得关注。

Nori Robotics 是一家开发低成本人形机器人的公司，目标是让开发者都能负担得起。想象你是一个机器人研究员，想测试新的控制算法，但市面上的双足机器人动辄数十万美元，难以承受。Nori 提供低成本的开发平台，让你能专注于研究，而不必担心硬件成本。这家公司来自 YC 夏季 2026 批次，通过 Launch HN 发布，团队规模未披露，值得关注。

这是为医疗行业打造内部工具部署平台的公司。想象你是一家诊所的运营负责人，员工们用无代码工具做了很多有用的内部看板和流程工具，但都困在个人电脑里，因为涉及患者隐私数据，IT 部门不敢让这些工具上线。Floracene 让任何医疗运营人员用自然语言描述需求，一键部署合规的内部工具，连接生产数据，并按用户设置读写权限。它解决了医疗行业没有工程团队却需要安全部署工具的痛点，让员工自建的工具真正能共享和落地。这家公司来自 YC 夏季批次，团队虽小，但切中的是医疗信息化的真实瓶颈。

这是做自主无人机地球观测网络的公司。想象你是一家电力公司的巡检负责人，每年要花巨资检查数万公里的输电线路，传统人工巡检慢且危险。Voltair 的无人机能在电线杆上安装充电垫，实现远程充电和长距离巡航，覆盖范围达一千平方英里。它让电网巡检更频繁、更精准，还能服务公路、铁路和电信巡检市场，价格降低十倍。这家公司来自 YC 冬季批次，团队五人，正在招聘，其充电网络模式可能改变基础设施巡检的格局。

这是为家庭服务行业做人工智能增长引擎的公司。想象你是一家空调维修公司的总经理，每天发愁怎么找到更多客户，也不知道技师上门时还能推销什么服务。Robby 的人工智能结合客户和第三方数据，每天生成几十条销售线索，并给技师提供话术提高成交率，你可以在一个后台统一管理。它有付费客户，每个客户每周能发现六位数的额外收入机会，上线第一天就促成了四万美元的新业务。这家公司来自 YC 冬季批次，团队三人，正在招聘，值得关注。

这是做多模态推理操作系统的公司。想象你是一家创业公司的工程负责人，想把人工智能模型部署到生产环境，却要拼凑路由、监控、评估、微调和推理等多个不同供应商，又贵又容易出错。Cumulus Labs 用一个统一平台替代这套碎片化技术栈，开发者可以保留现有代码，直接升级到集成平台，还能用自研推理引擎 Ion 获得比标准方案高百分之三十到五十的吞吐量。它来自 YC 冬季批次，团队两人，正在招聘，其自研 GPU 内核技术值得关注。

这是做企业级语音智能体基础设施的公司。想象你是一家大型保险公司的客服负责人，演示人工智能语音助手很容易，但真要上线却要连接电话系统、内部工具、数据库和客户关系管理系统，还要处理人工升级和合规。Dialogus 提供生产级语音智能体基础设施，让智能体不只是对话，还能完成真实工作流：收集信息、验证数据、更新记录、发送后续消息，并把边缘情况转给人工。它来自 YC 夏季批次，团队三人，虽不招聘，但解决的是企业落地语音智能体的关键难题。

这是为生物制剂输注诊所做运营自动化的公司。想象你是一家输注诊所的运营经理，每天要处理昂贵的生物药预授权和共付额援助申请，这些药一年花费八万到十五万美元，保险拒付率高达百分之三十七，一旦出错诊所就要自掏腰包。Ruma Care 自动化所有行政工作，从预授权到共付额登记，替代纸质和电子表格管理库存、运输和计费。它来自 YC 冬季批次，团队五人，正在招聘，其解决的是专科药物管理的高风险痛点。

这是做反无人机系统的公司。想象你是一名军事基地的安全负责人，面对小型自杀式无人机威胁，需要一种便携、低功耗、能自主运行的拦截设备。9 Mothers 的第一款产品 EDDA 就是这样的系统，可用于车辆、基地或随身携带，阻止第一类无人机。它已向国防部交付多套系统，销售额达一百六十万美元，还有三款产品在开发中。这家公司来自 YC 春季批次，团队十九人，正在招聘，其已实现的销售和交付是值得关注的信号。

这是做健康保险人工智能决策层的公司。想象你是一家公司的福利负责人，每年要为员工挑选医疗保险计划，费用高昂，却难以找到最低成本的方案。Insurf 的模型 Surely 能识别每个人或家庭的最低成本保险，帮公司每位员工节省数千美元；另一个产品 Inveto 则从医院和诊所收集数据来支持 Surely。它来自 YC 夏季批次，团队三人，虽不招聘，但其切入的保险决策自动化领域有潜力。

这是做机器人硬件和强化学习环境的公司。想象你是一家研究实验室的机器人研究员，急需一台特定型号的机器人或零件，但传统采购要等几周。DeepAware 提供美国境内七十二小时送达或硅谷自提服务，还帮助团队收集遥操作数据、搭建强化学习环境和部署机器人。客户包括人工智能实验室、工业运营和研究团队。这家公司来自 YC 夏季批次，团队四人，正在招聘，其快速交付模式值得关注。

这家公司想做一个人工智能助手，它了解你所在公司的所有内部信息。想象你是一名新入职的产品经理，想了解公司历史决策和项目背景，却要翻遍文档和聊天记录。Almanac 的人工智能可以回答关于公司的问题，像一个熟悉一切的同事。它来自 YC 夏季批次，但公开信息很少，团队规模未知，不过这个方向对于提升企业知识管理效率很有吸引力。

Mount 是一家为人工智能智能体提供保险的初创公司，专注为部署在真实业务流程中的自主智能体提供责任险。想象你是一家中型企业的风控负责人，公司刚把一个人工智能客服智能体接入订单系统，它却因为一次提示注入攻击而泄露了客户数据。传统保险条款对这类自主软件故障往往含糊其辞，甚至明确排除。Mount 的产品会先扫描并红队测试你的人工智能部署，再提供专门的责任险，让你在智能体犯错时有所保障。这家公司来自 YC 春季 2026 批次，团队仅两人，但切入的是随着智能体大规模落地而必然出现的全新风险领域，值得关注。

Moss 在做的是对话式人工智能的实时语义搜索运行时，让语音智能体、助手和聊天界面能在十毫秒内完成检索和响应。假如你正在开发一个语音助手，用户问完问题后那一下停顿，往往就是检索延迟造成的，它瞬间打破了对话的自然感。Moss 把向量索引优化到极致，用 Rust 和 WebAssembly 编写，能在浏览器、手机和服务器上原生运行，让检索紧跟智能体所在的位置。这家公司来自 YC 秋季 2025 批次，团队五人，正在招聘，它的价值在于把人工智能交互中那关键的几十毫秒压缩掉，让对话真正流畅起来。

Origami Robotics 正在打造一个能操作任意物体的机器人模型，并配套设计了高自由度直驱机械手和与之完全匹配的数据采集设备。想象你是一家工厂的自动化工程负责人，想让机器人完成分拣和装配任务，但市面上的方案要么数据采集和部署之间有偏差，要么泛化能力太差。Origami 通过让采集设备与机械手结构完全一致，消除了这种差距，可以直接把野外采集的数据用于训练，再部署到工厂和物流中心。它来自 YC 冬季 2026 批次，团队五人，目标是像特斯拉那样积累海量真实操作数据，为制造业提供自动化方案，这个方向值得关注。

Locke 做的是帮助企业和政府协作的人工智能智能体，它既为一家号称人工智能原生的政府事务公司提供动力，也在向美国各地政府机构部署。想象你是一家数据中心公司的政府关系负责人，正为审批和合规焦头烂额，需要随时跟踪政策动态并准备材料。Locke 的智能体可以自动整理法规、生成报告、协调沟通，把繁琐的政务流程变得高效。这家公司来自 YC 夏季 2026 批次，团队两人，正在招聘，创始团队有白宫、国防部等背景，但输入里没有具体姓名，所以只能看它切入的政企协作场景，确实是个重要方向。

RunAnywhere 解决的是在设备端大规模运行人工智能的难题，它提供一个统一的软件开发工具包，外加一个控制平面来管理模型、执行策略并衡量效果。假如你是一家智能硬件公司的工程负责人，要在几千台不同型号的设备上部署模型，每台设备的芯片、内存和功耗限制都不同，性能很容易崩溃。RunAnywhere 让你一次接入，就能管理所有设备上的模型运行，还能监控策略执行情况。这家公司来自 YC 冬季 2026 批次，团队五人，正在招聘，它的价值在于把边缘人工智能从痛苦的碎片化部署，变成企业级的标准工作流。

Prescience 是一个面向高要求企业的健康福利平台，声称能帮雇主节省两到五成的医疗保险费用，同时提供行业顶级的福利。想象你是一家快速扩张公司的薪酬福利负责人，正为不断上涨的保费发愁，员工也在抱怨看病难。Prescience 训练人工智能系统来运营和管理雇主健康计划，其中有个类似 AlphaGo 的系统，能引导患者走上更经济的健康路径。这家公司来自 YC 夏季 2026 批次，团队两人，正在招聘，创始人是哈佛背景的兄弟，但输入里没有具体收入数据，所以只能看它试图用人工智能重建美国医疗体系的宏大场景。

Code Four 用人工智能自动化减轻执法人员的行政负担。想象你是一名警察，每天值勤后要花好几个小时手动转录执法记录仪视频，既枯燥又容易出错。Code Four 与执法记录仪、记录管理系统和数字证据管理系统集成，自动处理视频转录和报告生成，把警员从文书工作中解放出来，让他们有更多时间投入一线。这家公司来自 YC 春季 2025 批次，团队三人，正在招聘，它切入的警察工作流现代化问题，既关乎效率也关乎透明度，值得关注。

Kimpton 是面向投资经理的人工智能原生研究平台，它直接把基金的投资任务、策略和持仓数据整合起来，生成结构化的交易建议。想象你是一名投资组合经理，每天被各种研究报告和数据淹没，却很难转化为实际的交易决策。Kimpton 会分析你的基金约束，运行自己的模型，然后给出一个具体的交易提案，甚至故意提出不同意见，因为共识对投资决策有害。这家公司来自 YC 春季 2026 批次，团队五人，正在招聘，它把研究层商品化，直指交易本身，对主动管理行业来说是一个值得关注的尝试。

Agency Tool Company 为现场机器人提供可靠的部署基础设施，它的第一个产品 ATC Deploy 只传输变更的字节，网络中断还能续传，比传统方式快二十倍。想象你是一家农业机器人公司的运维负责人，需要给分布在各地的自动割草机更新软件，网络不稳定时更新经常失败。Agency Tool 解决了这个痛点，第二个产品 ATC Build 还能让开发者在真实硬件上运行测试。这家公司来自 YC 夏季 2026 批次，团队三人，创始团队曾创立并出售过一家机器人公司，部署过数百台自动割草机，所以这个基础设施方向是实际经验积累出来的。

Hebbian Robotics 来自 YC 夏季 2026 批次，在 Launch HN 上发布，专注于构建可扩展的机器人数据管道。想象你是一家机器人公司的数据负责人，每天要处理海量的传感器数据，但数据清洗、标注和存储的流程混乱不堪。Hebbian Robotics 提供一套工具，帮你把数据从采集到训练模型的全流程自动化，让数据管道像流水线一样顺畅。它来自 YC 夏季 2026 批次，但输入里没有更多细节，所以只能看这个场景本身的价值：机器人数据管理是行业发展的关键瓶颈，值得关注。

Klaimee 是一家为人工智能智能体提供责任保险的公司。想象你是一家公司的法务负责人，公司刚刚部署了一批能自动下单、发邮件、修改敏感数据的智能体，你心里最怕的就是它们闯祸。传统保险条款里明确排除了人工智能造成的损失，而新的法规又让部署方承担责任，你问自己：如果智能体搞砸了，谁来赔？Klaimee 就是回答这个问题的。它提供风险评估、认证、财务担保和真正意义上的责任保险，还附带企业采购需要的文档。它来自 YC 春季 2026 批次，团队两位创始人，正在招人。这家公司切的是人工智能时代的新风险，值得关注是因为它解决了企业大规模部署智能体时最头疼的合规和赔偿问题。

DeepReach 做的是机器人和世界模型所需的真实世界数据网络。想象你是一家机器人公司的工程师，你想让机器人学会在仓库里搬运箱子，或者在厨房里切菜，但你发现网上根本找不到足够的真实操作数据，因为这些技能从来没有人记录过。DeepReach 的办法是制造可穿戴的立体捕捉设备，交给各地真正干这行的本地专家，让他们把日常操作拍下来，作为一项生意来经营。这样收集到的数据覆盖了仓库、车间、农场、厨房和修理铺，多样性远超单一环境里的几千小时。这家公司来自 YC 夏季 2026 批次，团队六人。它值得关注是因为它把数据采集变成一门生意，解决了物理人工智能发展的最大瓶颈。

Hubble 是医疗数据接口公司，用人工智能从医院系统里抓取病历，再通过一个干净的接口交给开发者。想象你是一家保险公司的核保分析师，客户申请寿险，你需要拿到他的完整病历才能决定是否承保，但病历分散在几千家医院和支付方手里，打电话、发传真、等邮件，慢得要命。Hubble 的智能体像人一样去检索这些记录，然后整理成统一格式。这家公司来自 YC 夏季 2026 批次，团队两人，创始人之前在 Grow Therapy 和亚马逊 One Medical 做过人工智能基础设施。他们上线三周就签了第一批付费客户，按用量收费。它值得关注是因为它把医疗数据获取从手动变成自动，直接加速了核保、临床试验和数字医疗的决策。

Cyberdesk 做的是能自我学习的电脑操作智能体，专门给开发者用来自动化桌面工作流。想象你是一家医院的 IT 负责人，你们的前台团队每天要对着老旧的桌面应用手动点击和输入来预约病人，又慢又容易错。Cyberdesk 的智能体像人一样操作电脑，它先记住任务，然后快速重复，遇到弹窗或崩溃还能随机应变。这家公司来自 YC 夏季 2025 批次，团队两人，产品在 7 月中旬发布后已经在真实环境里跑起来，比如在电子病历应用里创建预约、在旧版企业管理系统里处理文件。它值得关注是因为它把电脑操作从脚本自动化提升到了能适应变化的层面，任何需要自动化人工桌面流程的公司都可能用得上。

Floot 是一个应用平台，专门跑在 Claude 和 ChatGPT 里面生成的应用。想象你是一个咨询顾问，你习惯在聊天窗口里描述你想要的小工具，比如一个客户反馈收集表，以前你得找开发团队排期，现在你希望它直接就能用。Floot 就是给这些由人工智能生成的应用提供后端、数据库、托管和域名的地方。它来自 YC 夏季 2025 批次，团队四人，正在招人。它值得关注是因为它瞄准了软件开发的未来：当人们不再购买软件，而是描述软件时，需要一个新的基础设施来承载这些应用。Floot 就是那个基础设施。

Toothy AI 做的是牙科诊所的保险核验和计费人工智能。想象你是一家牙科诊所的经理，你发现每个月有超过 160 个小时花在核对病人保险、提交理赔这些琐事上，前台忙得焦头烂额，诊所现金流还受影响。Toothy AI 的智能体可以自动完成这些工作，甚至用语音人工智能打电话给保险公司核实资格。这家公司来自 YC 冬季 2025 批次，团队十五人，正在招人。它值得关注是因为它把牙科诊所最耗时的后台工作自动化了，让诊所能把时间还给病人，同时更快拿到保险公司的赔款。

Gamgee 是一家为狗开发个性化癌症疫苗的公司。想象你是一只宠物狗的主人，兽医告诉你它得了癌症，常规治疗都试过了，没有效果，你只剩下几个月的时间。Gamgee 的创始人就经历过这样的事，他用人工智能分析肿瘤基因，设计出信使核糖核酸疫苗，救了自己的狗。现在他们把这个过程变成平台：从兽医接诊、组织取样、基因组分析，到疫苗设计、生产和监测。这家公司来自 YC 夏季 2026 批次，团队两人。它值得关注是因为它把一次性的救命尝试变成了可重复的流程，为宠物癌症治疗开辟了新路。

InLoop Robotics 做的是用机械臂来拣货和打包的仓库自动化系统。想象你是一家电商仓库的运营主管，你面对的是海量订单和越来越高的用人成本，传统机器人系统要等完美才敢上线，但你的仓库等不起。InLoop 的做法是先把不完美的系统部署到真实仓库，实时发现错误，能自动恢复就自动恢复，不行就远程人工介入。每一次失败都变成训练数据，系统越用越好。这家公司来自 YC 春季 2026 批次，团队四人。它值得关注是因为它让机器人在真实环境中边干边学，而不是在实验室里空转，这可能是仓库自动化的实际路径。

Revise Robotics 做的是电子废弃物回收的自动化。想象你是一家回收厂的质检员，你每天要从堆积如山的旧电器里挑出还能用的笔记本电脑，测试、擦除数据、拍照、挂到网上卖，这些重复劳动占了你大部分时间。Revise 的机器人系统可以自动完成这些步骤，不管什么品牌、型号、操作系统，一天能处理几百台笔记本。这家公司来自 YC 冬季 2025 批次，团队三人，正在招人。它值得关注是因为它瞄准的是价值一万亿美元的二手电子市场，用机器人把回收再售的流程自动化，既环保又经济。

Scout 做的是面向中小学的人工智能学生信息系统。想象你是一所学校的校长助理，每天要处理考勤、成绩、排课，还要应付各种上级要求的合规报告，这些数据散落在不同的老系统里，整理起来特别费劲。Scout 把人工作自动化，从日常考勤到年度合规报告都能搞定。这家公司来自 YC 冬季 2025 批次，团队八人，正在招人。它值得关注是因为它把学校从繁琐的后台事务中解放出来，让学校能像高效的企业一样运行，把精力放在教学上。

这家公司做的是生命科学领域的人工智能智能体平台。想象你是一家制药公司的法规事务专员，每天要花大量时间查阅美国食品药品监督管理局的文件，回答关于审批要求的问题。Rhizome AI 的研究智能体可以帮你检索多达一千份文档，并给出带引用的答案，让你快速了解监管机构的立场。它之所以准确，是因为在生命科学专用数据集上做了调优，能找到其他工具遗漏的信息。随着更多团队使用，它会积累更多监管人员的需求数据，检索能力会越来越强。这个正向循环让它有潜力成为生命科学领域所有人类和智能体工作的检索引擎。

这家公司做的是民用基础设施的无人机防御服务。想象你是一个大型数据中心的安全负责人，收到报告说可能有敌对无人机接近，但传统拦截系统每次发射要花费上百万美元，而威胁可能只要几万美元。IMPACT Drones 的自动拦截无人机装在密封容器里，就放在你负责的设施旁边。当传感器发现敌机时，它会破盖而出，用机载视觉引导撞击目标，即使全球定位系统被干扰也能工作。它每次拦截成本低于威胁本身，还能应对无人机蜂群。你只需要订阅服务，就能获得保护，不用购买导弹。这家公司已经获得了超过一亿八千万美元的意向订单。

这家公司是一家人工智能原生的律师事务所，同时为初创企业提供法律操作系统。假如你是一家初创公司的创始人，刚刚拿到投资意向书，需要快速完成融资文件，又不想支付大型律所的高额费用。Vector Legal 由平均从业超过十年的大型律所背景的律师和法务助理组成，加上定制的人工智能工具，可以处理融资、客户合同、股权结构、并购等事务。它还能提供电子签名、期权管理、法律健康检查等服务。你可以在几天内完成一轮融资，而成本只有传统律所的一小部分。

这家公司为实时视觉应用提供人工智能基础设施。想象你是一个开发人员，正在构建一个用摄像头监控宠物或家庭安全的应用程序，但现有平台推理速度慢，模型选择少，扩展时经常出问题。Overshoot 让你用三行代码就能把实时视频流连接到大量视觉语言模型，响应时间不到两百毫秒，比现有平台快十倍。它专注于图像和视频，与文本处理有本质不同，因此在编解码器、流媒体协议等方面做出了技术突破。目前已有三百多名开发者使用它的平台。

这家公司做的是人工智能原生的商业保险经纪服务。想象你是一家中等规模企业的运营负责人，需要为公司的复杂风险购买保险，但传统经纪流程繁琐，报价慢，而且不一定能拿到最优方案。Harper 用人工智能自动化保险流程中的关键工作，为你快速找到合适的保险产品，价格有竞争力，周转时间短。它从资深经纪人的经验中学习，不仅积累知识，还积累工作流程和数据，目标是最终实现完全自主运营。这家公司目前有二十五人，正在招聘。

这家公司做的是工业机器人的人工智能控制系统。想象你是一家工厂的自动化工程师，需要让机器人学会一个新任务，比如分拣不同形状的零件，但传统编程需要数周时间，而且难以应对变化。Mbodi AI 让你通过自然语言和快速演示来教机器人新技能，几分钟内就能在生产环境中可靠运行。它结合了生成式人工智能和智能体编排，把日常语言和演示转化为精确的机器人动作。这家公司来自 YC 春季批次，目前团队六人，正在招聘。

这家公司做的是用于训练机器人的力传感腕带。想象你是一个机器人实验室的研究员，正在收集人类操作物体的演示数据，但视频和手部姿态只能记录运动，无法记录力的大小。拿起鸡蛋和拿起石头，在视频上看起来几乎一样，但力完全不同。Hemlock 的腕带通过表面肌电信号读取前臂肌肉的电气活动，直接恢复收缩力，而不是从运动中推断。这解决了机器人学习触觉的关键问题。这家公司来自 YC 秋季批次，目前一人，正在招聘。

这家公司做的是化学领域的基础人工智能模型。想象你是一名材料研发工程师，需要设计一种新的数据中心冷却液，但传统方法需要在实验室里反复试验，一个配方可能要花三到五年才能上市。Rasyn 的模型能比现有方法快得多地预测混合物行为，让你在几周内而不是几年内设计出新配方。他们已经用这个模型发明了三种前所未有的化学品，包括一种不含全氟和多氟烷基物质的冷却液。这家公司来自 YC 夏季批次，团队三人。

这家公司做的是房地产经纪公司的人工智能操作系统。想象你是一家房地产经纪公司的交易协调员，每天要处理大量文书工作，比如查找房产记录、填写合同、跟踪截止日期。RealPact 的人工智能智能体可以自动查找地契、税务记录、许可证和挂牌信息，然后用这些数据填写合同、整理文件、跟踪截止日期，帮助更快完成交易。它目前在新罕布什尔州销售，并正在扩展到经纪业务的其他运营环节。这家公司来自 YC 夏季批次，团队两人。

这家公司做的是保险理赔的人工智能核验。想象你是一家农业保险公司的理赔员，收到一份关于农作物损失的索赔，传统上需要派人现场查勘，过程缓慢且成本高。Verdex 使用卫星图像等数据流来核验索赔，让你能立即处理，节省大量资金。它目前已经为超过百分之十一的美国农田提供保险服务。这家公司来自 YC 冬季批次，团队两人。