Littlebird 为其人工智能驱动的屏幕阅读工具筹得 1100 万美元

关于为人工智能系统构建上下文环境，业界已展开了广泛讨论。在消费级软件领域，我们看到了一波专注于搜索、文档和会议的初创企业。它们的目标是从用户的数字活动中捕捉上下文信息，与其他工具建立连接，并让用户能够查询这些聚合数据。其中一些公司更进一步。 例如，Rewind（后更名为Limitless并被Meta收购）以及微软的Recall，旨在捕捉屏幕上的所有内容，以帮助用户记住一切。

一家名为Littlebird的新创公司正以略有不同的方法应对这一挑战。与Rewind等存储截图或视觉数据的应用不同，Littlebird会“读取”你的屏幕并将上下文以文本形式保存。

该产品的核心理念在于：通过持续“阅读”屏幕，它消除了用户在处理生产力任务时手动补充背景信息的必要性。创始团队认为，尽管许多AI工具需要用户主动关注，但Littlebird会在后台静默运行，仅在用户需要时才显现。

图片来源：Littlebird图片来源：Littlebird

安装 Littlebird 后，你可以自定义需要忽略的应用，防止它从这些应用中捕获上下文。该公司表示，它会自动排除密码管理器以及网页表单中的敏感字段，例如密码和信用卡信息等。你还可以选择连接其他应用，如 Gmail、Google 日历、Apple 日历和提醒事项。

该应用支持您就个人数据提出问题，并提供预设提示以助您入门，例如“我今天都在处理什么？”或“哪些邮件对我最重要？”使用几天后，我发现这些提示逐渐变得更符合我的使用习惯。

Littlebird 还内置了一个类似 Granola 的笔记工具。它利用系统音频在后台运行，能够转录会议内容并生成笔记及待办事项。当您查看会议详情时，“会议准备”选项会结合过往会议、邮件及公司历史记录中的上下文信息，为您提供相关的背景资料。该功能甚至能从 Reddit 等平台提取信息，展示用户对特定产品或公司的讨论内容。

图片来源：Littlebird

另一项名为“Routines”（例行任务）的功能，允许用户设置详细的提示，让 Littlebird 按固定间隔（每日、每周或每月）执行。该公司提供预设的例行任务，例如每日简报、每周活动总结以及昨日工作回顾。用户还可以根据具体指令创建自己的自定义例行任务。

Littlebird 由 Alap Shah、Naman Shah 和 Alexander Green 于 2024 年共同创立。兄弟二人 Alap 和 Naman 此前曾共同创立了面向机构投资者的平台 Sentieo，该平台后来被市场情报公司 AlphaSense 收购。他们还曾共同创立了一家名为 Thistle 的健康食品公司。 Alap曾作为合著者发表了广受关注的《Citrini》论文，探讨AI代理对经济的影响，该论文曾短暂影响了多家科技股的走势。Green在硬件、软件及AI领域的创业方面经验丰富。

“起初，Alap发现了一个关键问题：AI的效能取决于用户数据。模型本身对你一无所知，这限制了其实用性。我们探索了各种适合AI颠覆的用户界面和操作系统范式，这激发了Littlebird项目的诞生，”Green在电话中向TechCrunch解释道。

格林指出，虽然Rewind的做法类似，但它依赖截图，且提供的搜索体验不尽如人意。他表示，Littlebird才刚刚起步，未来将面临诸多挑战，包括教会大型语言模型（LLMs）理解多种类型的用户上下文。

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使用Littlebird，用户可以随时删除自己的数据。所有数据均经过加密并存储在云端。格林解释说，云存储使得在各种AI工作流中使用强大的模型成为可能，而这在本地设备上是不现实的。

“我们不存储任何视觉信息，仅保存文本，这使得数据量大幅减轻。我认为这也是Recall和Rewind面临挑战的另一原因——截图会消耗更多数据。此外，我认为视觉捕捉会让人感觉更具侵入性，”他说。

图片来源：Alexander Green

Littlebird可免费下载使用。但若需更高的使用额度及图像生成等功能，用户可订阅月费20美元起的套餐。

这家初创公司已获得由Lotus Studio领投的1100万美元融资，参与投资的包括Lenny Rachitsky、Scott Belsky、Gokul Rajaram、Justin Rosenstein、Shawn Wang和Russ Heddleston等。

其中多位投资者也是该产品的活跃用户。曾在谷歌和脸书从事广告产品工作的拉贾拉姆表示，该工具减少了记忆、检索和重新解释自身工作的摩擦。DocSend联合创始人兼首席执行官赫德尔斯顿提到，他利用Littlebird重写了公司的营销网站，内容素材来自会议、邮件、Notion及其他来源。

运营时事通讯和播客的拉奇茨基评论道，AI的优劣取决于其上下文，且往往会忽略日常生活的细微差别。他利用该工具优化自己的工作流程并提升身心健康。他认为，要取得长期成功，产品必须找到一个确凿的杀手级应用场景。

“一切都取决于能否找到那个至关重要、不可或缺的用例。这正是当前产品成功的关键因素。我知道许多用户已经找到了自己的杀手级用例，团队也正在积极关注这些新兴的使用场景，”他指出。

“我在播客中采访过许多AI产品开发者，最一致的经验教训是：在产品真正落入用户手中之前，你永远无法确切知道人们会如何使用它。策略应该是尽早发布，观察人们的使用方式，然后加倍投入那些成功的应用场景，而不是等待一个构思完美的解决方案。”