首页Minitap完成410万美元融资，加速推进人工智能驱动的移动端开发
人工智能驱动的移动开发平台Minitap宣布完成410万美元种子轮融资。 本轮融资由Moxxie Ventures与Mercuri联合领投，EWOR、Tekton Ventures、Amigos Venture Capital以及六位独角兽企业创始人参与投资。此次融资成就源于该初创企业两位创始人的重大突破——这两位来自法国乡村的23岁年轻人近期在人工智能控制移动设备领域创下全球基准新纪录，超越了谷歌DeepMind等顶尖研究实验室团队。
从法国乡村走向行业创新前沿
Minitap创始团队成员尼古拉·德汉施克尔与吕克·马胡-中村相识于勃艮第小村科讷库尔苏尔卢瓦尔。尽管背景迥异——一人毕业于军校，另一人是童年天才——他们因对编程的共同热爱而结缘。18岁时两人合作开发的移动应用曾吸引万名用户。 尼古拉后赴伦敦帝国理工学院攻读生物医学工程，受DeepMind启发投身人工智能研究；卢克则在配送无人机基础设施领域积累了工程实践经验。两人在移动开发、可扩展系统及人工智能领域的专长交融，孕育出传统研究实验室无法复制的独特愿景。
突破移动开发关键瓶颈
当前移动应用生态受制于缓慢的开发周期。网页开发者借助AI工具数日即可发布功能，移动团队却常面临六周延迟。移动开发效率仍比网页开发慢约十倍——在移动设备主导的时代形成鲜明反差。Minitap正是为弥合这一差距而生。
Minitap融合开源框架与可扩展设备云基础设施的专有技术栈，使AI代理能像人类开发者般操控真实移动设备。该平台可自动化完成移动端代码编写、测试运行、问题诊断、漏洞修复及版本部署——全程仅需极少人工干预。
该初创公司在成立40天内，便在权威的AndroidWorld人工智能控制移动设备基准测试中荣登全球榜首，超越了包括DeepMind、字节跳动、微软研究院和阿里巴巴在内的顶尖人工智能实验室团队。取得这一成果后，创始人将完整解决方案开源，其GitHub仓库迅速收获近1900颗星，向开发者社区分享了重大技术突破。
新一轮融资的影响
种子轮融资将加速Minitap的产品开发与市场落地。消费级移动公司的工程团队已通过该平台实现功能开发效率提升十倍。增长团队无需传统工程周期即可启动实验：产品经理描述功能需求并提供Figma设计稿，AI将在数小时内完成功能编写、测试及全功能A/B测试交付。
长远来看，团队构想移动应用实现自主进化的未来。Minitap致力于构建无需人工干预的基础设施，实现实验运行、用户行为分析、假设生成、变体构建与部署、结果测量及迭代全流程。这标志着行业将从缓慢的开发者主导流程，向动态的AI驱动反馈循环实现根本性转变。
重塑人工智能驱动的移动开发未来
Minitap的种子轮融资凸显了移动软件开发领域的重大变革。传统移动应用在开发速度和实验能力上长期落后于网页端，制约了创新与敏捷性。通过让AI智能体自主交互真实设备、编写代码、测试功能并发布更新，Minitap有望实现移动开发的普惠化。 小型团队甚至独立创始人将能快速发布迭代应用，而大型产品团队每月可执行数十次实验，而非仅限于少数几次。
除加速迭代周期外，该方案将重塑移动产品演进模式——应用可基于真实用户行为持续自适应优化，实现个性化体验，且无需人工开发投入。对整个技术生态而言，这或将开启移动开发与现代网页开发比肩的新纪元，在速度、灵活性及实验潜力上实现全面对标。
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评论 (4)
0/500
![TerryGonzález]()
$4.1M for an AI mobile dev platform? That's cute, but I've seen bigger seed rounds for a pizza app 🍕. Hope Minitap actually speeds up something other than their burn rate. Let's see if they can make indie devs cry less about building UIs.
![JamesJones]()
$4.1M for an AI mobile dev platform? Sounds like another overhyped startup trying to automate everything before it even works. Hope they actually ship something useful instead of just burning cash on marketing. 😅
![BrianDavis]()
Finally, someone is putting real money into AI for mobile dev! $4.1M seed round sounds promising, but I'm skeptical — will it actually cut the boring boilerplate or just add another layer of complexity? Curious how they differentiate from all those 'AI code generators' flooding the market. Hope it's not another wrapper around GPT with a fancy UI. 🤨
![GaryThomas]()
Minitap getting funded while I'm still debugging UI constraints at 2 AM 🥲 The AI dev tools race is heating up - curious if they'll focus on cross-platform or native optimization first. Anyone tried their beta?
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