Hoje, anunciamos que a Naïve levantou uma Série A de US$ 28,5 milhões para construir a infraestrutura que os agentes de IA precisam para administrar negócios inteiros.
Esta rodada foi liderada pela Nexus Venture Partners, com participação da Y Combinator, da Zetta, da Liquid 2 e de outros.
Os cofundadores Sean Dorje e Dennis Zax vêm construindo juntos desde os 14 anos. Venderam a primeira empresa ainda adolescentes, largaram Berkeley, entraram na Y Combinator e passaram os últimos anos pensando em como seria o mundo quando agentes pudessem administrar negócios por completo.
O Problema: o app fica pronto em uma tarde. O negócio leva meses.
Agentes de programação já conseguem colocar um app funcional no ar em uma tarde. Mas transformar esse app em um negócio real em operação ainda leva meses.
Desenvolvedores costuram manualmente pagamentos, abertura de empresa, e-mail, números de telefone, computação, memória, bancos de dados, autenticação e dezenas de outros serviços. Toda essa infraestrutura foi construída para operadores humanos, não para agentes autônomos.
A Solução: um arquivo de configuração, uma API, toda a stack operacional
A Naïve está reconstruindo e unificando toda a stack de negócios para agentes.
Hoje, milhares de desenvolvedores escrevem um único arquivo de configuração, e a Naïve provisiona tudo o que seus agentes precisam por trás de uma API unificada:
Identidade no mundo real: KYC/KYB, abertura de LLC, e-mail, telefone, cartões virtuais Cloud: banco de dados, hospedagem, computação, armazenamento, autenticação Agentes Serverless: Hermes, Claude Code, Codex, Vetta Orquestração: gerenciamento de tarefas, comunicação entre agentes, agendamento Inferência / roteamento de modelos Memória: uma camada de contexto que cresce junto com toda a empresa. Gateway de 10k+ ferramentas: Stripe, Github, Quickbooks, Higgsfield, Browser, etc. Governança: aplicar políticas de capacidade, logs de auditoria e aprovação HITL
O Futuro: multiplicando a inteligência por token
Com esse novo capital, a Naïve está construindo um laboratório em torno de uma observação simples: empresas autônomas dependem cada vez mais de loops de agentes para concluir o trabalho. No entanto, esses loops de agentes são extremamente ineficientes por causa do lock-in dos modelos de fronteira, dos custos de computação ociosa e da má gestão de contexto. Nossa visão é maximizar o trabalho por token gasto nesses loops de agentes em 4 áreas:
- Agentes Serverless.
minimizar a computação. Agentes e seus sandboxes rodam como isolates V8. Sem VMs, sem servidores alugados ociosos. Como os agentes passam 95% do tempo esperando, você só paga pelos milissegundos em que eles estão de fato executando. Cold start de 2,3 ms, 1,2 MB por agente.
- Inferência.
minimizar o custo por token. Cada chamada é roteada para o modelo mais barato que consegue respondê-la, modelos de linguagem pequenos para tarefas mecânicas, inferência em lote para agentes de longa duração.
- Brain.
minimizar os tokens de entrada. Uma camada de memória para a empresa. Destila conversas em fatos estruturados e entrega a cada agente apenas o contexto de que aquela chamada precisa. Supera o estado da arte em recall usando ~11x menos tokens por consulta.
- Orquestração da força de trabalho de agentes.
minimizar turnos desperdiçados. Delega o trabalho ao subagente certo no nível certo, em vez de rodar tudo ao custo dos modelos de fronteira. Hospedado de forma serverless a 1/100 do custo.
Nossos primeiros benchmarks conseguem iniciar um agente em 2,3 milissegundos usando 1,2 MB, reduzir os custos de inferência em várias vezes e alcançar um recall de memória mais forte usando 11x menos tokens por consulta.
Nesta próxima década, os gastos com agentes devem chegar à casa dos trilhões, à medida que as empresas passarem a funcionar inteiramente com agentes que concluem o trabalho de forma autônoma. Nossa visão com nossa pesquisa é fazer cada token render mais, para que empresas autônomas se tornem uma realidade economicamente viável.
Agradecemos a todos os nossos investidores, incluindo:
Abhishek Sharma (Sócio @ Nexus)
Andrew Miklas, Diana Hu (Sócios @ YC)
Apoorva Pandhi (GP @ Zetta VP)
Raj Singh (GP @ Z21 Ventures)
Jimmy Cho (Investidor, DEEPCORE (Softbank))
Michael Ma (Sócio, Liquid 2 Ventures)
Vijay Krishnan (Cofundador da Turing)
Gokul Rajaram
JD Sherman (Ex-presidente da Hubspot)
Tim Zheng (Fundador da Apollo)
Robert Chatwani (Presidente @ Docusign)
Zachary Sims (Fundador do Codeacademy)
Gert Lanckriet (Head de ML @ Amazon)
Eric Ciarla (Cofundador da Firecrawl)
Estamos contratando pessoas que querem quebrar benchmarks e avançar a fronteira da infraestrutura de negócios com agentes.
Saiba mais e comece a construir em usenaive.ai.
