Harvey：ARR 1亿美元、估值30亿，用Agent思路解决法律场景AI落地难题
Harvey：ARR 1亿美元、估值30亿，用Agent思路解决法律场景AI落地难题Harvey 绝对是法律场景落地最成功的 AI 企业了。
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6020 点击 2025-04-26 14:27
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Harvey 绝对是法律场景落地最成功的 AI 企业了。
随着大型语言模型（LLMs）日益融入关键决策场景，其元认知能力——即识别、评估和表达自身知识边界的能力——变得尤为重要。
2025年被称为agent元年，而OpenAI希望在这一年把agent做成自己的摇钱树。自主执行任务的Operator；二是可以辅助做深入研究，生成专业研究报告的Deep Research。
981年，今天互联网共同遵守的网络规则“TCP/IP协议”诞生。在此之前，不同的计算机系统和网络“各说各话”，而以传输控制协议（TCP）和网际协议（IP）为主的设计则提供了一套标准化的通信规则，使得不同厂商的设备以及不同网络能够互联互通。
2025，随着大语言模型技术的迅猛发展，数据科学领域正经历一场静默的革命。传统的特征工程、模型训练与迭代优化流程，正被智能化的研发助手所改变。
纳米 AI 也上了带 MCP Server 的 Agent，交互形式类似 Manus 和扣子空间，上手难度为0。没选择只堆功能数量，而是给出了新的版本答案。上线了上百个 MCP，常用的 MCP 甚至把 API Key都提前买好、配置好、成为默认能力了（真土豪。。。）
“两年前，我们把全部积蓄投入了一块看似理想的地块，却在之后发现规划限制让我们的方案根本无法实现。那是一场代价高昂的教训。"”—— 一位温哥华资深开发商的惨痛回忆，也是UNLOCKLAND 诞生的原点。
上一篇文章聊了聊 Tool、MCP 和 Agent 三者之间的关系。简单来说就是 Agent = LLM + Tools，而 MCP 统一了 Tools 开发和使用的过程。
AI Agent行业的全球图景，中国和硅谷正在走上两条路线。
“字节版Manus”有多能打？量子位实测在此。