当 AI Agent 在践诺应用中屡屡因 “忘记” 而显得顽劣 —— 无法从经历中学习、重叠惩处交流问题时，一种全新的分享学习层正在被构建。它让 AI Agent 能像东谈主类一样传递妙技、鸠集经历，这不仅是期间禁锢，更可能重塑智能系统融入使命流的形式。

你有莫得想过，为什么那些看起来无所弗成的 AI agent，在真实使命环境中却老是显得如斯顽劣？咱们破耗数百小时调试教唆词、完善指示，但这些智能系统依然无法像东谈主类职工那样从经历中学习和成长。它们不会从极端中给与锤真金不怕火，也不会在重叠性任务中变得愈加熟练。这个根人道问题，恰是 Composio 刚刚完成 2500 万好意思元 A 轮融资要惩处的中枢挑战。

在我看来，AI agent 的发展正处在一个关键分水岭。一方面，诳言语模子的才调越来越强，可以联合复杂指示、执行多智力任务；另一方面，当这些系统需要与真实宇宙的企业软件交互时，它们经常显过劲不从心。每次伙同 Salesforce、每次处理 GitHub 使命流、每次照管 Gmail 邮件，它们齐像是第一次斗争这些器具，需要再行学习不异的操作智力。这种重叠性的”忘记症”恰是阻碍 AI agent 确凿融入企业使命流的根柢原因。

我隆重到 Composio 的特有之处在于，他们莫得试图构建更贤达的模子，而是专注于惩处一个更基础但更关键的问题：怎样让 AI agent 具备学习和进化的才调。他们的方法既通俗又更动性：创建一个分享学习层，让一个 agent 掌捏的妙技可以立即传递给平台上的总共其他 agent。这就像是为通盘 AI 生态系统构建了一个集体追想和学习机制。

当我深入了解这家由 Soham Ganatra 和 Karan Vaidya 创立的公司时，发现他们的故事颇为深嗜深嗜。两位首创东谈主在物理奥林匹克竞赛中闪现，自后成为 IIT 孟买的室友，也曾协调了 15 年。他们最初尝试构建”集成版的 Devin”，但在过程中果断到了一个更大的契机：为什么每个开发团队齐要重叠惩处不异的集成问题？为什么不构建一个斡旋平台，让总共 AI agent 齐能从互相的经历中学习？这个瞻念察成为了今天 Composio 的基础。

AI Agent 学习逆境的本色

在我与繁多企业 IT 团队的交流中，我发现了一个浩荡存在的矛盾：企业对 AI agent 的盼望越来越高，但现实中的应用成果却经常令东谈主失望。问题的根源不在于模子才调不及，而在于这些系统短少最基本的学习才调。想象一下，若是你雇佣了别称职工，但这名职工每天上班时齐会忘记前一天学到的总共经历，那会是什么样的情况？

传统的 AI agent 开发模式存在一个根人道劣势：每个团队齐在重叠惩处不异的问题。当开发者想要伙同 Salesforce 时，他们需要处理 OAuth 认证、API 版块兼容性、极端处理等一系列复杂问题。即使到手集成，下一个需要伙同 Salesforce 的团队仍然要从新运转惩处这些问题。更令东谈主消极的是，即使在褪色个系统中，AI agent 也无法记取之前到手处理近似任务的经历。

Composio 的 CEO Soham Ganatra 在给与采访时说过一段话，我合计绝顶能诠释问题的本色：”你可以破耗数百小时构建 LLM 器具，调养教唆词，完善指示，但最终你会遭逢一堵墙。这些模子不会像东谈主类职工那样在使命中变得更好。它们无法建立高下文，无法从极端中学习，也无法发展出让东谈主类职工变得悠闲的眇小联合。”这种局限性不仅影响了 AI agent 的服从，更垂死的是罢休了它们在复杂企业环境中的可靠性。

我不雅察到的另一个问题是，现存的集成平台如 Zapier 天然功能执意，但它们是为详情味自动化而想象的，并莫得有计划到 LLM 的特殊需求。当 AI agent 需要与这些器具交互时，平日会遭逢架构不匹配的问题。LLM 需要扁平化的模式结构、天然话语极端信息，以及针对高下文联合优化的接口想象。而传统平台提供的是面向措施员的 API，这种不匹配导致了多半的适配使命和不踏实的阐扬。

从期间层面看，这个问题波及到几个中枢挑战：第一是常识的拿获和编码，怎样将 agent 在执行任务过程中鸠集的隐性常识转移为可重用的妙技；第二是妙技的泛化和适合，怎样确保在一个场景中学到的经历概况适合近似但不澈底交流的情况；第三是学习的服从和畛域，如安在保证质地的前提下让多半 agent 快速分享和摄取新妙技。

更深档次的问题在于，传统的软件开发模子假定功能是静态的，而 AI agent 的本色是动态和适合性的。这种范式冲突意味着咱们需要全新的基础设施来维持 AI agent 的学习和进化。Composio 恰是在这个布景下应时而生，试图为 AI agent 构建一个近似于东谈主类社会中的常识传承和妙技鸠集机制。

Composio 的创新惩处决议

Composio 的中枢创新可以用一个通俗的类比来联合：传统的 AI agent 就像是一群莫得追想的打散工，每次齐需要再行学习不异的妙技；而 Composio 要作念的是创建一个妙技分享收罗，让每个 agent 齐能从通盘收罗的经历中受益，就像一个领有集体追想的组织。

他们的”妙技层”见识绝顶令我印象深入。这不单是是一个通俗的器具库，而是一个动态学习系统。当一个 agent 学会若那里理 Salesforce 中的某个旯旮情况时，这个常识会被自动拿获、编码，并分享给平台上的总共其他 agent。更垂死的是，这个系统会凭据使用反馈不休优化这些妙技，使它们变得愈加可靠和高效。

从期间架构上看，Composio 惩处了几个关键问题。早先是认证和安全照管，他们提供了斡旋的身份认证系统，维持 OAuth、API 密钥等多种认证形式，让路发者不需要为每个集成再行处理安全问题。其次是 API 适配和优化，他们将传统的 API 弯曲为更得当 LLM 联合的体式，包括扁平化参数结构、提供天然话语极端信息等。

最令我感意思的是他们的学习机制。Composio 不仅记载 agent 执行了什么操作，更垂死的是记载了这些操作的高下文、收场，以及用户的反馈。通过分析这些数据，系统可以识别出哪些操作模式更灵验，哪些参数组合更容易到手，哪些极端情况需要特殊处理。这种常识然后被编码为”妙技”，供其他 agent 使用。

Karan Vaidya 在一次期间演讲中提到了一个很深嗜深嗜的例子：假定 Salesforce 的某个 API 有 10,000 个参数，但践诺使用中东谈主们只用到其中的 3 个。Composio 可以基于使用数据将这个复杂的 API 简化为一个只需要 3 个参数的通俗接口，大大提高 agent 的使用准确性和裁减 token 老本。这种基于践诺使用数据的优化，是传统静态集成平台无法已毕的。

从居品形态上，Composio 提供了多档次的惩处决议。对于不会编程的用户，他们与 Langflow 等可视化平台集成，让用户可以通过拖拽形式构建 AI agent。对于开发者，他们提供了与 LangChain、CrewAI、OpenAI Assistants 等主流框架的深度集成。这种多档次的居品策略确保了不同期间布景的用户齐能从他们的平台中受益。

我绝顶赏玩他们在开发者体验方面的进入。他们在 GitHub 上也曾取得了稀零 25,000 星标，这在企业级基础设施神志中是绝顶萧疏的竖立。这种社区驱动的增长模式标明，他们确凿惩处了开发者的痛点。他们提供了多半的示例代码、详备的文档，以及活跃的 Discord 社区维持，让路发者可以快速上手并取得匡助。

更垂死的是，Composio 领受了托管处事模式。与其他提供开源 MCP 处事器的神志不同，Composio 的总共集成齐是由他们团队转变和优化的。这意味着用户不需要牵记集成的踏实性、安全性或性能问题，可以专注于构建我方的中枢业务逻辑。这种模式天然加多了 Composio 的运营老本，但为用户提供了更可靠的处事体验。

阛阓反响和践诺应用

Composio 的阛阓阐扬让我看到了开发者社区对这类基础设施器具的渴慕。面前他们也曾引诱了稀零 10 万名开发者，每天处理数千万次苦求，维持稀零 280 种不同的器具集成。这些数字自己就诠释了阛阓对斡旋 AI agent 集成平台的强烈需求。

更令东谈主印象深入的是他们的客户组成。从最新的 Y Combinator 孵化公司如 April、OpenNote、Airweave，到熟练的企业如 Glean，齐在使用 Composio 的平台。这种跨越早期创业公司到熟练企业的用户基础，标明他们的惩处决议具有很强的通用性和扩展性。

从具体应用场景来看，我隆重到几个绝顶深嗜深嗜的用例。早先是 AI SDR（销售开发代表）应用，企业可以构建概况自动照管 CRM、发送个性化邮件、安排会议的销售助手。通过 Composio，这么的系统可以无缝伙同 HubSpot、Salesforce、Gmail、Google Calendar 等多个器具，已毕完整的销售使命流自动化。

另一个引东谈主精通的应用是代码生成和照管。他们展示了一个近似 Devin 的编程助手，可以联合天然话语需求，自动编写代码，提交 GitHub PR，以致参与代码审查。更垂死的是，这个系统在 SWE-bench 名次榜上阐扬优异，这是一个 OpenAI 考据的编程才调评测标准。这标明 Composio 不仅提供了便利的集成器具，还如实普及了 AI agent 的践诺使命才调。

我绝顶感意思的是他们在企业级应用中的进展。通过 Composio 的用户实体照管功能，企业可以为不同的用户账户照管沉静的集成伙同，确保数据禁锢和安全性。这种多田户架构对于 B2B SaaS 应用来说至关垂死，亦然 Composio 概况处事大型企业客户的基础。

从期间可不雅测性角度，Composio 提供了详备的分析和日记功能。开发者可以稽查每个集成的使用情况、到手率、极端原因等详备信息。这种透明度不仅匡助开发者优化他们的 agent，也为 Composio 自身的平台优化提供了悠闲数据。

值得隆重的是，Composio 还维持触发器功能，这让 AI agent 可以反映实阵势件。比如当收到新邮件时自动回应，当有新的 GitHub PR 时自动进行代码审查，当有新的 Slack 音信时自动处理客户研究。这种事件驱动的架构使得 AI agent 可以确凿成为企业使命流的一部分，而不单是是被迫的器具。

我还隆重到他们与主流 AI 框架的深度集成策略相称到手。不管开发者使用 LangChain、CrewAI，照旧 OpenAI 的原生 API，齐可以松驰接入 Composio 的处事。这种框架无关的想象philosophy让他们概况袒护通盘 AI 开发生态系统，而不需要绑定到特定的期间栈。

投资东谈主的策略眼神

Lightspeed Venture Partners 领投这轮 2500 万好意思元的 A 轮融资，我认为体现了顶级投资机构对 AI 基础设施赛谈的深入联合。Lightspeed 的结伴东谈主 Raviraj Jain 在谈到投资逻辑时说：”让咱们感到慷慨的是，Composio 不单是在惩处今天的集成问题，他们正在为 AI agent 通过大畛域学习变得确凿有用而构建基础设施。这是伙同令东谈主印象深入的演示和变革性部署之间的缺失关键。”

这个不雅点很特深嗜，它指出了现时 AI 行业的一个中枢矛盾：咱们有许多令东谈主咋舌的期间演示，但确凿能在坐褥环境中踏实运行并创造价值的应用却相对较少。Composio 要惩处的恰是这个从”演示”到”部署”的关键进取。

从投资组合的角度看，这轮融资的参与者名单颇为亮眼。除了 Lightspeed 这么的驰名 VC，还包括了一系列在干系畛域有深厚经历的天神投资东谈主：Vercel CEO Guillermo Rauch、HubSpot 首创东谈主兼 CTO Dharmesh Shah、Rubrik 联合首创东谈主 Soham Mazumdar 等。这些投资东谈主不仅带来了资金，更垂死的是他们在企业软件、开发者器具、基础设施等畛域的丰富经历和资源收罗。

我隆重到 Composio 之前的种子轮投资东谈主 Elevation Capital 和 Together Fund 赓续参与了这轮融资，这平日是对公司发展轨迹和团队执行才调的强烈信任信号。同期，新加入的 SV Angel、Blitzscaling Ventures、Operator Partners 等机构也齐是在企业级软件畛域有着丰富投资经历的驰名基金。

从生意模式角度，Composio 也曾已毕了稀零 100 万好意思元的年度平日性收入，这对于一家成立不到两年的基础设施公司来说是绝顶可以的收获。更垂死的是，他们的收入增长主要来自于居品的天然领受，而不是多半的销售进入，这标明他们的居品如实惩处了阛阓的真实需求。

投资东谈主垂青的另一个身分是 Composio 的收罗效应后劲。跟着平台上 agent 数目的加多，分享妙技库的价值也会指数级增长。每个新的集成、每个新的优化齐会让通盘平台变得更执意。这种收罗效应一朝变成，就会创造执意的竞争壁垒。

从时机角度看，这轮融资发生在 AI agent 赛谈快速发展的关键时刻。天然现时的诳言语模子还不够好意思满，但它们也曾填塞执意，可以复古实用的 agent 应用。同期，企业对 AI 自动化的需求正在加快增长，这为 Composio 这么的基础设施公司创造了高大的阛阓契机。

竞争花样和期间护城河

在分析 Composio 的竞争上风时，我发现他们面对的竞争环境既复杂又充满契机。从大的分类来看，竞争者可以分为几个档次：传统的集成平台如 Zapier、企业级 AI 平台如 IBM Watsonx 和 Oracle Agent Studio，以及新兴的 AI agent 基础设施公司。

与 Zapier 等传统自动化平台比拟，Composio 的中枢上风在于专门为 LLM 和 AI agent 想象的架构。传统平台的集成是为详情味使命流想象的，而 AI agent 需要更纯真、更智能的集成形式。Composio 提供的扁平化 schema、天然话语极端处理、高下文感知的参数简化等功能，齐是专门为 AI agent 的特殊需求而想象的。

与 IBM、Oracle 等大厂的 AI 平台比拟，Composio 的上风在于专注和纯真性。大厂的惩处决议经常与我方的生态系统绑定，而 Composio 领受的是平台无关的想象，可以与任何 AI 框架和模子集成。这种通达性让他们概况处事更庸碌的开发者群体，也能更快地适合期间发展的变化。

在新兴的 AI agent 基础设施畛域，Composio 的各异化主要体面前几个方面：早先是他们的托管处事模式，总共的集成齐由 Composio 团队转变，用户不需要我方照管处事器或牵记可用性问题；其次是他们的学习层想象，概况从多半用户交互中连接优化集成质地；第三是他们执意的开发者社区和生态系统。

从期间护城河的角度，我认为 Composio 正在构建几谈垂死的防地。早先是数据护城河，跟着平台上处理的苦求越来越多，他们鸠集的对于多样器具使用模式的数据也越来越丰富。这些数据让他们概况连接优化集成质地，这是竞争敌手难以复制的上风。

其次是收罗效应护城河。每个新加入的开发者齐会为平台孝敬新的使用场景和反馈，这些信息会让总共用户受益。跟着用户基数的增长，这种收罗效应会变得越来越强，新用户加入的价值也会越来越大。

第三是期间深度护城河。构建一个踏实、高性能、安全的多田户集成平台需要深厚的期间鸠集。Composio 团队在多agent协调、企业级认证、大畛域系统架构等方面的经历，是他们的垂死竞争上风。

我绝顶祥和的是他们在 MCP（Model Context Protocol）标准方面的策略。天然阛阓上有许多开源的 MCP 处事器，但 Composio 聘任了提供托管的 MCP 处事。这种模式的上风在于可靠性和优化才调，但挑战在于需要连接的运营进入。不外从他们面前的发展情况看，这个策略是到手的。

从遥远竞争花样看，我认为这个阛阓填塞大，可以容纳多家公司。跟着 AI agent 应用的普及，不同的公司可能会在不同的细分阛阓或期间门道上找到我方的位置。Composio 的策略是成为最庸碌使用的 AI agent 集成基础设施，这个指标需要他们在期间才调、生态诞生、阛阓拓展等多个维度保持最初。

期间发展趋势和改日预测

从期间发展的角度看，我认为 Composio 正站在几个垂死趋势的交织点。早先是诳言语模子才调的连接普及，绝顶是在器具使用和多智力推理方面的矫正。跟着模子变得愈加智能，AI agent 概况处理的任务复杂度也会相应提高，这为像 Composio 这么的基础设施平台创造了更大的价值空间。

其次是企业对 AI 自动化需求的加快增长。我不雅察到，越来越多的企业运转将 AI agent 视为提高服从、裁减老本的垂死器具。爽快单的客服聊天机器东谈主，到复杂的业务经过自动化，AI agent 的应用场景正在快速扩展。这种需求增长为 Composio 提供了高大的阛阓契机。

第三个垂死趋势是 AI agent 开发的民主化。跟着低代码/无代码器具的发展，越来越多的非期间东谈主员也概况构建和部署 AI agent。Composio 与 Langflow 等可视化平台的集成，恰是这个趋势的体现。这种民主化将大大扩展 AI agent 的用户基础。

从期间挑战的角度，我看到几个 Composio 需要连接惩处的问题。早先是可靠性和踏实性，跟着用户畛域的增长，系统需要处理更多的并发请乞降更复杂的使用场景。其次是安全性，绝顶是在处理企业敏锐数据时，需要确保严格的造访适度和数据保护。第三是老本适度，托管处事模式意味着 Composio 需要承担多半的基础设施老本。

对于学习才调的发展，我认为这是 Composio 最有后劲的期间标的。现时的学习主要基于使用统计和通俗的模式识别，但改日可能会发展出更复杂的学习机制。举例，通过强化学习优化器具使用策略，通过神经标志学习处理复杂的业务逻辑，通过元学习快速适合新的器具和场景。

在与其他 AI 期间的交融方面，我看到几个深嗜深嗜的标的。早先是与多模态模子的结合，让 AI agent 概况处理不单是是文本，还包括图像、语音、视频等多种类型的信息。其次是与旯旮筹办的结合，让一些通俗的agent任务可以在土产货执行，提高反映速率和数据安全性。

从生意模式演进的角度，Composio 可能会从基础设施提供商缓缓发展为平台生态的运营者。跟着平台上鸠集的妙技和常识越来越丰富，他们可能会推出更高档的处事，如定制化的 AI agent 开发、行业特定的惩处决议等。

我绝顶期待看到 Composio 在垂直行业应用方面的发展。不同的行业有不同的器具生态和使命经过，通用的集成平台需要针对特定行业的特殊需求进行优化。比如在金融行业，需要绝顶祥和合规和风险适度；在医疗行业，需要妥当 HIPAA 等阴私保护标准；在制造业，需要与 IoT 拓荒和 ERP 系统深度集成。

从寰球化的角度，Composio 面前主要处事于好意思国和印度阛阓，但跟着 AI agent 在寰球范围内的普及，他们可能需要有计划土产货化的问题。不同国度的企业软件生态、数据保护律例、生意民俗齐有很大各异，这为 Composio 的海外化膨胀带来了挑战，但也创造了新的增长契机。

对行业的深度影响

我认为 Composio 的到手代表了 AI 基础设执行业的一个垂死弯曲点。它标明，只是领有执意的模子或酷炫的应用是不够的，确凿的价值在于构建概况让 AI 系统连接矫正和进化的基础设施。这种从”静态器具”到”学习系统”的转变，可能会再行界说通盘 AI 行业的竞争花样。

从开发者生态的角度看，Composio 正在改变 AI agent 的开发模式。昔时，每个开发团队齐需要从零运转构建集成，面前他们可以平直使用经过优化的、具备学习才调的集成器具。这种变化不仅提高了开发服从，更垂死的是裁减了 AI agent 开发的门槛，让更多的开发者和企业概况参与到 AI 应用的创新中来。

对于企业用户而言，Composio 代表的这类基础设施平台正在加快 AI 在企业中的落地应用。企业不再需要进入多半资源来惩处期间集成问题，而可以专注于探索 AI 怎样为他们的具体业务创造价值。这种专科化单干的变成，对通盘行业的健康发展口舌常成心的。

从期间标准化的角度，我隆重到 Composio 积极参与和推动 MCP 等通达标准的发展。这种对标准化的喜爱，有助于通盘 AI agent 生态系统的健康发展。当不同的器具和平台齐罢黜交流的标准时，用户可以更容易地在不同惩处决议之间转移，也能更好地组合使用不同厂商的居品。

从数据价值的角度，Composio 鸠集的对于 AI agent 怎样与多样企业器具交互的数据，自己便是一个高大的价值起源。这些数据不仅概况矫正现存的集成质地，还概况为企业软件行业提供对于用户行动和需求的深入瞻念察。这种数据价值的发现和愚弄，可能会催生新的生意模式和处事形态。

我还隆重到 Composio 的到手可能会激发更多的创业公司进入 AI 基础设施畛域。在 AI 应用层面对强烈竞争的情况下，专注于惩处基础设施问题可能是一个更好的创业标的。咱们可能会看到更多专注于 AI agent 内存照管、多agent协调、AI 系统监控等细分畛域的创业公司出现。

从更宏不雅的产业发展角度，Composio 的模式可能会推动通盘企业软件行业的再行想考。传统的企业软件经常道不同，短少灵验的互操作性。但在 AI agent 期间，软件之间的协同变得至关垂死。我预期会有更多的企业软件厂商运转喜爱 API 的想象和通达性，以便更好地维持 AI agent 的集成和使用。

这种变化还可能影响企业的 IT 采购决策。昔时，企业可能更祥和单个软件的功能强猛进程，但在 AI agent 期间，软件的可集成性和与 AI 系统的兼容性可能会成为更垂死的考量身分。那些概况提供更好 AI agent 维持的软件厂商，可能会在阛阓竞争中取得上风。

我对改日的想考和判断

站在现时这个时期点，我对 Composio 和通盘 AI agent 基础设施赛谈的改日发展有几个垂死判断。早先，我认为 AI agent 的学习才调将成为决定其实用价值的关键身分。那些概况从经历中连接矫正的 AI agent 将远远超越那些只是依靠预磨练常识的系统。Composio 在这个方进取的探索是具有前瞻性的，但这也意味着他们需要在期间上连接创新，保持最初上风。

我绝顶看好 Composio 在企业级阛阓的发展前程。企业对 AI 系统的条目远比破钞级应用更高，他们需要可靠性、安全性、可控性齐达到很高标准的惩处决议。Composio 的托管处事模式、企业级安全认证、详备的可不雅测性功能，齐是针对企业需求而想象的。跟着越来越多的企业运转部署 AI agent，这些才调将成为垂死的竞争上风。

从期间发展旅途看，我认为 Composio 面对的最大挑战是如安在快速增长的同期保持系统的踏实性和处事质地。他们面前也曾处理数千万次日常苦求，跟着用户基数的赓续增长，期间架构的可扩展性将面对严峻考验。这不仅需要在工程期间上连接进入，也需要在运营照管上建立更完善的体系。

我也隆重到一个潜在的风险：跟着诳言语模子才调的普及，绝顶是在代码生成和 API 调用方面的矫正，是否会裁减对专门集成平台的需求？我的判断是，天然模子才调的普及如实会让一些通俗的集成使命变得更容易，但复杂的企业级集成仍然需要专科的基础设施维持。况且，Composio 的价值不单是在于集老自己，更在于学习和优化才调，这是单纯的模子矫正无法替代的。

从生意模式的角度，我认为 Composio 有契机发展出更多元化的收入开头。除了基础的集成处事用度，他们可能会推出基于使用量的订价、企业定制化处事、行业惩处决议等多种生意模式。绝顶是基于他们鸠集的数据和瞻念察，可能会为企业提供 AI agent 性能优化、业务经过矫正等参谋处事。

我对 Composio 团队的执行才调比较有信心。两位首创东谈主有着遥远的协调基础和互补的妙技结构，这在创业公司中口舌常悠闲的。他们之前的创业经历，绝顶是 Slintel 被到手收购的经历，讲解了他们具备将期间创新转移为生意到手的才调。更垂死的是，他们对开发者社区的深度联合和进入，为公司的遥远发展奠定了坚实基础。

从投资角度看，我认为 AI 基础设施是一个值得遥远祥和的赛谈。天然现时的估值水平也曾比较高，但有计划到阛阓的高大后劲和期间发展的早期阶段，仍然有很大的增漫空间。Composio 算作这个赛谈中的最初者之一，具备了成为平台级公司的后劲。

临了，我想强调的是，Composio 的到手不单是是一家公司的到手，更代表了 AI 期间从实验室走向践诺应用的垂死里程碑。他们正在惩处的问题——怎样让 AI 系统具备学习和进化的才调——是通盘 AI 行业齐需要面对的根人道挑战。他们在这个方进取的探索和禁锢，将为通盘行业的发展提供悠闲的经历和启示。

我信服，跟着 AI 期间的不休发展和企业数字化转型的深入鼓动，像 Composio 这么的基础设施公司将默契越来越垂死的作用。他们不仅是期间创新的推动者，更是伙同 AI 才和洽践诺业务需求的垂死桥梁。在这个充满变化和机遇的期间，Composio 的故事值得咱们连接祥和和深入想考。

本文由东谈主东谈主齐是居品司理作家【深想圈】，微信公众号：【深想圈】，原创/授权 发布于东谈主东谈主齐是居品司理，未经许可，退却转载。

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