Polar Browser 募集了 570 万美元，用于将耗时数小时的工作实现自动化

Why it matters

Polar is betting that a Chromium-level agent can absorb work currently split across sales, recruiting and operations tools. Its benchmark scores draw attention, but sustained reliability inside authenticated business accounts will determine whether the $5.7 million seed produces durable software revenue.

Polar Browser 募集了由 Madrona 领投的 570 万美元种子轮，用于开发一款 AI 浏览器，该浏览器能够在用户现有的网络账户内完成耗时数小时的研究、招聘、销售和运营任务。Kevin Jiang (@jiang_kev)，正在打造 Polar 的创始人，于周三在 X 的一条线程 中宣布了这笔融资，并附带了一篇 7 月 29 日的公司上线帖。

https://x.com/jiang_kev/status/2082496145994248488?s=46

根据 his personal site，Jiang 在 MIT 学习计算机科学，之前在 Perplexity 构建过 AI 搜索。他在 2022 年为 MIT 撰写的一篇个人简介称，在重返校园之前，他已为一家被 Y Combinator S22 批次录取的加密创业公司筹集了 140 万美元。此外，他还是四届 USA Taekwondo National Team 成员，并在 MIT Sloan 教授过扑克理论。

Polar 是总部位于旧金山的 Recursive Intelligence 的产品，其 launch post 描述了一个由三人组成的创始团队，成员有 MIT、Y Combinator、Jane Street、Citadel、Apple、Perplexity 和 Modal 的经验。Recursive Intelligence 将前 GitHub CEO Thomas Dohmke (@ashtom)、Modal 创始人 Erik Bernhardsson (@bernhardsson)、Fundamental 的 Robert Yang (@GuangyuRobert) 和 Nico Christie (@nicochristie) 列为本轮的天使投资人。Madrona 为本轮领投方。

这笔融资为 Jiang 的团队提供了与已被 OpenAI、Anthropic、Perplexity、Manus 和 Browser Use 等产品占据的浏览器代理（browser-agent）类别竞争的资金。Polar 采用工作自动化的方法：用户描述一个任务，随后代理在网站上导航、点击、输入、使用已认证的会话并协调子代理来完成该任务。

围绕 Chromium 重建代理

Recursive Intelligence 于 1 月 26 日发布了 Polar 的前身 Composer 的 alpha 版本。Composer 使用 Electron 并能够运行数小时的任务，但团队后来表示该架构使得保留已认证会话、运行浏览器扩展、与复杂界面交互以及构建持久记忆变得困难。

在 5 月 18 日，Recursive Intelligence 用 Polar 取代了 Composer，Polar 是一个直接基于 Chromium 的分支。拥有浏览器层使 Polar 在代理如何与网站交互方面拥有更多控制权，并让代理能够跨标签页和已登录的应用工作。当前产品可在 macOS 上使用，Windows 用户被引导加入候补名单。

Recursive Intelligence 表示，用户在七个月内已为该产品分配了超过 450 万次浏览器操作。公司还称 Polar 已完成过单次超过 15 小时的任务。据报道，一家未具名客户取消了其 Clay 订阅，并每位员工每周节省超过 25 小时。这些使用和节省数据均由公司报告，Recursive Intelligence 尚未公布收入或客户总数。

Polar 的 pricing 展示了 Jiang 打算如何将这些使用转化为商业模式。免费方案包括一次性分配的 3,000 个积分以及有限的每日补充。Pro 每月收费 20 美元，Max 每月收费 100 美元，团队方案起价为每座席每月 50 美元。更长时间的代理运行会消耗更多积分。

这一定位使 Polar 介于面向高级消费者的浏览器和面向工作场所的自动化软件之间。其销售主张取决于代理是否能够在员工已经使用的相同应用内可靠地完成重复性工作，而无需公司为每个工作流程整合单独工具。

Polar 的基准测试声明需要上下文

Polar 表示其在 Odysseys 和 BU Bench V1 浏览器代理测试中排名第一，超过了使用 OpenAI 和 Anthropic 模型的系统。其 evaluation repository 报告在 Odysseys 上 200 项任务中有 196 项完美完成（即 98%），在 BU Bench V1 上 100 项任务中完成 95 项。该仓库包含评审输出，并称 Polar 使用了 BU Bench 官方评审器的一个移植版本。

这些是公司自行运行的评估。官方 Odysseys 基准 表示，其自身评估中表现最强的模型的完美任务成功率为 44.5%。因此，Polar 的 98% 结果应被视为公司自行发布的基准运行，而非独立维护的排名。Jiang 在宣布的线程中也承认，基准测试并不能完全捕捉知识工作者的日常需求。

在受控评估之外的可靠性仍是商业化的考验。浏览器代理必须在执行敏感业务账户内操作时应对页面布局变化、认证、模糊指令和中断。Polar 的 privacy policy 表示，浏览历史、cookie 和密码通常保留在用户设备上，而提示、截图、页面上下文、工具调用和其他任务数据可能会被发送到 Polar 的系统和模型提供商以执行和审查代理运行。

这笔种子轮资助了一个直接押注：即浏览器代理可以从舞台化的演示进展到重复性的实际工作。Recursive Intelligence 表示其正在旧金山招聘工程师、设计师和市场拓展人员。Jiang 面临的挑战是将 Polar 的早期操作量转化为证据，证明小团队会信任一个自主浏览器来处理他们目前自行完成或从专业软件供应商处购买的工作流程。