
Чем занимаются:
The most powerful sandboxes for AI Agents
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США
Стартапов в списке: 603. Обновлено 15 окт. 2026 г. Сейчас нанимают: 157. Главные хабы: Сан-Франциско (441), Нью-Йорк (75) и Лос-Анджелес (20). Самые большие команды: GitLab, PagerDuty и Algolia. Последний раунд: Supabase — $150M (2 окт. 2026 г.).

Чем занимаются:
The most powerful sandboxes for AI Agents
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
ИИ-конструктор для создания и запуска приложений для iPhone
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
Зашифрованный ИИ с проверяемой приватностью
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
Turn scattered data into one platform for decision-making
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
The E2E testing layer for AI-driven development
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
Do your life's work with agents
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
AI agents for E2E testing across mobile & web
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
Browser infra for AI agents: sessions, auth, proxies, payments
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
API for unlimited, durable, real-time streams
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
Моделируйте своих клиентов с помощью AI-агентов
Коротко:

Чем занимаются:
Earned intelligence for every company
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
Студия полного цикла: веб, мобильные приложения и облако, предоставляющая профессиональные…
Коротко:

Чем занимаются:
Better, faster tech vendor research
Коротко:
Штаб-квартира: Лос-Анджелес, CA, США

Чем занимаются:
Classify Anything
Коротко:
Штаб-квартира: CA, США

Чем занимаются:
Внутренняя платформа для разработчиков для Terraform, OpenTofu и Helm
Коротко:
Штаб-квартира: Лос-Анджелес, CA, США

Чем занимаются:
Создаём лучший универсальный инструмент продуктивности с ИИ прямо на устройстве
Коротко:
Штаб-квартира: Лос-Анджелес, CA, США

Чем занимаются:
Управление датасетами для тех, кто обучает ИИ
Коротко:

Чем занимаются:
Платформа «всё в одном» для создания внутренних агентов и рабочих процессов
Коротко:
Штаб-квартира: Солт-Лейк-Сити, UT, США

Чем занимаются:
QA agents that write tests 10x faster with zero maintenance
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
The authentication framework for TypeScript
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
The Open-Source Alternative to Claude Managed Agents
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
Build an API to interact with any website.
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
The cheapest, fastest inference cloud
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
/dev/fast is the AI-native code forge
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
OpenRouter for Voice AI: one API, every call on the best speech model
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
Least cost routing system to reduce 70%+ token spend
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
Делаем JVM быстрее
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
Cursor для анализа данных
Коротко:

Чем занимаются:
Easiest way to set up Zero Trust Access for your team
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
Безопасность с нулевым разглашением без сид-фраз и резервных кодов
Коротко:

Чем занимаются:
Deploy serverless without rewriting code
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
Автоматизируем анализ первопричин с помощью генеративного ИИ
Коротко:

Чем занимаются:
Infrastructure for managing GPU clusters for training/serving.
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
Внедряйте знания в языковые модели всего по 10 примерам
Коротко:
Штаб-квартира: Сан-Франциско, CA, США

Чем занимаются:
Высокоточная ИИ-погода
Коротко:

Чем занимаются:
Оптимизируйте производительность на GPU — в 10 раз быстрее
Коротко: