Guideless 获得 100 万欧元 Pre-Seed 轮融资，将软件工作流转化为 AI 培训指南

立陶宛 AI 初创公司 Guideless 获得了 100 万欧元的 pre-seed 融资，旨在重新思考软件驱动组织中一个不太光鲜却长期存在的问题——记录实际工作是如何完成的。

本轮融资由 Superhero Capital 主导，FIRSTPICK VC 以及天使投资人 Vinted 集团首席执行官 Thomas Plantenga、Vinted Go 首席执行官 Vytautas Atkočaitis 和 Vinted 联合创始人 Mantas Mikuckas 参与投资。

Guideless 由 Evaldas Bieliūnas 和 Dovydas Remeika 创立，正在构建一个 AI 驱动的平台，将软件工作流转化为带解说的培训指南和结构化文档。公司称其已在 15 个市场拥有超过 3,000 名用户和付费客户，其技术已被 Vinted、Masan Consumer Holdings 和 Nevada Hospital Association 的团队使用。

新资金将用于产品开发、招聘以及在美国、英国和欧洲的扩张。

将软件活动转化为结构化培训

传统的软件培训通常从有人录制屏幕、解释流程、编辑视频、添加字幕开始，而当底层软件发生变化时，又需要重复大量工作。

Guideless 采用了不同的方法。它的 Chrome 扩展并非将工作流视为单一视频录制，而是捕获用户在浏览器中的操作，并将关键动作转化为可单独编辑的步骤。生成的指南随后可以在无需重新录制整个工作流的情况下进行细化。

工作流被捕获后，AI 会为各个步骤生成文字说明和解说。用户可以重新排序或删除步骤、更换截图、编辑文字稿、调整缩放和光标高亮，并在底层流程变化时重新生成配音。

这一区别很重要，因为传统的培训视频在用户界面或工作流一旦更改就会变得过时。通过将流程拆分为可编辑的组件，Guideless 试图让软件文档更像是活的知识资产，而非静态的媒体成品。

平台目前支持 43 种语言的 AI 生成文本和语音选择。指南可通过链接或实时嵌入方式分发，或导出为 MP4、PDF、Markdown 等格式。Guideless 还提供分析功能，可追踪观看次数、完成率以及观众在哪一步中止观看。

针对大型组织，公司还新增了共享工作区和 SAML 2.0 单点登录，体现了其从单个教程创建向企业知识管理拓展的愿景。

基于在 Vinted 的经验构建

Guideless 的诞生部分源自 Bieliūnas 在 Vinted Go 的工作经历，他在欧洲二手市场 Vinted 的物流部门建设和扩张中工作了多年。

Bieliūnas 表示，在跨国培训员工时反复出现的困难，使他意识到大量机构时间被耗费在解释软件工作流和重建文档上。

“在包括 Vinted Go 在内的多个国家领导商业团队并进行员工入职培训超过十年，我亲眼看到低效的工作流培训浪费了多少时间和金钱，”他表示。

这段历史也体现在本轮投资者中。Guideless 的三位天使投资人来自 Vinted，且该平台本身也成为了软件的早期用户。

Vinted 集团首席执行官 Thomas Plantenga 表示，公司过去在用户界面更改后需要花费数周时间重建指南，而 Guideless 则使这些更新能够以显著更少的人工工作完成。

该初创公司在 2025 年底软启动其产品，并于 2026 年 6 月在立陶宛正式成立公司。

超越 AI 生成的培训视频

Guideless 战略中更具意义的部分是尝试超越仅生成教程的做法。

企业日益希望 AI 代理能够在客户关系管理系统、企业资源规划平台、支持工具及其他内部应用中执行任务。然而，仅仅让代理访问这些系统，并不能自动让其准确理解特定组织对工作执行方式的期望。

公司的真实运营流程往往分散在员工经验、非正式指令、过时文档以及少数人掌握的知识中。

Guideless 认为，直接在员工执行时捕获工作流能够更结构化地呈现这些运营知识。

由于每个工作流被存储为一系列离散步骤，而非固定的录制，这些流程最终可以为人类培训乃至 AI 系统提供关于在特定组织内部如何完成任务的上下文。

这将技术的潜在价值从回答“我该如何使用该软件？”转向更复杂的问题: “该公司如何使用该软件来完成特定工作？”

为何在自主 AI 时代运营上下文可能更具价值

自主 AI 的崛起可能使这一区别变得愈发重要。

大型语言模型已经能够提供关于广泛使用的商业应用的通用知识，但企业工作流很少是通用的。公司会定制软件、创建内部审批流程、设定例外，并将多个应用组合成组织内部独有的流程。

要让 AI 代理成为这些流程中可靠的参与者，它们需要获取当前的运营上下文，而不能仅依赖于通用模型知识。

Guideless 的方法或许提供了一种持续生成该上下文的方式: 观察真实工作流，将其拆分为结构化步骤，并在流程演进时保持这些步骤可编辑。

然而仍面临诸多挑战。捕获工作流并不自动意味着它是正确的流程，组织需要审批、版本管理、权限以及确定 AI 系统可遵循的流程等机制。在企业规模上维护准确的运营知识也比创建培训材料更为庞大。

但这笔 100 万欧元的融资为 Guideless 提供了机会，检验一种从相对简单的用例——加速软件文档的创建与维护——起步的产品，是否能够演变为帮助员工和 AI 代理学习组织运作方式的基础设施。

如果这一转变成功，长期来看，它可能与取代 屏幕录制软件 的关联较少，而更多是构建一个持续更新的工作执行记忆。