一家硅谷初創(chuàng)公司只有 9 個人，靠著 AI 在 2024 年做到 210 萬美元營收，2025 年 4 月還收到了并購邀約。

這家公司叫 JustPaid，他們用 AI 組了一支開發(fā)團隊，整整 7 個智能體 24 小時不停工，一個月就寫出了 10 個大功能，而在以前這些功能每一個都需要人類工程師花一個月甚至更久才能完成。

圖 | JustPaid 的三位創(chuàng)始人（來源：https://www.justpaid.ai/）

JustPaid 是做 AI 財務自動化的，幫企業(yè)管賬單、對賬、做收入確認。OpenClaw 爆火以后，該公司開始更深入地依靠 AI。

圖 | JustPaid 的網(wǎng)站首頁（來源：https://www.justpaid.ai/）

JustPaid 的 CTO Vinay Pinnaka 使用 OpenClaw 的開源智能體編排系統(tǒng)，再配上 Anthropic 的 Claude Code 編程工具，造出了 7 個各司其職的 AI 工程師。在這幾個 AI 工程師里，有的負責寫代碼，有的負責審代碼，有的負責做質(zhì)量檢測，和真人團隊一樣分工明確。

圖 | JustPaid 的 CTO Vinay Pinnaka（來源：JustPaid）

Pinnaka 的履歷里有十年金融工程經(jīng)驗，曾在印度華為分公司做過軟件工程師，此前就有用自動化工具把人工部署時間縮短 80% 的成績。這次他用 AI 做研發(fā)，把自動化這條路走到了一個新高度。

JustPaid 的 CEO Daniel Kivatinos 之前創(chuàng)辦過醫(yī)療科技公司 DrChrono，處理過超過 110 億美元的醫(yī)療賬單。后來他轉(zhuǎn)型做天使投資，2022 年拉上 Pinnaka 和 Anelya Grant 一起創(chuàng)辦了 JustPaid。

圖 | JustPaid 的 CEO Daniel Kivatinos（來源：https://www.ju）

Anelya Grant 是公司的首席產(chǎn)品官，做財務出身，在科技初創(chuàng)公司做了十五年會計服務，后來轉(zhuǎn)型做產(chǎn)品。

圖 | JustPaid 的首席產(chǎn)品官 Anelya Grant（來源：https://www.）

三個人湊在一起，一個懂技術(shù)，一個懂產(chǎn)品，一個懂財務，剛好湊齊了做財務自動化公司最需要的三塊拼圖。

在 JustPaid 目前的產(chǎn)品研發(fā)中，OpenClaw 是這套系統(tǒng)的腦子，決定接下來該干什么。Claude Code 是手，負責把代碼敲出來。

每個 AI 智能體都有自己的身份和任務，它們之間互相配合，還能調(diào)用更小的子智能體去處理更具體的工作。

最關(guān)鍵的是這套系統(tǒng)能自己拆解任務，你給它一個需求，它能夠自己規(guī)劃步驟、分配任務、執(zhí)行代碼、檢查結(jié)果，全程不需要人盯著。

他們這樣干了一個月，隨后 10 個大功能上線。這個速度放在以前，五六個工程師干一年都不一定拿得下來。

Pinnaka 算了一筆賬，剛開始燒 token 燒得厲害，一周就花掉 4,000 美元。

后來他做了一些調(diào)整：一是換成更小的模型；二是優(yōu)化了任務調(diào)度，不讓智能體無謂地空轉(zhuǎn)；三是把重復性高的任務模板化。在這之后，每月成本降到了 1 萬到 1.5 萬美元。

他告訴媒體，就算花的錢跟請一個硅谷工程師一樣多，他還是選 AI，因為 AI 能干活的規(guī)模完全不一樣，而且 AI 可以同時干很多件事，24 小時不停。

更讓人吃驚的是，他們最近招了一個新來的人類工程師，整個培訓過程幾乎是由這些 AI 智能體完成的。

新的真人同事跟著 AI 學，學怎么用公司的代碼庫、怎么提交代碼、怎么跑測試，AI 手把手教。

JustPaid 的 AI 開發(fā)團隊上線后，人類工程師被解放出來去做那些更需要判斷力和同理心的事，比如處理客戶請求、跟用戶溝通需求。

Pinnaka 自己也承認，如果有一天 AI 能學會人類的同理心，他可能會把所有人換成 AI。但是在那之前，他的角色要先從寫代碼的人變成管 AI 的人。

這套玩法其實延續(xù)了 AI 編程工具這幾年的進化路徑。Claude Code 剛出來時就已經(jīng)很強，今年 2 月 Anthropic 發(fā)布 Opus 4.6 后能力又上一個臺階，再加上 OpenClaw 這種能自己調(diào)度子智能體的編排系統(tǒng)，AI 從被動接受指令變成了能自主規(guī)劃的多智能體團隊。

你給它一個需求，它就能自己拆解成任務，分配給自己手下的子智能體，跑代碼、測 bug、修問題等等一氣呵成。

JustPaid 做的這件事等于把軟件開發(fā)的成本結(jié)構(gòu)徹底推翻了。以前做一個功能，要招人、搭班子、等排期?，F(xiàn)在搭一個 AI 團隊，讓它們 7 乘 24 小時干活，真人只管驗收即可。

當 AI 干活的成本低于養(yǎng)人的成本時，開發(fā)這件事的規(guī)模就變了。就像 Pinnaka 說的，花的錢一樣，但能干活的量不一樣。

JustPaid 的故事還有一個側(cè)面。他們用 AI 做了自己的 AI 產(chǎn)品，也就是用 AI 開發(fā) AI 財務自動化軟件。這有點像造一輛車，然后開著這輛車去賣車。

公司用 AI 開發(fā)出來的功能，本身就是幫其他企業(yè)管賬的 AI 工具。這種做法在硅谷很受投資人認可。他們把研發(fā)效率提上去了，產(chǎn)品迭代快了，客戶拿到的新功能也多了。

當然這套模式也不是沒有風險。Pinnaka 自己也承認，AI 智能體偶爾會失控，比如在代碼里埋下不該有的東西，或者把任務拆解得不夠合理。

所以他的角色從寫代碼變成了看代碼、審代碼，像質(zhì)檢員一樣盯著 AI 產(chǎn)出的每一行，不過這比他自己寫代碼輕松多了，因為他只需要看，不需要敲。

JustPaid 的團隊現(xiàn)在只有 9 個人，但有了這支 AI 開發(fā)團隊，他們干的事比很多幾十人的公司還多。

未來軟件公司的規(guī)?？赡軙?，但產(chǎn)出更大。人類不再敲代碼，改為成為了 AI 的管理者，這大概是所有軟件工程師都要面對的新現(xiàn)實。

參考資料：

https://www.wsj.com/tech/ai/meet-the-startup-that-used-ai-and-openclaw-to-automate-its-own-developers-9e733351

https://www.justpaid.ai/blog

https://www.justpaid.ai/team/daniel-kivatinos

https://www.linkedin.com/in/anelya/

https://www.linkedin.com/in/vinaydatta2020/details/experience/

https://www.linkedin.com/in/kivatinos/

https://getlatka.com/companies/justpaid.ai

運營/排版：何晨龍