两位前大厂工程师打造“无法封杀”的跨端Agent ZeroFlow,获千万天使投资

来自某硬件大厂的工程师张志勇和单文榜推出自研Agent ZeroFlow,基于国产多模态大模型与Android无障碍服务,实现无需高权限即可跨设备、跨应用的自动化操作。该方案通过沙箱隔离与小模型脱敏机制解决安全痛点,并针对国内主流模型优化,显著降低Token成本。项目目前已获得个人天使和尚势资本近千万级天使轮融资。

事件概述

由前硬件大厂工程师张志勇和单文榜创立的团队推出了名为 ZeroFlow 的通用智能体(Agent)。该产品旨在解决当前跨端自动化难题,能够像真人一样在安卓设备、Chrome 浏览器及 PC 桌面上进行看屏幕、点击、滑动和输入等操作,完成复杂的跨应用任务。

核心技术与差异化优势

1. 技术路线:基于无障碍服务的“不可封杀”方案

与豆包手机依赖厂商合作获取高权限、或智谱 AutoGLM 依赖远程虚拟机模式不同,ZeroFlow 的核心依赖于 Android 无障碍服务(Accessibility Service)

  • 原理:利用系统级辅助功能读取屏幕内容(文本、按钮位置),并模拟人类手势操作。
  • 优势:理论上不受 App 厂商封禁限制,因为这是 Android 系统原生支持的功能,无需绕过授权环节。
  • 难点攻克:针对国内网页常见的反爬虫验证和元素隐藏设计,团队利用多模态大模型直接识别截图而非代码,有效解决了从代码维度理解网页困难的问题;同时通过工程优化,用最少的截图让 Agent 准确理解意图,避免广告弹窗等干扰。

2. 安全架构:沙箱隔离 + 小模型脱敏

借鉴 OpenClaw 理念但针对安全性进行了深度优化,应对 Prompt 注入攻击和敏感数据泄露风险:

  • 沙箱隔离:在 Workspace 中将用户密钥等敏感信息隔离隐藏,使大模型难以直接访问。
  • 小模型监控:使用轻量级小模型监控所有用户与大模型的交互,对敏感信息进行实时脱敏加密处理。

3. 成本与适配优化

  • 模型适配:针对 Kimi、DeepSeek 等国产主流大模型进行了工程调优,解决了基于 OpenAI/Anthropic Tool Calling 规范在国产模型上的适配问题。
  • 成本降低:通过优化提示词工程,将提示词长度平均缩短近 40%,普通用户的 Token 成本预计降低约 30%。
  • 部署便捷:采用“打开浏览器注册账号即用”的模式,极大降低了用户使用门槛。

产品定位与融资进展

  • 定位升级:ZeroFlow 并非编程助手的平替,而是将编程智能体的核心范式(理解意图 → 规划路径 → 调用工具 → 持续执行 → 反馈迭代)迁移至财务分析、运营流程、内容生产等更广泛的通用知识工作场景。
  • 融资情况:依零科技已获得个人天使投资者和尚势资本的近千万级天使轮投资,资金将用于产品功能完善及市场推广。
  • 团队背景:创始团队在大语言模型浪潮初期便专注于解决具体痛点,曾孵化内部编程智能体,研发效率提升数倍,此次创业旨在将这套方法论推广至全行业。

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