Nimble 获得 4700 万美元融资,旨在利用实时网络数据赋能人工智能代理

信不信由你,网络搜索行业依然蓬勃发展。随着企业越来越多地部署人工智能代理来利用其数据,市场对那些不仅能抓取网页信息、还能为这些AI机器人提供支持的工具的需求日益增长。企业需要能够以更易于与现代数据系统集成的格式提供搜索结果的工具。
这正是网络搜索初创公司Nimble的核心使命,该公司刚刚完成了由Norwest领投的4700万美元B轮融资。这家总部位于纽约的公司通过其平台利用AI代理进行实时网络搜索,验证搜索结果,然后将信息整齐地结构化为可查询的表格,就像数据库一样。
最后一步至关重要。尽管大型语言模型和AI代理在遍历网络、整合多源信息以及执行分析方面表现出色,但它们通常以纯文本形式输出结果。这种格式对于企业级运营而言往往难以处理。此外,AI幻觉、代理误解指令的风险,以及依赖不可靠来源等问题,进一步加剧了这一挑战。
通过验证信息并将其组织成结构化表格,Nimble使企业能够将网络数据视为自身数据库的原生组成部分。 这家初创公司还与主要的企业级数据仓库和数据湖(如 Databricks 和 Snowflake 提供的)实现了集成,这些平台是用于业务数据存储和分析的集中式存储库。这使得 Nimble 的 AI 代理能够连接到企业的内部数据宝库,并利用这些上下文信息来优化搜索结果的结构和呈现方式。
Nimble首席执行官兼联合创始人Uri Knorovich向TechCrunch解释道,本质上,这使企业能够在现有数据环境中访问实时、结构化的网络数据。
这些集成还使 Nimble 的软件能够保留特定的限制条件,例如首选的搜索方法或经批准的数据源。对于竞争对手分析、定价研究、了解你的客户(KYC)核查、品牌监测、深度研究和财务分析等任务,这一功能尤为宝贵。(Knorovich 强调,Nimble 确保所有客户数据都保留在客户自己的基础设施内,以符合数据保留和安全政策。)
为此,这家初创公司已与 Databricks、Snowflake、AWS 和微软建立合作伙伴关系,以简化需要访问内部数据源的部署流程。(Databricks 也作为投资者参与了本轮 B 轮融资。)
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马萨诸塞州波士顿 | 2026年6月9日 立即注册“AI模型能力强大,但大多数生产环境中的AI失败源于数据问题,而非模型不足,”Knorovich表示。“我们观察到,企业未必需要更多的AI;他们需要的是由可靠、高质量的网络搜索驱动的AI [...] 如果你能精确控制智能代理的搜索范围,这将成为一个转折点。 届时企业便能充满信心地宣称:‘我们确实可以信赖AI,并将其部署到更多应用场景中。’”
据诺罗维奇介绍,Nimble的差异化优势在于其能够大规模进行实时网络搜索,同时对搜索结果进行验证和结构化处理——这种结合使其区别于市场上的其他数据中介。
这家初创公司目前服务于100多家客户,其大部分收入来自大型企业,包括《财富》500强企业,甚至部分《财富》前10强企业。其客户群涵盖大型零售商、对冲基金、银行、消费品公司以及多家原生AI初创企业。
“Nimble正在解决一个长期缺乏有效解决方案且已迫在眉睫的问题,”Norwest合伙人Assaf Harel在声明中表示。“对于参与关键商业决策的人工智能代理而言,可信的实时网络数据正变得日益重要。”
本轮B轮融资获得了老牌投资方Target Global、Square Peg、Hetz Ventures、Slow Ventures、R-Squared Ventures、J-Ventures和InvestInData的参与。新资金将用于扩展多智能体网络搜索的研发,以及构建负责处理和验证搜索结果的受控数据层。
截至目前,Nimble已累计融资7500万美元。
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通过验证信息并将其组织成结构化表格,Nimble使企业能够将网络数据视为自身数据库的原生组成部分。 这家初创公司还与主要的企业级数据仓库和数据湖(如 Databricks 和 Snowflake 提供的)实现了集成,这些平台是用于业务数据存储和分析的集中式存储库。这使得 Nimble 的 AI 代理能够连接到企业的内部数据宝库,并利用这些上下文信息来优化搜索结果的结构和呈现方式。
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