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Nimble uses AI agents to search the web, verify and validate the results, and then clean and structure the information into neat tables that can then be queried like a database.
AI 生成摘要
Nimble 使用 AI 代理搜尋網路、驗證並確認結果，接著將資訊清理並結構化為整齊的表格，使其能像資料庫一樣被查詢。
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信不信由你，網路搜尋作為一個產業依然蓬勃發展。隨著企業投入資金使用 AI 代理來充分利用其數據，市場對於能抓取網路資訊以供 AI 機器人決策，並能將結果以更易於現代數據工具使用的方式回傳的工具產生了需求。
這正是網路搜尋新創公司 Nimble Way 的承諾。該公司最近完成了由 Norwest 領投的 4,700 萬美元 B 輪融資。這家總部位於紐約的公司平台利用 AI 代理即時搜尋網路、驗證並確認結果，然後將資訊整理成整齊的表格，使其能像數據庫一樣被查詢。
最後一部分至關重要。大語言模型（LLM）和 AI 代理非常擅長搜尋網路、整合各種來源的結果並進行分析，但它們通常以純文本形式回傳結果，這在企業層級很難處理。這還沒考慮到幻覺問題、代理誤解指令的風險，或是使用不可靠來源的可能性。
透過驗證結果並將其結構化為表格，Nimble Way 讓公司能像使用現有數據庫的一部分一樣來使用網路數據。這家新創公司還與 Databricks 和 Snowflake 等公司提供的企業數據倉庫和數據湖（企業存儲和分析數據的大型集中式儲存庫）整合。這意味著其 AI 代理可以接入企業的數據寶庫，利用它建立背景資訊，並塑造搜尋結果的結構與回傳方式。
Nimble Way 執行長兼共同創辦人 Uri Knorovich（上圖中）告訴 TechCrunch，實際上，這讓企業能將即時、結構化的網路數據納入其現有的數據環境中。
此類整合還允許 Nimble Way 的軟體記住限制條件——例如你希望如何執行搜尋，或要使用哪些數據源。這對於競爭對手分析、價格研究、認識客戶（KYC）流程、品牌監控、深度研究和財務分析等應用特別有用。（Knorovich 指出，Nimble Way 致力於確保所有客戶數據保留在客戶的數據基礎設施內，以符合數據保留和安全政策。）
為此，該新創公司已與 Databricks、Snowflake、AWS 和微軟合作，以協助簡化需要存取內部數據源的企業部署。（Databricks 也參與了本輪 B 輪融資。）
「模型可以做很多事情，但大多數生產環境中的 AI 失敗並非因為模型不夠好，而是因為數據失敗，」Knorovich 表示。「我們今天看到的是，企業不需要更多的 AI；他們需要具備良好、可靠網路搜尋能力的 AI [...] 如果你能搞定這一點，如果你能選擇你的代理可以搜尋什麼、不能搜尋什麼，這就是企業說『嘿，我們真的可以信任 AI，我們真的可以把 AI 投入更多使用場景』的轉折點。」
Knorovich 表示，能夠大規模即時搜尋網路，並驗證和結構化搜尋結果，是 Nimble Way 與該領域現有數據經紀商的區別所在。
該新創公司目前擁有超過 100 家客戶，大部分收入來自大型企業、財富 500 強公司，甚至是一些財富 10 強公司，包括主要零售商、避險基金、銀行和消費包裝商品公司，以及一些 AI 原生新創公司。
「Nimble 正在解決一個存在多年卻缺乏妥善解決方案的問題，而現在這個問題正變得至關重要且緊迫，」Norwest 合夥人 Assaf Harel 在一份聲明中表示。「受信任的即時網路數據正日益成為 AI 代理執行關鍵業務決策的先決條件。」
本輪 B 輪融資還有原有投資者 Target Global、Square Peg、Hetz Ventures、Slow Ventures、R-Squared Ventures、J-Ventures 和 InvestInData 參與。本輪資金將用於擴展多代理網路搜尋的研發，以及一個用於處理和驗證搜尋結果的受控數據層。
Nimble Way 目前已累計融資 7,500 萬美元。
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Ram 是一位金融與科技記者兼編輯。他曾在路透社和 Acuris Global 報導北美與歐洲的併購、股權、監管新聞和債務市場，也撰寫過關於旅遊、觀光、娛樂和書籍的文章。
您可以透過電子郵件 ram.iyer@techcrunch.com 聯繫 Ram 或驗證其外聯資訊。
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