谷歌前员工公司Ema筹集了 3600 万美元,为企业培养AI员工

由前谷歌和 Okta 员工创立的 AI 代理初创公司 Ema 在 A 轮融资中又成功募集了3600万美元。至此,该公司的总融资额达到6100万美元,此轮投资由 Accel 和 Section32牵头。

Ema 公司表示,这笔资金将用于进一步研发其专有技术,让企业能够配置和部署无需代码的 AI代理,也就是 Ema 所谓的“通用 AI 员工”,这些“员工”能够胜任跨职能的各种任务。

谷歌前员工公司Ema筹集了 3600 万美元,为企业培养AI员工

该公司的 CEO 兼联合创始人 Surojit Chatterjee 称:“我们在 Ema 的目标是帮助企业将如今员工从事的大部分单调任务自动化,让员工能在企业中从事更有价值的工作。我们打造的 Ema 就像是一个通用的 AI 员工,它能够在企业中扮演任何角色,从客户支持、员工体验,到销售与营销,再到法律与合规。”

几个月前,Ema 不再低调行事,如今已取得显著进展,其 AI 员工已在金融科技、法律、医疗保健和电子商务等领域的组织中得到部署。

在 OpenAI 的 ChatGPT 于2022年末兴起之前,企业通过在其系统中部署僵化的、基于流程的聊天机器人来实现客户支持等基本任务的自动化。但这些产品无法提供客户期望的答案,因为它们缺乏上下文知识和学习能力。然而,当大型语言模型(LLMs)出现后,聊天机器人的体验得到了全新升级,最终催生了强大的 AI 代理这一概念。

Ema 带来的正是这种通用 AI 员工的体验,为企业提供了一个能够在组织中承担任何角色的代理系统。其核心是提供一个无代码的代理平台,用户可以访问预构建的 AI 员工模板库。用户选择好特定用例的代理后,平台会引导进行对话,帮助用户快速微调并部署最终的 AI 员工。

Ema 的代理部署体验由一个生成工作流引擎驱动,该引擎可生成工作流和相关的编排代码,并选择合适的代理和设计模式。为确保部署后的代理工作准确,公司还利用了一个名为 EmaFusion 的2T+参数混合专家模型。同时,用户可以插入自己的数据训练的私人定制模型来引导 AI 员工的行为,公司也有强大的数据保护和安全算法。

虽然 CEO 没有分享确切的收入或客户细节,但他指出,自2024年3月不再低调以来,使用 Ema 的公司数量增加了两倍,涵盖金融科技、法律、医疗保健、电子商务和保险等领域。

下一步,该公司将利用这笔资金进一步发展技术,并扩大其市场团队,以更好地满足潜在客户的需求。但在这个迅速扩张的市场中,Ema 如何持续脱颖而出值得关注,毕竟还有众多竞争对手,如 Decagon、Yellow AI、Cognigy、Rasa 和 Kora AI 等。

 

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