当企业试图利用AI智能体（AI Agents）驱动决策时，一个根本性的瓶颈日益凸显：如何让AI可靠地获取、验证并结构化瞬息万变的互联网实时数据？市场消息显示，一家专注于解决此难题的初创公司Nimble，近期完成了4700万美元的B轮融资，由Norwest Venture Partners领投。这笔资金将用于深化其核心能力——通过AI智能体进行实时网络搜索，并将结果转化为可直接查询的、可信的结构化数据。
从“文本海洋”到“结构化表格”：企业级AI搜索的范式转变
当前，大型语言模型（LLMs）和AI智能体在信息检索和整合方面表现出色，但其输出通常为非结构化的纯文本。这带来了多重挑战：数据难以直接集成到企业现有数据分析流程中；存在幻觉（Hallucinations）风险；智能体可能误解指令或引用不可靠信源。Nimble的解决方案在于其验证与结构化引擎。该公司的平台部署AI智能体执行实时搜索，随后对结果进行交叉验证，最终将信息整理成清晰的表格格式，使其能够像数据库一样被查询和使用。
无缝集成企业数据生态，解锁关键业务场景
Nimble的核心价值在于其与企业现有数据基础设施的深度集成。据熟悉内情的人士透露，该平台已与Databricks、Snowflake、AWS和Microsoft等主流数据仓库和云平台打通。这意味着企业的AI智能体不仅能访问外部网络数据，还能结合内部私有数据资产，构建更丰富的上下文，从而定制搜索结果的呈现方式。
这种能力直接服务于多个高价值业务场景：
- 竞争对手分析与定价研究：实时监控市场动态与价格变化。
- 金融分析与风险管控：整合公开市场信息与内部财务数据。
- 品牌监控与客户洞察（KYC）：追踪舆情并验证客户背景信息。
- 深度行业研究：为战略决策提供经过验证的数据支撑。
该公司在一份最新文件中披露，其设计遵循数据驻留原则，确保所有客户数据始终保留在客户自身的基础设施内，以满足合规与安全要求。
行业痛点与市场机遇：为何“可靠数据”比“更多AI”更重要？
最新行业动态指出，许多生产环境中的AI应用失败，并非源于模型能力不足，而是底层数据供给的失败。Nimble的CEO Uri Knorovich曾公开表示：“企业今天需要的不是更多的AI，而是需要配备可靠网络搜索能力的AI。关键在于，如果你能精确控制智能体可以搜索和不能搜索的内容，这将成为企业真正信任并大规模部署AI的转折点。”
领投方Norwest的合伙人Assaf Harel在评论中强调了这一趋势：“可信的实时网络数据，正日益成为AI智能体执行关键业务决策的先决条件。”这揭示了当前企业AI应用从“概念验证”走向“生产核心”过程中必须跨越的鸿沟。
未来展望：多智能体搜索与治理数据层的演进
Nimble目前拥有超过100家企业客户，其中包括多家财富500强乃至财富10强公司，覆盖零售、对冲基金、银行及消费品等领域。本次B轮融资的参投方还包括Target Global、Square Peg等现有投资者。融资所得将重点投向多智能体网络搜索（Multi-Agent Web Search）的研发，以及一个用于处理和验证搜索结果的治理数据层（Governed Data Layer）。
行业影响分析：Nimble的融资与产品路径，标志着AI应用基础设施正朝着“数据优先”和“可信可控”的方向深化。它不再仅仅是一个搜索工具，而是旨在成为企业数据供应链中一个关键的、实时化的外部数据源节点。随着AI智能体在业务流程中承担更多责任，对输入数据的质量、时效性和结构化的要求将呈指数级增长。能够提供“搜索-验证-结构化”一体化服务的技术提供商，很可能在未来的企业AI栈中占据不可或缺的位置。这场竞赛不仅是关于谁能更快地获取信息，更是关于谁能以更可靠、更易用的方式，将信息转化为可行动的洞察。
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