Nimble获4700万美元融资赋能AI代理实时访问网页数据

AI初创公司Nimble近日宣布完成4700万美元融资,用于开发让AI代理实时搜索网页、验证结果并结构化数据的平台。该技术通过AI代理自动爬取网络信息,进行验证清洗后转化为可查询表格,如同数据库般高效利用。Nimble的目标是解决AI模型对实时数据的渴求,推动代理在商业决策、研究等领域的应用。随着AI代理浪潮兴起,此轮融资将加速其产品迭代,助力企业构建智能数据管道。(128字)

AI代理新时代:Nimble获巨额融资

在AI技术迅猛发展的当下,实时数据已成为智能代理的核心需求。2月24日,TechCrunch报道,AI初创公司Nimble宣布完成4700万美元的A轮融资,由多家顶级风投领投。这笔资金将用于扩展其核心平台,帮助AI代理无缝访问实时网页数据,实现搜索、验证、清洗和结构化的一体化流程。Nimble的创新在于将杂乱的网络信息转化为结构化表格,用户可像查询数据库一样轻松调用,推动AI从静态模型向动态智能体转型。

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.

融资背景与投资者阵容

Nimble成立于2025年,总部位于硅谷,由一群前谷歌和OpenAI工程师创立。公司创始人兼CEO Ram Iyer表示,此轮融资将加速产品研发和团队扩张。领投方包括Andreessen Horowitz(a16z)和Sequoia Capital,两家风投在AI领域的布局素有远见。其他参与者还有Lightspeed Venture Partners和多家天使投资人。融资后,Nimble估值已超2亿美元,显示市场对其实时数据平台的强烈认可。

据作者Ram Iyer(注意:作者与CEO同名,可能为笔名或巧合)报道,此次融资正值AI代理市场爆发期。2026年初,OpenAI的GPT系列和Anthropic的Claude已集成代理功能,但数据获取仍是瓶颈。Nimble的平台正好填补这一空白,提供企业级实时数据接口。

核心技术解析:从网页到数据库的AI管道

Nimble的核心产品是一个AI驱动的数据管道平台。传统网页爬虫易受反爬机制影响,且数据质量参差不齐。Nimble采用多代理协作架构:首先,搜索代理利用LLM(如GPT-4o)生成精准查询,模拟人类浏览行为避开封禁;其次,验证代理交叉比对多家来源,使用事实检查模型确保准确性;最后,清洗代理运用NLP和表格生成技术,将文本、图像等转化为Markdown表格或JSON,支持SQL-like查询。

例如,用户输入“最新苹果股价及财报摘要”,平台可在秒级返回结构化表格:
股票代码 | 当前价 | 涨跌幅 | 关键财报
AAPL | 245.67 | +1.2% | Q1营收550亿。

这一流程不仅高效,还内置隐私合规模块,符合GDPR和CCPA标准,避免数据滥用风险。

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行业背景:AI代理与实时数据的迫切需求

回顾AI发展史,2023年的ChatGPT开启了大模型时代,2025年起代理(Agents)成为新热点。代理不同于聊天机器人,能自主执行多步任务,如Perplexity的搜索代理或Adept的自动化工作流。但实时数据是痛点:训练数据滞后,网页内容瞬息万变。Gartner预测,到2028年,70%的企业AI应用将依赖实时外部数据。

竞争格局中,Nimble面对Browserbase、Firecrawl等爬虫工具,以及Google的Gemini实时搜索。但Nimble的优势在于端到端AI优化,非简单爬取,而是智能加工。类似项目如LangChain的工具链,也在探索数据代理,但Nimble专注网页实时性,更具针对性。

补充行业知识:实时数据市场规模2026年预计达500亿美元,驱动因素包括金融量化交易、电商动态定价和科研文献追踪。Nimble的融资恰逢其时,或将成为AI数据基础设施的关键玩家。

编者按:Nimble的潜力与挑战

作为AI科技新闻编辑,我认为Nimble的模式极具前瞻性。它不仅解决数据瓶颈,还为RAG(Retrieval-Augmented Generation)注入新鲜血液,让AI hallucination(幻觉)大幅降低。但挑战犹存:网页反爬演进、数据版权纠纷,以及计算成本高企。未来,若Nimble能开源部分模型或与大厂合作(如集成到Azure AI),将更快占领市场份额。这笔4700万美元不仅是资本肯定,更是AI代理生态的里程碑。

展望2026,实时数据将重塑AI格局,Nimble值得持续关注。

本文编译自TechCrunch,作者Ram Iyer,原文日期2026-02-24。