幫企業智能體建“總指揮部”！成立半年拿下超4億種子輪，前OpenAI科學家、陳立武投了

編譯 陳佳
編輯 程茜

智東西3月31日消息，今日美國企業級AI智能體初創公司Sycamore宣布完成6500萬美元（約合人民幣4.49億元）種子輪融資，由風投機構Coatue和光速創投領投。

前OpenAI首席科學家鮑勃·麥格魯（Bob McGrew）、英特爾首席執行官陳立武、企業數據與AI平臺公司Databricks首席執行官阿里·戈德西（Ali Ghodsi）等人參投。

本輪融資將用于擴充Sycamore的研發與應用AI團隊、深化企業落地部署，并推進三大方向的研發攻堅：可信架構、長效記憶系統與多智能體協同。

Sycamore由擁有超二十年企業平臺建設經驗的斯里·維斯瓦納特（Sri Viswanath）于2025年秋季創立，主要幫助企業快速、安全地部署和運行AI智能體，并實現完全的運維控制。

創始人Viswanath說，多數產品是在既有工作流之上增加智能體，而Sycamore會根據實際需求，從零開始設計解決方案，打造“AI原生企業”的操作系統，用來承載、調度并持續優化企業內部的各類AI智能體。這一能力也正成為模型與云廠商重點布局的方向，包括OpenAI、Anthropic以及微軟和亞馬遜都在推進相關平臺。

Sycamore正與財富500強企業合作，部署自主人工智能智能體。目前Sycamore的產品尚未正式發布。

▲Sycamore創始人斯里·維斯瓦納特（Sri Viswanath）（圖源：Sycamore）

一、不做單點AI工具，試圖構建企業級“智能體編排層”

Sycamore從一開始就沒有選擇做具體場景的AI應用，而是瞄準更底層的系統能力。Sycamore希望構建一個類似企業級“智能體操作系統”（The Agent Operating System）的平臺，讓企業可以在同一體系內構建、部署并管理多個AI智能體，并對智能體行為進行統一治理與審計。

該平臺提供企業AI的全生命周期管理能力，涵蓋洞察挖掘、搭建開發、上線部署、運行監控與持續迭代。以下是其系統設計：

1. 原生可信架構（Trust by Design）：智能體的權限并非一開始全開放，而是通過在實際任務中展示可靠性逐步獲得更高自治權。平臺從底層架構起就確保每個操作都是隔離的、可審計的、受治理的，杜絕安全風險。

2. 自適應系統生成（Adaptive system generation）：用戶以自然語言表述需求，Sycamore即可生成適配企業環境、可直接投產的完整系統，包含應用程序、數據對接模塊與智能體。

3. 持續優化迭代（Continuous improvement）：智能體通過真實業務結果不斷反饋學習，優化決策與執行效果，同時將成功經驗沉淀為機構知識庫，推動跨場景能力復用。

4. 集體智能（Collective intelligence）:Sycamore盤活企業內部沉淀知識，打通跨團隊的數據、業務流程與專業能力，支撐多智能體協同聯動作業。

▲Sycamore操作系統（圖源：Sycamore）

在產品設計上，Sycamore把平臺分成三個核心層。

第一層叫“智能體操作系統”，是整套系統的內核，負責監視智能體的每一個決策，識別哪些有效、哪些無效，持續調整并實時重寫代碼和軟件，同時引入了嚴格的持續集成與持續交付紀律，確保代碼和功能在部署前經過可靠測試。

第二層叫“自適應工廠”，可按需為企業定制專屬軟件。它不在現有流程上疊加自動化，而是根據企業真正需要解決的問題，從零搭建極簡高效的解決方案，按需整合智能體、后端系統、前端界面與數據對接模塊。

第三層叫“全域協同智能”，用以實現系統與企業深度綁定。它會深度學習企業價值觀、組織架構，能精準區分權限，確保同一問題，給到市場總監與CEO的答案適配各自崗位權責。

安全與合規是貫穿這套架構的主線。創始人Viswanath說，Sycamore平臺的每一個操作都是隔離的、可審計的、受治理的，智能體的權限邊界會隨著它在實際表現中積累的可信度逐步擴展，而不是一開始就擁有完整授權。

▲企業級AI智能體平臺的信任與治理體系（圖源：Medium）

隨著大模型能力提升，單一AI工具已經難以覆蓋復雜業務流程，企業開始將不同能力的AI智能體拆分為多個角色，由不同智能體分別完成數據獲取、分析決策和執行動作等任務。

在這一過程中，“編排層”承擔的就是協調者角色，負責在不同智能體之間分配任務、管理調用順序，并保證數據與系統狀態在不同智能體之間保持一致。

這種差異意味著Sycamore的產品形態更接近平臺而非工具。編排層不僅要調用模型，還需要處理權限控制、系統集成、任務拆解與執行監控等問題，本質上是在企業內部構建一個多智能體協同運行的基礎設施。

多智能體系統要真正落地，需要一套統一的協調機制來管理通信、任務分配和執行流程，否則難以支撐復雜業務場景。

二、競爭者從四面涌來，模型和云廠商都想拿下這個入口

Sycamore創始人Viswanath擁有超過20年的全球級企業平臺搭建經驗。他此前在發明Java語言的計算機巨頭太陽微系統（Sun Microsystems）、云計算與虛擬化軟件公司VMware、本地生活服務平臺Groupon等公司任職。

Viswanath后來擔任企業協作軟件公司Atlassian的首席技術官主導云轉型，并將工程團隊規模擴展至7000人以上。他說，本輪融資能夠順利完成，得益于他長期積累的人脈關系。

不過，即便獲得了種子輪融資的強力背書，Sycamore進入的仍是一個競爭白熱化的領域。

初創公司一側，企業AI智能體平臺公司Isara獲OpenAI支持，由兩名23歲研究人員創立，據《華爾街日報》此前報道已融資9400萬美元；企業AI編排平臺Airia去年9月完成1億美元融資；AI智能體工程平臺公司Port去年12月宣布完成1億美元融資；AI智能體工具公司Maisa AI也在做類似方向。

巨頭一側，OpenAI推出了企業智能體平臺Frontier，Anthropic持續擴展企業協作產品Cowork，微軟Azure上線了AI開發平臺Foundry，亞馬遜推出了智能體基礎設施服務Amazon Bedrock AgentCore。這些公司的邏輯是一致的：拿下企業內部AI工作的調度權，就拿下了企業AI的核心入口。

結語：企業AI從工具競爭走向編排層競爭

早期市場更多圍繞模型能力和單點應用展開，而隨著多智能體逐步進入實際業務流程，企業開始面臨新的問題，如何組織這些智能體、如何讓它們在系統中穩定運行，以及如何在安全和可控前提下持續優化。這些問題并不由單一工具解決，而指向更底層的系統能力。

從初創公司到模型廠商，再到云計算平臺，這一賽道的參與者都在嘗試向這一層延伸。一旦編排層成為企業AI的基礎設施，誰能夠掌握這一層，誰就更接近企業內部AI運行的入口。在市場尚未定型之前，這一方向仍存在不確定性，但可以確定的是，企業AI已經從工具競爭，逐步走向編排層競爭。

來源：TechCrunch