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未来式智能获Pre-A轮融资 打造数字劳动力生产工厂

未来式智能获Pre-A轮融资 打造数字劳动力生产工厂

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2026-05-20

近日,AI智能体赛道传来新动态。未来式智能(AutoAgents.ai)宣布完成Pre-A轮融资,投资方包括凡创资本、中关村资本、探元资本,老股东东证创新、麟阁创投继续跟投。据悉,本轮资金将主要用于算力投入、团队扩张以及新产品的生态建设与运营。

要做数字劳动力生产工厂,「未来式智能」完成Pre-A轮融资

这家成立于2023年6月的公司,核心聚焦于以智能体技术赋能知识工作者。其团队背景颇为亮眼,核心成员来自达摩院、腾讯、字节跳动和谷歌等一线机构。创始人兼CEO杨劲松的经历尤其值得关注,他曾任阿里达摩院产品/商业化总监、字节飞书AI负责人及亚马逊AWS aPaaS平台负责人,主导推出过阿里灵杰、通义-Alicemind等产品,在AI产品化与商业化方面积累了深厚经验。

锚定企业核心诉求:从“灵搭”平台出发

未来式智能的核心产品之一,是企业级智能体搭建平台“灵搭”。它的设计初衷非常明确:直击企业在部署和应用大模型时的几个核心痛点——数据安全与隐私、权限分级管理、复杂系统集成,以及智能体在真实业务场景中的交付稳定性。

因此,灵搭自诞生起就将重心放在了企业客户上,特别是电力、金融、制造这类对系统稳定性和合规性要求极高的行业。这一定位,源于创始团队对市场趋势的独特判断。

时间拉回2023年,当“百模大战”如火如荼、众多目光聚焦于大模型本身时,杨劲松却做出了一个差异化选择:不做大模型,而是专注于Agent(智能体)。在达摩院亲手训练大模型的经历让他意识到,大模型终将成为像水电煤一样的基础设施,但企业真正需要的,是一套能够直接交付业务结果的系统。这正是智能体技术能够发挥价值的地方。

具体而言,灵搭定位为一个面向业务人员的低代码AI智能体开发平台。与市面上一些画布类产品不同,它更看重非技术背景用户的需求,旨在显著降低业务人员构建和使用智能体的门槛。

产品层面,灵搭提供了超过20个标准模块节点,覆盖从用户提问、AI对话,到信息分类提取、知识库搜索、文档审查、图片识别、数据库查询等多样化功能。其支持的Text2Agent自然语言生成工作流与Skills技能引擎,能将原本需要IT或外部实施团队完成的复杂工作,前置到更贴近业务一线的员工手中。

在架构设计上,灵搭采用了“云+端”的协同模式。云端负责积累和沉淀组织内的核心知识资产,包括智能体、专属技能和工作上下文;而端侧则让员工通过本地客户端,安全、直接地调用企业全量知识库,并在日常高频业务操作中不断沉淀出新的技能,最终反哺回云端,形成知识资产的闭环与进化。

深耕垂直行业,实现规模化落地

这套打法在B端市场已经得到了验证。未来式智能在多个垂直行业实现了标杆场景的规模化落地。其起点是种子客户华东电网的合同审核项目,截至目前,灵搭已覆盖超过20家电网客户,并实现了100%的续约率,市场占有率在同类Agent产品中位居前列。

商业成果也随之显现。公司2024年实现了数百万元营收,2025年增长达4倍,收入来源已拓展至电力、金融、制造等多个行业。对于今年(2026年),团队的目标是冲击亿元营收规模。

战略延伸:从“生产工厂”到“用工平台”

在积累了深厚的行业经验与标杆案例模板后,未来式智能近期推出了另一款战略级新品——AI数字专家市场“袋袋”。

这标志着其产品矩阵的清晰分野与协同:如果说“灵搭”是AI数字劳动力的“生产工厂”,为企业提供搭建和管理智能体的底层平台;那么“袋袋”就是一个“用工平台”。它的目标是将人类专家的深度认知数字化,封装成可以直接交付结果的“数字员工”。用户可以在平台上直接“领一个数字专家回去干活”,按需雇佣,并按结果付费。

这一产品理念,呼应了当前市场的一个观察。今年以来,一些Agent工具曾一度火热又迅速降温。在杨劲松看来,未来的绝大多数用户应该是“用”Agent,而非花费大量精力去“养”Agent。“袋袋”正是这一理念下的产物。

目前,袋袋平台主要提供两种服务模式:“应用模式”用于处理报关单、报税等特定场景的高效、标准化任务;“专家模式”则深度承接更为复杂的岗位职能,例如AI视频生产、电商营销素材生成、自媒体运营、投资尽职调查等。

据悉,袋袋团队已与近百位人类专家达成合作,协助他们将专业能力数字化,实现知识变&现。在早期种子客户的验证下,该平台已跑出超过千万元的年度经常性收入(ARR)势能。

“约束工程”下的协同飞轮

“灵搭”与“袋袋”的并行,构成了未来式智能独特的“约束工程”协同飞轮。所谓“约束工程”,其核心在于利用真实业务场景产生的海量任务数据,反向打磨和优化智能体的每一步决策。

两条产品线形成了一个高效的闭环:袋袋平台上产生的用户数据与真实任务轨迹,会实时回流,用于迭代灵搭底层的模型与智能体能力;而灵搭平台上进化出的更强大、更精准的智能体组件,又会重新上架到袋袋,供用户选用。在这种双轮驱动下,平台所生产的数字员工任务成功率,已从最初的72%大幅提升至91%。

从客户画像来看,两条产品线也形成了互补。“灵搭”的客户主要集中在能源、金融、制造业等大型机构,如国家电网、大型银&行和券商;而“袋袋”则优先面向中小型企业和C端用户。今年,灵搭计划推动产品进入行业规模化复制阶段,将已验证的方法论和工具向更多券商、银&行等机构快速推广。

Agent生意的本质:算力兑换人力

谈及商业本质,杨劲松的总结颇为精炼:Agent生意就是“算力兑换人力”。他以华东某企业客户为例,在使用AutoAgents的方案后,其某项特定业务的人力成本降至原来的十分之一。

“目前基础模型的能力已经足以胜任大多数客户需求,真正的挑战在于是否足够深入场景,以及能否保证稳定交付。”杨劲松指出。随着大模型调用成本(Token成本)的持续下行,智能体应用的投入产出比将展现出极高且不可逆的优势。

当AI承担起越来越多的基础性、重复性工作时,组织内部的人才结构也在悄然变化。未来式智能的目标,是基于长期积累的垂直场景与数据,在具体任务上实现行业内的最优交付水平。

杨劲松判断,随着智能体能力的持续提升,组织内的初级任务将越来越多地由AI完成。届时,企业将更加看重员工的高阶能力,包括对业务的深层理解、指挥与协同AI、检查与修正AI产出、进行审美与价值判断,以及如何利用智能体优化既有业务流程。这或许才是人机协同时代,人才画像演进的真正方向。

来源:https://36kr.com/p/3816909945029760
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