在科技的前沿阵地旧金山，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。
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。
划重点:
- 😀Ema 在 A 轮融资中再获3600万美元，总融资达6100万美元。
- 😃Ema 致力于打造通用 AI 员工，为企业实现多种任务自动化。
- 😄Ema 虽取得进展，但在竞争激烈的市场中面临挑战。