ChatSee籌集650萬美元，為企業AI代理構建“故障記憶”

ChatSee.AI Inc.，一家為自主人工智能系統提供故障智能層的公司，近日宣佈獲得650萬美元的種子輪融資。本輪融資由True Ventures領投，參與方包括First Rays Venture Partners、Seven Hills Ventures及其他行業資深人士。公司聯合創始人兼首席執行官Sekhar Sarukkai在接受SiliconANGLE採訪時表示：“無論企業是否願意，AI已經進入了企業領域。”

AI代理正通過微軟Copilot、Databricks Genie、Snowflake、Workday、OpenAI、Anthropic以及內部構建等方式，逐步進入企業團隊的日常工作。這還不包括日益增長的開源項目生態系統，如OpenClaw、NemoClaw、Hermes等。代理技術已成為運營現實。

隨着企業將代理從試點轉向生產，治理和控制的挑戰已經從“能否在模擬中構建和測試”轉變為“能否在真實客户和員工工作中信任它們”。Sarukkai補充道：“他們都意識到這是一個非確定性的基礎設施，無法通過測試來消除所有故障。”

Sarukkai表示，ChatSee進入市場的目的是解決“信心差距”。該公司提供一種故障智能層——一種專門設計的模型，用於觀察代理何時失敗，保存相關上下文，捕捉問題修復方式，並將這些知識反饋給系統，使得未來的代理行動能夠避免相同故障。其願景不僅僅是可觀測性，而是提供大規模的自學習和自適應能力。

在技術層面，ChatSee使用基於收集到的超過10,000個真實企業代理故障案例構建的分類體系，這些案例被分為157個類別。類別涵蓋工具調用失敗，以及範圍界定、推理和執行等階段的失敗。這些分類將觀測和故障糾正的範圍從行業首個故障模式——幻覺——擴展到一系列同樣微妙的其它問題。

近年來，業務團隊已從使用AI驅動聊天機器人轉向驅動完全自主的代理，這些代理能夠自主行動、分解任務並處理長期活動。許多代理被直接整合到核心運營中，其中的微妙問題不易察覺；規模上的微小偏差若不加以處理，可能演變成大問題。Sarukkai説：“這些不是經典的一對一支持類代理，它們真正支撐着核心業務。”

在許多用例中，AI代理被部署在電子商務和金融服務領域，提供目錄驗證、定價、交易標籤和商户代碼分類等決策能力。若一個代理對商户代碼出現細微錯誤並傳播，會發生什麼？當人類發現並糾正問題後，該糾正也需要傳播到系統中運行的所有代理。Sarukkai解釋道：“可以把它想象成一個故障知識庫……代理可以在平台級別配置引用它。”

這意味着，如果系統中的任何一個代理遇到問題、被人類糾正、反覆失敗工具調用、行為變化導致API調用中斷等，它會自我糾正。如果這些糾正非常關鍵或成為一種趨勢，它們會被寫入一箇中央權威庫，其他代理可以查詢該庫，從而成為未來的最佳實踐。Sarukkai描繪了願景：“智能不會丟失。我們繼續構建這種故障智能，既來自人類，也來自我們自己的判斷。”

ChatSee的核心主張是，企業正在構建和部署越來越多的AI代理，而圍繞它們的工具層仍在追趕。Voker等初創公司正在構建平台以瞭解代理在現實中的表現，Respan則專注於主動可觀測性和跨代理試驗的根本原因分析。同樣，Monte Carlo Data Inc.發佈的AI可觀測性產品表明，數據可觀測性供應商正在擴展到AI輸入、輸出和質量監控。

研究與諮詢公司TAG-infosphere Inc.首席執行官Eduard Amoroso博士表示：“許多最重大的AI風險在運行時出現，因為代理是自主運行的。由於這些系統是概率性和適應性的，僅靠靜態測試是不夠的。這推動了對跨企業工作流的持續運行時保證的需求。”

ChatSee認為，趨勢是從可觀測性（告訴團隊發生了什麼）和評估（告訴團隊代理表現如何）轉向構建故障記憶層——記錄故障是什麼、為什麼發生以及如何預防再次發生。行業正朝着自學習和自愈代理發展，隨着更多代理協作、羣集工作以及與人類共事，將會有更多機會讓代理通過協作來避免過去的錯誤。