Um eine Fabrik für digitale Arbeitskräfte zu werden, hat "Future Intelligence" die Serie Pre-A Finanzierung abgeschlossen.

Text | Wang Xinyi

Editor | Deng Yongyi

36Kr hat erfahren, dass AutoAgents.ai kürzlich eine Serie Pre - A - Finanzierung abgeschlossen hat. Die neuen Investoren umfassen FanChuang Capital, Zhongguancun Capital und Tanyuan Capital. Die alten Aktionäre, Dongzheng Innovation und Lingge Venture Capital, haben mitinvestiert. Die Finanzierung dieser Runde wird hauptsächlich für die Investition in Rechenleistung, die Expansion des Teams sowie die Ökosystem - Entwicklung und - betreuung neuer Produkte verwendet.

AutoAgents.ai wurde im Juni 2023 gegründet und konzentriert sich auf die Stärkung von Wissensarbeitern durch Agententechnologie. Das Kernteam stammt aus der DAMO Academy, Tencent, ByteDance und Google. Yang Jinsong, Gründer und CEO, war früher Produkts - und Kommerzialisierungsdirektor in der DAMO Academy, Leiter des AI - Teams von Feishu bei ByteDance und Leiter der aPaaS - Plattform von Amazon AWS. Er hat die Einführung von Alibaba Lingjie und Tongyi - Alicemind geleitet und verfügt über viele Jahre Erfahrung in der AI - Produktentwicklung und - kommerzialisierung.

Als eines der Kernprodukte dient die Unternehmens - Agenten - Aufbauplattform "Lingda", die darauf abzielt, die Kernanforderungen von Unternehmen bei der Implementierung und Anwendung von Large Language Models zu erfüllen: Datensicherheit und -privatsphäre, hierarchische Zugriffsverwaltung, Integration komplexer Systeme sowie die Stabilität der Agenten - Bereitstellung in realen Geschäftsszenarien.

Seit ihrer Entstehung hat "Lingda" den Schwerpunkt auf Unternehmenskunden gelegt, insbesondere auf Branchen wie Energie, Finanzwesen und Fertigung, die hohe Anforderungen an Stabilität und Compliance stellen.

Zurück in das Jahr 2023, als der "Kampf der Hundert Modelle" in vollem Gange war und die meisten Unternehmer und Investoren in den Large - Language - Model - Bereich stürmten, traf Yang Jinsong eine unterschiedliche Entscheidung: Er verzichtete auf die Entwicklung von Large Language Models und konzentrierte sich stattdessen auf Agenten.

Seine Erfahrungen bei der Eigenentwicklung von Large Language Models in der DAMO Academy von Alibaba haben ihn dazu gebracht, zu erkennen, dass Large Language Models zur Infrastruktur werden, aber nicht die endgültige Konsumform darstellen. Unternehmen benötigen ein System, das Ergebnisse liefert, und das ist genau das, was Agenten leisten können.

Lingda positioniert sich als Low - Code - AI - Agenten - Entwicklungsplattform für Fachkräfte. Im Gegensatz zu Produkten wie Coze und Dify legt Lingda mehr Wert auf die Bedürfnisse von Benutzern ohne technischen Hintergrund und zielt darauf ab, die Schwelle für Fachkräfte bei der Erstellung und Nutzung von Agenten zu senken.

In Bezug auf die Produktfunktionen bietet Lingda über 20 Standardmodul - Knoten, die Benutzerfragen, AI - Dialoge, Informationsklassifizierung und -extraktion, Wissensbasensuche, Dokumentprüfung, Bilderkennung, Datenbankabfragen usw. umfassen. Es unterstützt auch die natürliche Sprachgenerierung von Workflows durch Text2Agent und den Skills - Engine, wodurch die aufwändigen Aufgaben, die ursprünglich von IT - Teams oder externen Implementierungsteams erledigt werden mussten, an Personen in der Nähe des Geschäftseingriffs übertragen werden.

Im Hinblick auf die Architektur verwendet Lingda ein "Cloud + Edge" - Design: In der Cloud werden die Kernwissensbestände der Organisation, einschließlich Agenten, spezifischer Skills und Arbeitskontext, gesammelt und gespeichert. Am Edge können Mitarbeiter über die lokale Client - Software sicher auf die gesamte Unternehmenswissensbasis zugreifen und in häufigen täglichen Geschäftssituationen neue Skills entwickeln, die schließlich in die Cloud - Wissensbasis zurückfließen.

Im B2B - Markt hat AutoAgents.ai in mehreren vertikalen Branchen die massenhafte Implementierung von Leitbildszenarien erreicht. Von der Vertragsprüfungsprojekt des Startkunden East China Power Grid an hat Lingda über 20 Stromnetzkunden abgedeckt, mit einer Verlängerungsrate von 100 % und einer Marktpräsenz, die es zu den Spitzenprodukten im Bereich Agenten zählt.

Im Jahr 2024 erzielte AutoAgents.ai einen Umsatz von mehreren hunderttausend Yuan, im Jahr 2025 stieg der Umsatz um das Vierfache. Der gesamte Umsatz stammt aus verschiedenen Branchen wie Energie, Finanzwesen und Fertigung. Das Ziel für dieses Jahr (2026) ist es, einen Umsatz von einer Million Yuan zu erreichen.

Nachdem AutoAgents.ai in B2B - Großkunden eine reiche Branchenerfahrung und typische Vorlagen gesammelt hat, hat es kürzlich ein weiteres strategisches Premiumprodukt vorgestellt: die AI - Digital - Expert - Plattform "Daidai".

Wenn man sagt, dass "Lingda" eine Produktionsfabrik für AI - digitale Arbeitskräfte ist, die Unternehmen die Basisplattform für die Erstellung und Verwaltung von Agenten bietet, dann ist "Daidai" eine Agenten - Beschäftigungsplattform, die das tiefe Wissen von menschlichen Experten digitalisiert und in digitale Mitarbeiter verpackt, die direkt Ergebnisse liefern können. Benutzer können direkt auf der Plattform "einen digitalen Experten holen, um zu arbeiten" und ihn bedarfsweise einstellen und nach Ergebnissen bezahlen.

Seit diesem Jahr waren Agenten - Tools wie OpenClaw kurzzeitig populär und sind dann schnell wieder in den Hintergrund gerückt. Yang Jinsong ist der Meinung, dass die meisten Benutzer in Zukunft Agenten "verwenden" und nicht "halten" werden. Daidai ist das Ergebnis dieser Idee.

Die Daidai - Plattform bietet derzeit zwei Modelle: Das Anwendungsmodell wird für die effiziente Bearbeitung von bestimmten Szenarien wie Zollanträgen und Steuererklärungen verwendet. Das Expertenmodell übernimmt tiefgreifend komplexe Funktionen wie die Produktion von AI - Videos, die Erstellung von E - Commerce - Marketingmaterialien, die Verwaltung von Social - Media - Kanälen und die due diligence in Investmentfragen.

Es ist bekannt, dass das Daidai - Team derzeit mit fast hundert menschlichen Experten zusammenarbeitet, um ihnen zu helfen, ihre Fähigkeiten zu digitalisieren und ihr Wissen in Geld umzuwandeln. Aufgrund der Validierung durch die frühen Startkunden hat Daidai ein ARR - Potenzial von über einer Million Yuan erreicht.

Die parallele Entwicklung von "Lingda" und "Daidai" bildet das einzigartige "Harness Engineering" - Synergiefahrrad von AutoAgents.ai. Die Bedeutung dieses Konzepts ist: Die massenhaften Aufgaben - Daten aus realen Szenarien werden verwendet, um jede Entscheidung der Agenten zu optimieren.

Die beiden Produktlinien bilden eine synergetische Schleife: Die Benutzerdaten und Aufgabenverläufe, die von Daidai generiert werden, fließen in Echtzeit zurück, um das zugrunde liegende Modell und die Agenten - Fähigkeiten von Lingda zu verbessern. Die stärkeren Agenten - Komponenten, die auf Lingda entwickelt werden, werden wieder auf Daidai angeboten, damit Benutzer sie nutzen können. Durch diesen doppelten Antrieb ist die Erfolgsrate der Aufgaben der digitalen Mitarbeiter auf der Plattform von anfänglich 72 % auf 91 % gestiegen.

Betrachtet man das Kundenprofil, so konzentrieren sich die Kunden von "Lingda" hauptsächlich auf Branchen wie Energie, Finanzwesen und Fertigung, wie beispielsweise Staatsstromwerke, große Banken und Brokerhäuser. "Daidai" richtet sich zunächst an kleine B2B - und C - Kunden. In diesem Jahr hofft Lingda, das Produkt in die Phase der branchenweiten Massenreplikation zu bringen und die bestehenden Methoden und Tools schnell an Brokerhäuser, Banken und andere Institutionen zu vermarkten.

Yang Jinsong sagt, dass die Essenz des Agenten - Geschäfts darin besteht, "Rechenleistung gegen Arbeitskräfte" auszutauschen. Am Beispiel eines Unternehmens in Ostchina hat sich nach der Implementierung der Lösung von AutoAgents die Arbeitskosten für eine bestimmte Geschäftstätigkeit auf ein Zehntel des ursprünglichen Betrags reduziert.

"Die aktuelle Basismodell - Fähigkeit kann die Kundenanforderungen bereits weitgehend erfüllen. Das Problem liegt darin, wie tief man in die Szenarien eindringen und wie stabil man die Ergebnisse liefern kann", sagte Yang Jinsong der Zeitschrift "Intelligent Emergence". Mit der Abnahme der Token - Kosten wird der ROI von Agenten ein hohes und irreversibles Wachstum aufweisen.

Wenn AI immer mehr Grundaufgaben übernimmt, ändert sich auch das Personalprofil in Organisationen. AutoAgents.ai wird auf der Grundlage der langfristig gesammelten Szenarien und Daten das beste Leistungsniveau in der Branche bei bestimmten vertikalen Aufgaben erreichen.

Yang Jinsong geht davon aus, dass mit der kontinuierlichen Verbesserung der Agenten - Fähigkeiten die einfachen Aufgaben in Organisationen von AI erledigt werden könnten. Unternehmen werden die höheren Fähigkeiten ihrer Mitarbeiter, wie das tiefe Verständnis des Geschäfts, die Leitung von AI, die Prüfung der AI - Ergebnisse, das ästhetische Urteil und die Optimierung bestehender Geschäftsprozesse mit Agenten, stärker schätzen.