|
几年前，企业软件领域的一大热门话题是“机器人流程自动化”（RPA）。尽管这些服务旨在自动化大量重复的业务流程，但它们并未完全兑现其承诺。然而，生成式人工智能的兴起可能正是实现这一目标的关键。
总部位于西雅图的 Tektonic 是这一领域的新星。该公司结合了 GenAI 和传统的符号方法，今天宣布获得了由 Point72 Ventures 和 Madrona Ventures 领投的 1000 万美元种子轮融资。
公司的理念是让用户通过自然语言与 GenAI 代理合作，实现工作流程自动化。Tektonic 特别关注报价和续约流程，这些流程通常包含一系列难以自动化的手动任务，因为每个企业的流程都是独特的，并且往往是动态变化的。
Tektonic 的联合创始人 Nic Surpatanu 曾在 Tanium、UiPath 和微软担任领导职务。他指出：“去年，生成式人工智能的出现让我意识到它能够解锁一些以前不可能实现的软件场景。基于我在 UiPath 和微软的经验，我知道传统自动化的潜力。”
Surpatanu 强调，生成式人工智能不应被视为一个简单的工具，而应与传统软件相结合以发挥其最大效用。他认为，生成式人工智能能够为系统带来前所未有的上下文适应性和对用户意图的理解，这是 RPA 工具经常遇到的问题。使用旧工具时，用户界面的任何重大变化都可能破坏自动化脚本。一旦自动化建立，就需要不断维护。
人工智能还能提取语义实体并将其映射到用户意图。Surpatanu 表示：“我们的方法不会立即实现 100% 的灵活性，但我确实引入了足够的灵活性来覆盖更广泛的场景。”他指出，目前的模型还不足以支持完全自主的代理，因此人类至少在短期内仍将保持控制。然而，他也强调，如果像 Tektonic 这样的工具能将流程自动化程度从 50% 提高到 80%，这本身就是一个巨大的进步。
在技术层面，Tektonic 利用基础模型和开放模型的组合进行实体提取和低级操作。Madrona 的 Steve Singh、Ted Kummert 和 Palak Goel 在今天的公司公告中写道：“销售代表不应在多个应用程序中手动工作，而应与了解其流程并能完成工作的基于 AI 的代理合作，这样他们就可以将更多时间用于与客户互动。”他们认为，生成式 AI 模型的出现具有跨应用程序内的数据孤岛推理和协调任务的能力，这让我们重新思考流程自动化，将其推向一个前所未有的领域。
尽管 Tektonic 仍处于早期阶段，但团队目前正在与多家设计合作伙伴合作测试和构建其系统。Surpatanu 表示：“很快，可能在三到五年内，我们将转型为一家 SaaS 公司。您将能够加入我们的服务，我们将连接到您系统中的 API。”目前，要启动并使用 Tektonic，需要将系统作为容器安装在企业的虚拟私有云中。
| 
