AI驱动结构化搜索，Nimble完成4700万美元B轮融资

【科技24时区】尽管大模型和AI代理技术迅猛发展，网络搜索作为一项基础性产业依然展现出强劲生命力。随着企业加大对AI代理的投入，以更高效地利用内部数据，市场对能够从网络中抓取信息、并以结构化方式输出结果的工具需求激增。正是在这一背景下，纽约初创公司Nimble近期宣布完成4700万美元的B轮融资，由Norwest领投。

Nimble的核心产品是一个基于AI代理的实时网络搜索平台。该平台不仅能自动抓取网页信息，还能对结果进行验证与校验，并将最终数据整理成结构化的表格形式，使其可像数据库一样被直接查询。这一功能解决了当前大语言模型（LLM）在企业级应用中的关键痛点：虽然AI擅长跨源整合与分析信息，但其输出通常为非结构化文本，难以直接嵌入企业数据流程；同时，还存在“幻觉”、指令误解或引用不可靠来源等风险。

通过将验证后的结果结构化，Nimble使企业能够将网络数据无缝接入其现有数据体系。该平台已深度集成Databricks、Snowflake等主流企业数据仓库与数据湖服务，允许AI代理在执行搜索时调用企业内部数据作为上下文，从而动态调整搜索策略与结果呈现方式。据Nimble联合创始人兼CEO Uri Knorovich介绍，此举让企业得以将“实时、可信的网络数据”作为其数据环境的原生组成部分。

此外，Nimble的系统还能“记住”用户的搜索约束条件，例如指定可访问的数据源或限定搜索范围。这一能力在竞品分析、价格监测、客户身份识别（KYC）、品牌舆情监控、深度研究及金融分析等场景中尤为关键。Knorovich强调，所有客户数据均保留在其自有基础设施内，以确保符合企业的数据保留与安全合规政策。

为加速企业部署，Nimble已与Databricks、Snowflake、AWS及微软建立合作关系。值得注意的是，Databricks也参与了本轮融资。Knorovich指出：“当前企业面临的AI落地瓶颈，往往并非模型能力不足，而是数据质量或可用性问题。真正需要的不是更多AI，而是具备可靠网络搜索能力的AI。”他认为，当企业能精准控制AI代理的搜索边界时，信任门槛将被突破，AI的应用场景也将大幅扩展。

目前，Nimble已服务超100家客户，收入主要来自大型企业，包括多家财富500强乃至财富100强公司，涵盖零售巨头、对冲基金、银行、快消品企业及部分原生AI初创公司。Norwest合伙人Assaf Harel评价称：“可信的实时网络数据正成为AI代理执行关键商业决策的先决条件，而Nimble正在解决一个长期存在且日益紧迫的行业难题。”

本轮融资的其他参投方包括老股东Target Global、Square Peg、Hetz Ventures、Slow Ventures、R-Squared Ventures、J-Ventures及InvestInData。新资金将主要用于多智能体网络搜索技术研发，以及构建一个受控的数据处理层，用于进一步提升搜索结果的验证与结构化能力。至此，Nimble累计融资额已达7500万美元。