Jedify融资2400万美元，助力企业为AI智能体注入业务上下文知识

AI厂商在推销企业级产品时，往往将其包装成开箱即用的解决方案，但AI智能体能够立刻上手运转的可能性其实相当低。除非投入大量精力针对具体业务对模型进行训练，否则它很难理解企业对"营收"的定义，也不清楚哪些人有权限访问哪些文件。这也是为什么我们越来越多地看到AI公司派驻工程师，专门协助客户将AI产品与其内部系统集成。

总部位于纽约的初创公司Jedify，正是针对这一痛点发力。该公司表示，其平台通过API连接企业的各类知识来源，构建一张关于企业业务的"上下文图谱"，供AI智能体调用，从而提升工作效果。这些知识来源涵盖数据库、数据仓库与数据湖、SaaS应用、商业智能工具，以及非结构化数据，如报告、文档、代码库，甚至Slack频道和会议录音。

据TechCrunch独家获悉，为推进上述布局，Jedify已完成2400万美元的A轮融资，本轮由Norwest领投，老股东S Capital VC和Cerca Partners跟投，新投资方Oceans Ventures也参与其中。数据领域巨头Snowflake以战略投资者身份入股，并正将Jedify的技术整合至其AI产品体系，包括Cortex AI服务、Semantic Views和CoWork等。

Jedify的核心主张是：AI智能体若要在企业环境中真正发挥价值，就需要获取实体之间的关联关系、数据、权限规则、领域知识、工作流程、运营假设，以及企业特有的专业术语。公司认为，这种上下文信息能够帮助AI智能体将注意力聚焦于与特定任务相关的信息，而无需在企业全量数据中漫无目的地搜索。

联合创始人兼CEO Assaf Henkin以合规类公司Kiteworks为例，介绍了客户的实际使用方式。Kiteworks将Snowflake、Tableau、Notion以及内部运营手册（包括文档和截图）接入Jedify，并在此基础上为不同客户工作流搭建了智能体工具。

"他们希望为销售团队和客户管理团队打造一款功能强大的应用——既像一个看板应用，又像一个实时对话助手。在进入客户沟通之前，Jedify会即时为他们汇总一切所需信息；而在对话过程中，他们还能主动获取非常具体的细节内容。"Henkin说道。

Henkin认为，Jedify的上下文图谱与企业现有的语义层、元数据目录和知识图谱有所不同，原因在于它是多维度的，能够捕捉实体、数据、人员、权限和客户之间的复杂关系。此外，它与模型无关，并随着所连接系统中信息的流入流出实时更新。

"当你希望一个智能体解决方案真正实现自主运行、跨CRM数据、Zendesk工单乃至实时遥测数据进行决策时，上下文图谱在能力层面就远优于语义层了。"他说。

权限管理是一个显而易见的挑战。例如，绝不能让智能体把CFO的营收预测暴露给实习生。Henkin表示，平台通过继承身份系统、文件系统、SaaS工具和数据库中的权限设置（包括行级、列级和表级访问规则）来应对这一问题，同时允许客户自定义分组，精确控制智能体或工作流的访问范围。平台还提供可观测性与治理工具，帮助客户确保AI智能体的行为符合预期。

目前，Jedify的目标客群是拥有成熟数据体系、多个数据库或数据仓库的中型及大型企业。Henkin透露，公司目前已有10至20家早期客户，其中包括气象公司The Weather Company，并在游戏、工业制造和消费品等数据密集型行业获得了广泛关注。

Snowflake的投资与合作尤为值得关注，因为大型数据平台自身也在积极构建类似能力。对此，Henkin认为Jedify与这些平台是互补关系，原因在于企业的大量数据以及绝大部分机构知识，通常并不集中存储于某一家云服务商处。

"那些大型数据公司会告诉你'把所有数据都迁过来就行'，但现实是，企业往往同时使用多个数据库、数据仓库和数据解决方案。关键在于，你的数据并非全部存在于这些环境中，你的知识更不在那里，这实际上是它们的一个短板。"他说。

Henkin还指出，对于试图自行构建上下文层的企业而言，训练一个AI模型来实现同等效果的成本可能高得令人望而却步——尤其是在企业普遍开始严格审查和控制AI Token用量的当下。

而AI模型的快速迭代也印证了Jedify更宏观的战略判断：随着模型能力不断增强、各类模型趋于同质化，能够帮助这些模型在企业内部更好发挥作用的私有上下文，将成为一道极具价值且持久的竞争壁垒。

本轮融资所得资金将用于产品研发、人才招募和市场拓展，至此Jedify的累计融资总额已达约3300万美元。

Q&A

Q1：Jedify的"上下文图谱"和普通知识图谱有什么区别？

A：Jedify的上下文图谱是多维度的，能够同时捕捉实体关系、数据、人员、权限和客户等多个维度的信息，而传统的语义层、元数据目录或知识图谱通常只关注某一单一维度。此外，Jedify的上下文图谱与具体AI模型无关，可随接入系统中的信息变化实时更新，更适合需要跨多数据源进行自主决策的AI智能体场景。

Q2：Jedify是如何解决AI智能体的数据权限问题的？

A：Jedify通过继承企业现有身份系统、文件系统、SaaS工具和数据库中的权限规则来管理访问控制，支持行级、列级和表级的细粒度权限设置。同时，企业还可以在此基础上自定义分组，进一步明确智能体或特定工作流能够访问哪些数据和人员。平台还配备了可观测性与治理工具，帮助企业确保智能体的实际行为与设定规则保持一致。

Q3：Jedify目前主要面向哪些客户？

A：Jedify目前主要面向拥有成熟数据体系、并同时运营多个数据库或数据仓库的中型及大型企业客户。公司目前已积累10至20家早期客户，其中包括知名气象公司The Weather Company，重点关注游戏、工业制造和消费品等数据密集型行业。