共计 1107 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。
几年前，企业软件领域最热门的话题之一是“机器人流程自动化”（RPA）。尽管这些服务旨在自动化重复的业务流程，但它们似乎并未完全实现其承诺。然而，生成式人工智能（GenAI）的兴起可能正是构建这类系统所缺失的关键。
总部位于西雅图的 Tektonic 是这一领域的新兴企业之一。该公司将 GenAI 与传统的符号方法相结合，并宣布完成了由 Point72 Ventures 和 Madrona Ventures 领投的 1000 万美元种子轮融资。
Tektonic 的理念是允许用户通过使用自然语言与 GenAI 代理合作，创建工作流自动化。公司特别强调的一个应用领域是报价和续约流程，这些流程通常涉及一系列难以自动化的手动任务，因为每家企业都有自己独特的动态过程。
Tektonic 由 Nic Surpatanu 共同创立，他曾在 Tanium、UiPath 和 Microsoft 担任领导职务。Surpatanu 表示：“去年，生成式人工智能的出现，让我意识到它解锁了一些以前不可能实现的软件场景。”他补充说：“基于我在 UiPath 和 Microsoft 的经验，我了解传统自动化能推动到何种程度。”
Surpatanu 强调，生成式人工智能不应被视为一个万能的解决方案。“要充分利用它，必须将其与传统的软件方法结合。”他认为，生成式人工智能可以为这些系统带来一定程度的适应性和对用户意图的理解，这是以前几乎不可能实现的。而使用传统的 RPA 工具，用户界面的任何主要更改都可能破坏脚本化的自动化。因此，一旦创建了一组自动化，就必须致力于维护这些自动化，以确保它们持续有效。
Surpatanu 指出，尽管当前的技术还不足以支持完全自主的代理，但像 Tektonic 这样的工具如果能将自动化的水平从 50% 提高到 80%，那本身就是一个重大进步。在技术上，Tektonic 利用基础模型和实体提取以及低级别操作的开放模型相结合。
Madrona 的 Steve Singh、Ted Kummert 和 Palak Goel 在公司公告中写道：“销售代表不应该在多个应用程序中进行手动工作，而应该与理解他们流程并完成工作的基于人工智能的代理合作，这样他们就可以花更多时间与客户合作。生成式人工智能模型的出现，具有跨应用程序的数据孤立的推理能力和编排任务的能力，使我们能够重新思考流程自动化，将其带入前所未有的领域。”
Tektonic 目前仍处于初创阶段，团队正在与多个设计合作伙伴合作测试和构建其系统。Surpatanu 表示：“预计三到五年后，我们将成为一家 SaaS 公司。用户将能够直接进入我们的平台，我们将连接到用户系统中的 API。”目前，开始使用 Tektonic 需要将系统安装为企业虚拟私有云中的容器。
