Arga Labs为企业AI智能体打造数字孪生
TechCrunch AI··作者 Russell Brandom
关键信息
Arga表示，大多数测试环境只提供无状态的API端点，而它的平台会克隆整个应用，并保留权限系统和webhook。其核心卖点是可以重置并同时运行多个环境，从而让原本难以重放的企业软件也能进行类似强化学习的训练。
资讯摘要
TechCrunch报道，Arga Labs已完成1000万美元种子轮融资，这也是一批试图让AI智能体真正适用于企业场景的新创公司中的一员。此次融资由General Catalyst领投，Box Group、Emergence、Gradient和SV Angel参投。Arga主要为Salesforce、Workday和电子邮件客户端等业务软件提供训练环境。与只提供无状态API端点的简单测试方式不同，Arga尝试把整个程序做成一个数字孪生。这样克隆出来的环境会保留权限系统和webhook等真实企业工作流中的关键元素。
联合创始人兼CEO Phillip Li举例说，这类环境可以帮助智能体处理模糊情况，比如识别两个不同记录其实指向同一家公司，或者避免重复发邮件。Li认为，企业软件很难像强化学习实验那样反复重置和克隆，因此智能体在这类场景中训练起来非常困难。Arga的做法是在自己可控的环境里进行重置、修改，并同时运行多个模拟。公司的目标是缩小“强化鸿沟”，让企业软件也能像编程工具那样拥有成熟的训练基础设施。
资讯正文
让 AI 代理在实际场景中发挥作用，比许多公司预想的要困难得多——但解决办法正在到来。一批新的初创公司正在寻找更好的方法，在这些代理部署之前先对它们进行测试和训练，尤其是在现代企业环境的复杂性方面。
Arga Labs 就是这样的公司之一。该公司于周三宣布完成 1000 万美元种子轮融资，由 General Catalyst 领投，Box Group、Emergence、Gradient 和 SV Angel 参投。
Arga Labs 为 Salesforce、Workday 和电子邮件客户端等企业软件构建训练环境。大多数测试环境只满足于一个无状态 API 端点，而 Arga 则构建了一个完整规模的程序数字孪生，实际上是在保留权限系统和 web hooks 的前提下克隆整个企业程序。其结果是，一种更稳健的方式来训练跨多个系统的代理。
首席执行官兼联合创始人 Phillip Li 以一个例子说明：一位潜在客户在 Salesforce 中创建了一个线索，而他的同事则通过 HubSpot 另行联系。
“代理能否正确识别出这两者其实是同一家公司？”Li 说，“它们能否检查邮件是否只发送了一次？它们能否识别在这两个机会中该向谁发送邮件？”
代理式系统在这种歧义问题上仍然表现吃力——而他认为，Arga Labs 的工具对于帮助它们改进至关重要。
通常，代理可以通过强化学习来训练完成这类任务：本质上就是将同一个场景运行成千上万次，只保留成功的策略。但企业软件的性质使得这种规模的测试几乎不可能实现。当你需要再次运行同一个场景时，没有简单的方法去“重置”像 Salesforce 或 Outlook 这样的系统，更不用说克隆它了。
Arga Labs 的解决方案是为这类软件创建一个数字化复刻——像碰撞测试假人模拟人类一样，复制其结构。由于 Arga 对环境拥有完全控制权，因此重置或修改都很简单。公司还可以同时运行多个环境，训练代理处理不同程序之间的复杂交互。其思路是复制一个人的完整工作环境，其中不同程序和知识系统之间的特定任务相互交叠。
你可以把它理解为一种弥合编码与其他应用之间强化学习鸿沟的方法。AI 编码工具之所以进展如此迅速，部分原因在于，我们已经拥有用于部署、回滚和分析新代码的成熟工具。这些工具让我们更容易为编码搭建 RL 环境，从而使我们能够在日益复杂的编码任务上测试和训练 AI 系统。
这些工具在大多数商业软件中还不存在——至少目前还没有。但一旦它们出现，你就可以预期 AI 系统会更善于使用这些程序，并像改变编码行业一样改变其他行业。
同时担任该公司种子基金项目负责人、General Catalyst 董事总经理 Yuri Sagalov 表示，他看到对像 Arga 这样的代理测试工具的需求正在增长。
“我认为，智能体带来的很多经济价值都来自于使用业务应用，”Sagalov告诉TechCrunch。“拥有一个可重复的沙盒环境非常重要，而且对于智能体来说，这一点比对人类时更重要。”
来源与参考
收录于 2026-08-27