Эпоха поиска в интернете с помощью человека завершилась: Nimble запускает агентную поисковую платформу для бизнеса с точностью 99%

Веб-поиск уже претерпевает изменения под воздействием искусственного интеллекта — достаточно посмотреть на то, как охотно Google предлагает пользователям функции AI Overviews (сводки результатов поиска) в верхней части страниц выдачи, как Bing на раннем этапе интегрировал модели GPT от OpenAI и как Perplexity продолжает развивать собственную поисковую веб-платформу и браузеры на базе ИИ.

Компания Nimble объявила о запуске своей платформы Agentic Search Platform — системы, призванной превратить общедоступный веб в надежные данные уровня принятия решений для систем искусственного интеллекта и бизнес-процессов.

Запуск поддерживается финансированием раунда Серии B в размере 47 млн долларов под руководством Norwest при участии Databricks Ventures и других инвесторов, в результате чего общий объем привлеченных средств компании достиг 75 млн долларов.

Эта инициатива устраняет фундаментальное «узкое место» в текущую эпоху ИИ: хотя большие языковые модели (LLM) становятся все более сложными, они часто рассуждают на основе неполной или неподтверждаемой внешней информации. Платформа Nimble призвана устранить этот «пробел предположений», предоставляя управляемый уровень данных, который производит поиск, навигацию и проверку актуальных данных из интернета в режиме реального времени.

В эксклюзивном интервью для VentureBeat соучредитель и генеральный директор Nimble Ури Кнорович (Uri Knorovich) поделился воспоминаниями о первоначальном скептицизме в отношении его видения машиноцентричного интернета.

«Когда мы только основали эту компанию, и я впервые пошел к инвесторам, я сказал им, что веб создан для людей, но машины станут первыми гражданами интернета», — вспоминает Кнорович. Он отметил, что, хотя первоначально его называли «слишком дальновидным», текущая реальность внедрения ИИ подтвердила его тезис.

Технология: координированная многоагентная архитектура

Ядром решения от Nimble является проприетарная распределенная архитектура, которая координирует специализированных агентов для выполнения задач, традиционно решаемых исследователями-людьми или ненадежными парсерами веб-страниц. Согласно документации по инфраструктуре компании, процесс разделен на пять четких уровней:

• Безголовый браузер и поисковые агенты: Эти уровни управляют первичном взаимодействием с целевым доменом, перемещаясь по сложным структурам сайтов так, как это сделал бы человек.

• Агенты синтаксического анализа: Эти агенты интерпретируют содержимое страницы, выявляя релевантные элементы данных в различных форматах.

• Агенты обработки данных: Этот уровень агрегирует, фильтрует и очищает зашумленные интернет-данные для получения конкретных структурированных ответов.

• Агенты проверки: Заключительный этап включает верификацию результатов для обеспечения точности и полноты перед их передачей.

В отличие от стандартных поисковых систем, предназначенных для кликов по ссылкам потребителей, эта архитектура использует мультимодальные возможности и возможности рассуждения передовых моделей (включая модели от OpenAI, Anthropic и Meta) для управления реальными браузерами. Это позволяет Nimble ориентироваться в динамических макетах и перекрестно проверять результаты, выдавая аудируемые данные вместо простых текстовых сводок.

Новая парадигма: «Веб создан для людей, но машины — это первые граждане»

Кнорович отмечает, что масштаб взаимодействия ИИ с интернетом принципиально отличается от человеческого поведения. «Мы, люди, ищем, может быть, три или пять вариантов, прежде чем принять решение… но каждый день Nimble выполняет более 3,2 миллиона взаимодействий в сети», — пояснил он. Этот огромный объем в миллиарды ежемесячных поисковых запросов представляет собой программный сдвиг, требующий нового типа инфраструктуры.

По словам Кноровича, узким местом для предприятий сегодня является не интеллект моделей, а качество данных, к которым они могут получить доступ. «Агенты — это заголовки новостей, а точный и надежный веб-поиск — это узкое место», — заявил он.

Nimble против потребительского поиска: точность важнее скорости

Кнорович явно отличает Nimble от универсальных инструментов вроде Google или потребительских поисковых ассистентов на базе ИИ.

В то время как Google создал поисковый интерфейс для пользователей, оптимизированный под скорость и поиск ближайшего ресторана, предприятиям требуются высокоточные результаты в больших масштабах для принятия решений стоимостью в миллионы долларов.

«Универсальные инструменты веб-поиска отлично подходят для получения общих ответов, например о том, кто является женой пропавшего Лео», — отметил Кнорович во время интервью. «Но предприятиям нужны глубокие, детальные данные, и им необходима возможность управлять поисковыми фильтрами, регулированием и тем, что считать надежным источником». В отличие от потребительских режимов ИИ, которые могут суммировать пост на Reddit или новость общего характера, Nimble предоставляет информацию «на уровне улиц», которую можно сохранять непосредственно в корпоративной учетной системе.

Продукт: преодоление разрыва между разработчиками и решениями без кода (no-code)

Платформа Agentic Search Platform поставляется через два основных интерфейса, разработанных с учетом масштабируемости предприятий:

1. Веб-поисковые агенты: Конструктор рабочих процессов ИИ без кода (no-code), который позволяет бизнес-командам описывать необходимые данные и получать структурированные потоки данных без написания единой строки кода.

2. SDK веб-инструментов: Набор API для разработчиков для поиска, извлечения и сканирования веб-страниц непосредственно из их кода. Сюда входят специализированные инструменты, такие как API /crawl для разметки целых доменов и API /map для создания деревьев доменов.

Платформа создана для предоставления данных с точностью более 99% (что означает менее 1% неточных или галлюцинированных данных от общего объема содержимого каждого возвращенного результата поиска) и задержкой в 1-2 миллисекунды на запрос.

Она нативно интегрируется с основными средами данных, позволяя пользователям передавать чистые данные напрямую в Databricks, Snowflake, S3 или Microsoft Fabric.

В ходе интервью Кнорович подчеркнул, что Nimble разработана как модель-независимая платформа, легко работающая с самыми современными моделями от OpenAI, Anthropic и Gemini от Google. Эта гибкость позволяет компаниям использовать Nimble наряду с существующим технологическим стеком, независимо от того, запускают ли они модели в облаке или локально для сред с высоким уровнем безопасности, таких как здравоохранение или банкинг.

Примеры использования: точность в действии

Кнорович привел несколько реальных примеров того, как эти данные «на уровне улицы» влияют на профессиональные рабочие процессы. Например, агенту по недвижимости, желающему расширить свою деятельность на новую территорию, не нужна общая сводка от универсального ИИ.

«Если вы хотите узнать, что происходит на рынке коммерческой недвижимости в Атланте… вы не ищете поиск, оптимизированный для миллисекунд», — пояснил Кнорович. «Вы ищете информацию на уровне улиц, на уровне микрорайонов… данные, которые вы действительно можете увидеть в таблице или скачать в Excel».

Другой сценарий использования включает крупные финансовые институты, использующие Nimble для процессов «знай своего клиента» (KYC). Развертывая автономного поискового агента, банки могут сопоставлять несколько публичных отчетов, криминальных хроник и проверок адресов, чтобы составить полный профиль клиента еще до того, как он войдет в здание. Цель, отметил Кнорович, состоит в том, чтобы предоставить «внешнюю правду», которая существует за пределами внутренних брандмауэров организации.

Корпоративное лицензирование и соответствие требованиям

Nimble отличается от устаревших инструментов парсинга строгим вниманием к управлению и доверию. Платформа изначально соответствует требованиям безопасности («compliant-by-design») и имеет сертификаты SOC2 Type II, GDPR, CCPA и HIPAA.

Ценообразование структурировано так, чтобы поддерживать как экспериментальные стартапы, так и крупномасштабные корпоративные операции, и соотносится с объемом и глубиной извлекаемых данных.

«Ценообразование должно соответствовать ценности, которую получает пользователь… поэтому мы устанавливаем цены в зависимости от количества выполняемых поисковых запросов», — сказал Кнорович.

• API поиска и ответов: Стандартные поисковые запросы стоят 1 доллар за 1000 запросов, в то время как функция «Ответ», обеспечивающая рассуждения на основе результатов поиска, стоит 4 доллара за 1000 запросов.

• Управляемые сервисы (Managed services): Для крупных организаций управляемые тарифные планы начинаются от 2000 долларов в месяц (для стартапов) и доходят до 15 000 долларов в месяц (для профессионалов) за неограниченное количество агентов и приоритетную поддержку.

• Доступ к прокси: Сеть из более чем 1 миллиона резидентных прокси доступна по цене от 7,50 долларов за ГБ.

Сообщество и реакция пользователей

Переход к агентному поиску уже внедрен в работу несколькими компаниями из списка Fortune 500 и стартапами в сфере ИИ:

• Джули Аверилл (Julie Averill), бывший директор по информационным технологиям в Lululemon, заявила, что ценовая разведка, на анализ которой раньше уходили недели, теперь выполняется за считанные минуты благодаря передаче управления агенту.

• Итамар Фридман (Itamar Fridman), генеральный директор и соучредитель Qodo, отметил, что масштабируемость платформы «имеет решающее значение для разработки более надежных и стабильных систем ИИ» путем обеспечения LLM высококачественными данными.

• Деннис Ирорере (Dennis Irorere), инженер по данным в TripAdvisor, подчеркнул, что платформа упрощает извлечение структурированных данных из сложных источников, что он охарактеризовал как «трансформирующее» для своей роли.

• Grips Intelligence сообщила о масштабировании более чем на 45 000 сайтов электронной коммерции с использованием веб-API Nimble для предоставления актуальных данных о ценах и продуктах в режиме реального времени.

• Alta использует платформу для поддержки миллионов рабочих процессов выхода на рынок на базе ИИ ежедневно, сообщая о в 3–4 раза более глубоком контексте и надежности >99%.

Раунд Серии B ускорит развитие многоагентного веб-поиска и управления данными

Финансирование Серии B в размере 47 млн долларов, о котором было объявлено одновременно с запуском платформы, будет использовано для ускорения исследований в области многоагентного веб-поиска и дальнейшего развития управляемого уровня данных.

В раунде приняли участие широкая экосистема инвесторов, включая Target Global, Square Peg, Hetz Ventures, Slow Ventures, R-Squared Ventures, J-Ventures и InvestInData.

Эндрю Фергюсон (Andrew Ferguson), вице-президент Databricks Ventures, отметил, что Nimble дополняет их платформу интеллектуального анализа данных (Data Intelligence Platform), предоставляя «веб-слой данных в реальном времени», который расширяет рабочие процессы за пределы внутренних источников. Эта стратегическая инвестиция сигнализирует о сдвиге в отрасли в сторону приоритета «внешней правды» для обоснования критически важных приложений ИИ.

По мнению Кноровича, будущее интернета принадлежит программному взаимодействию. «Программный веб-поиск — это то, к чему мы стремимся», — заключил он. Отказываясь от устаревших поставщиков данных и хрупких парсеров, Nimble стремится предоставить структуру реального времени, необходимую для того, чтобы ИИ действовал уверенно в реальном мире.