据TechCrunch报道，初创公司Arga于8月26日宣布完成1000万美元种子轮融资，由General Catalyst领投，Box Group、Emergence、Gradient和SV Angel参投。该公司旨在为企业AI智能体提供更好的训练环境，以应对现代企业软件的复杂性。

Arga为Salesforce、Workday和电子邮件客户端等企业软件构建训练环境。与多数测试环境仅提供无状态API端点不同，Arga构建了整个程序的数字孪生，完整克隆软件及其权限系统和网络钩子，从而可在多个系统间更稳健地训练智能体。

公司首席执行官兼联合创始人Philip Li举例说，假设一个潜在客户在Salesforce中创建线索，同时另一名同事通过Hubspot单独联系。他问道：“智能体能否正确识别这两者属于同一家公司？能否检查是否只发送过一次邮件？能否从两个机会中判断该给谁发邮件？”Li表示，智能体系统仍难以处理此类歧义，Arga的工具对改进至关重要。

通常，可通过强化学习训练AI智能体，即运行场景数万次并保留成功策略。但企业软件的特性使这种规模测试几乎不可能，因为Salesforce或Outlook等系统无法轻松“重置”以重复相同场景，更不用说克隆。Arga的解决方案是像碰撞测试假人代替真人一样，通过复制软件结构来数字重建该软件。由于Arga完全控制环境，可轻松重置或修改，还能同时运行多个环境，训练智能体处理不同程序间的复杂交互。

这一思路旨在弥补编码与其他应用之间的强化学习差距。AI编码工具之所以进展迅速，部分原因在于我们已有成熟的部署、回滚和分析代码的工具，这为编码任务设置强化学习环境提供了便利。此类工具尚不适用于大多数商业软件，但一旦具备，AI系统很可能在使用这些程序时表现更佳，并像变革编码一样变革其他行业。

General Catalyst董事总经理Yuri Sagalov表示，他看到市场对Arga这类智能体测试工具的需求日益增长。“我认为智能体的经济价值很大一部分来自使用业务应用，”Sagalov对TechCrunch说，“拥有可重复的沙盒环境非常重要，而且对智能体来说比对人更为重要。”