95% 企业 AI 项目惨遭滑铁卢！这家初创公司融资 2500 万美元要做"可问责的 AI 智能体"

颠覆传统: 从生成响应到构建流程

虽然这听起来与 Cursor 和 Creandum 支持的 Lovable 等"氛围编程"平台有些相似，但 MaisaAI 强调其方法论存在根本性差异。"我们不是用 AI 来构建响应，而是用 AI 来构建获得响应所需执行的流程——我们称之为'工作链'，"MaisaAI 首席执行官 DavidVillalón 在接受 TechCrunch 采访时表示。

这一创新流程的主要架构师是 Maisa 的联合创始人兼首席科学官 ManuelRomero，他此前曾与 Villalón 在西班牙 AI 初创公司 Clibrain 共事。2024 年，两人联手打造了一套解决 AI 幻觉问题的方案，因为他们亲眼目睹了"你无法依赖 AI"的现实。

HALP 系统: 像学生在黑板前一样工作

这对创始人并非对 AI 持怀疑态度，但他们认为人类审查"五分钟内完成的三个月工作量"根本不现实。为解决这一问题，Maisa 采用了名为 HALP 的系统，即人类增强型大语言模型处理系统。这套定制方法的工作方式就像学生在黑板前演示——数字员工会向用户询问需求，同时详细说明他们将遵循的每个步骤。

该公司还开发了知识处理单元 KPU，这是一个旨在限制幻觉现象的确定性系统。虽然 Maisa 从技术挑战而非用例出发，但很快发现其在可信度和问责制方面的投入与希望将 AI 应用于关键任务的企业产生了强烈共鸣。目前使用 Maisa 生产环境的客户包括一家大型银行，以及汽车制造和能源领域的多家公司。

企业级部署: 安全云端与本地化并举

通过服务这些企业客户，Maisa 希望将自己定位为更先进的机器人流程自动化 RPA 形式，在不要求企业依赖僵化预定义规则或大量手动编程的情况下释放生产力潜能。为满足客户需求，该公司还提供安全云端部署或本地部署两种选择。

这种企业优先的策略意味着 Maisa 的客户基数相比数百万涌向免费增值氛围编程平台的用户仍然很小。但正当这些平台开始探索如何赢得企业客户时，Maisa 正朝着相反方向发展，通过 MaisaStudio 扩大客户漏斗并简化采用过程。

AIbase 了解到，该公司还计划与在多个国家设有业务的现有客户共同扩张。Maisa 在瓦伦西亚和旧金山设有双总部，已在美国站稳脚跟，这也反映在其股权结构中——去年 12 月的 500 万美元 pre-seed 轮由旧金山风投公司 NFX 和 VillageGlobal 领投。

此外，TechCrunch 独家获悉，美国公司 ForgepointCapitalInternational 通过其与西班牙桑坦德银行的欧洲合资企业参与了本轮融资，彰显了其对监管行业的吸引力。

差异化竞争: 专注复杂场景与非技术用户

专注于需要非技术用户问责的复杂用例可能是 Maisa 的差异化优势，其竞争对手包括 CrewAI 和许多其他 AI 驱动的面向业务的工作流自动化产品。在 LinkedIn 帖子中，Villalón 强调了这场"AI 框架淘金热"，警告称当你需要可靠性、可审计性或修复错误的能力时，"快速启动"会变成长期噩梦。

为实现帮助 AI 规模化的目标，Maisa 计划利用这笔资金将团队从 35 人扩张至 65 人，预计在 2026 年第一季度前完成扩张以满足需求。从今年最后一个季度开始，该公司预计将迎来快速增长，开始为等待名单上的客户提供服务。Villalón 表示:"我们将向市场展示，有一家公司正在兑现承诺，而且确实有效。"

面对 95% 企业 AI 项目失败率的严峻现实，MaisaAI 的可问责智能体方案为企业 AI 应用提供了一条全新路径。这种强调透明度和监督能力的技术路线，或将成为企业级 AI 部署的新标杆。