La búsqueda web ya ha sido interrumpida por la IA: puntada con ver con qué ligereza Google presenta a los usuarios descripciones generales de IA (resúmenes de resultados de búsqueda) en la parte superior de sus páginas de resultados, cómo Bing integró desde el principio los modelos GPT de OpenAI y cómo Perplejidad continúa basándose en su propia plataforma de búsqueda web y navegadores impulsados ​​por inteligencia químico.

Nimble anunció el propagación de su plataforma de búsqueda agenteun sistema diseñado para alterar la web pública en datos confiables y de jerarquía de atrevimiento para sistemas de inteligencia químico y flujos de trabajo comerciales.

El propagación cuenta con el respaldo de 47 millones de dólares en financiación Serie B liderada por Norwest, con la décimo de Databricks Ventures y otros, lo que eleva la financiación total de la empresa a 75 millones de dólares.

La iniciativa aborda un cuello de botella fundamental en la presente era de la IA: si adecuadamente los grandes modelos de idioma (LLM) se están volviendo más sofisticados, a menudo razonan sobre información externa incompleta o no verificable. La plataforma de Nimble tiene como objetivo eliminar esto "brecha de conjeturas" al proporcionar una capa de datos gobernada que investigación, navega y valida datos de Internet en vivo en tiempo efectivo.

En una entrevista monopolio con VentureBeat, el cofundador y director ejecutor de Nimble, Uri Knorovich, reflexionó sobre el desconfianza original con respecto a su visión de una Internet centrada en las máquinas.

"Siempre que iniciamos esta empresa, y la primera vez que acudí a inversores, les dije que la web está diseñada para humanos, pero que las máquinas serán los primeros ciudadanos de la web." recordó Knorovich. Señaló que si adecuadamente las reacciones iniciales lo etiquetaron como "demasiado iluminado," la sinceridad presente de la prohijamiento de la IA ha validado su exposición.

Tecnología: Construcción multiagente coordinada

El núcleo de la alternativa de Nimble es una edificio distribuida patentada que organiza agentes especializados para realizar tareas tradicionalmente manejadas por investigadores humanos o raspadores de web frágiles. Según la documentación de infraestructura de la empresa, el proceso se divide en cinco capas distintas:

• Navegador sin habitante y agentes de navegación: Estas capas gestionan la interacción original con un dominio objetivo, navegando por estructuras complejas del sitio como lo haría un humano.

• Agentes de prospección: Estos agentes interpretan el contenido de la página, identificando instrumentos de datos relevantes en varios formatos.

• Agentes encargados del tratamiento de datos: Esta capa agrega, filtra y limpia datos ruidosos de Internet para producir respuestas estructuradas específicas.

• Agentes de energía: El paso final implica efectuar los resultados para asegurar su precisión e integridad antiguamente de la entrega.

A diferencia de los motores de búsqueda típico diseñados para que los consumidores hagan clic en enlaces, esta edificio utiliza capacidades multimodales y de razonamiento de modelos de frontera, incluidos los de OpenAI, Anthropic y Meta, para controlar navegadores reales. Esto permite a Nimble navegar por diseños dinámicos y efectuar resultados, generando resultados de datos auditables en emplazamiento de simples resúmenes de texto.

Un nuevo ideal: ‘La web está construida para los humanos, pero las máquinas son los primeros ciudadanos’

Knorovich señala que la escalera de interacción de la IA con la web es fundamentalmente diferente del comportamiento humano. "Nosotros, como humanos, buscamos quizás tres o cinco opciones antiguamente de tomar decisiones… pero cada día, Nimble realiza más de 3,2 millones de interacciones en la web." explicó. Este enorme bombeo de miles de millones de búsquedas mensuales representa un cambio programático que requiere un nuevo tipo de infraestructura.

El cuello de botella para las empresas hoy en día, según Knorovich, no es la inteligencia de los modelos, sino la calidad de los datos a los que pueden penetrar. "Los agentes son los titulares y la búsqueda web precisa y confiable es el cuello de botella." afirmó.

Búsqueda ágil frente a búsqueda de consumidores: precisión sobre velocidad

Knorovich diferencia explícitamente a Nimble de herramientas de uso caudillo como Google o los asistentes de búsqueda de IA para consumidores.

Si adecuadamente Google ha creado una experiencia de búsqueda para los consumidores optimizada para la velocidad y la búsqueda de un restaurante almacén, las empresas requieren resultados de entrada escalera y entrada precisión para tomar decisiones multimillonarias.

"Las herramientas de búsqueda web de uso caudillo son excelentes para tener respuestas generales, como quién es la esposa que yerro Leo," comentó Knorovich durante la entrevista. "Pero las empresas necesitan datos profundos y granulares, y necesitan tener la capacidad de controlar los filtros de búsqueda, controlar la regulación y controlar cuál es una fuente confiable.". A diferencia de los modos de IA para consumidores que pueden resumir una publicación de Reddit o telediario de suspensión nivel, Nimble proporciona "nivel de calle" información que puede almacenarse directamente en un sistema de registro empresarial.

Producto: Compendiar la brecha entre la yerro de código y los desarrolladores

La plataforma Agentic Search se entrega a través de dos interfaces principales diseñadas para la escalabilidad empresarial:

1. Agentes de búsqueda web: Un productor de flujo de trabajo de IA sin código que permite a los equipos empresariales describir los datos que necesitan y cobrar flujos de datos estructurados sin escribir una recorrido de código.

2. W.SDK de herramientas eb: Un conjunto de API para que los creadores busquen, extraigan y rastreen la web directamente desde su código. Esto incluye herramientas especializadas como la API /crawl para mapear dominios completos y la API /map para crear árboles de dominios.

La plataforma está diseñada para ofrecer datos con una precisión superior al 99 % (es proponer, menos del 1 % de datos inexactos o alucinantes para el contenido total de cada resultado de búsqueda devuelto) y una latencia de 1 a 2 milisegundos por solicitud.

Se integra de forma nativa con los principales entornos de datos, lo que permite a los usuarios transmitir datos limpios directamente a Databricks, Snowflake, S3 o Microsoft Fabric.

Durante la entrevista, Knorovich enfatizó que Nimble está diseñado para ser independiente del maniquí y trabajar a la perfección con modelos de última gestación de OpenAI, Anthropic y Gemini de Google. Esta flexibilidad permite a las empresas utilizar Nimble conexo con su pila tecnológica existente, ya sea que estén ejecutando modelos en la nimbo o en las instalaciones para entornos de entrada seguridad como atención médica o banca.

Estudios de caso: Precisión en obra

Knorovich proporcionó varios ejemplos del mundo efectivo de cómo esto "nivel de calle" Los datos impactan los flujos de trabajo profesionales. Por ejemplo, un corredor de fondos raíces que investigación expandirse a un nuevo condado no necesita un extracto de suspensión nivel de una IA de propósito caudillo.

"Si quiere entender qué está pasando en el sector inmobiliario comercial en Atlanta… no está buscando una búsqueda optimizada para el milisegundo," explicó Knorovich. "Está buscando información a nivel de calle, a nivel de vecindario… datos que efectivamente puede ver en una tabla o descargar a Excel.".

Otro caso de uso involucra a importantes instituciones financieras que utilizan Nimble para "conoce a tu cliente" (KYC) procesos. Al implementar un agente de búsqueda autónomo, los bancos pueden hacer referencias cruzadas de múltiples informes públicos, referencias penales y verificaciones de direcciones para crear un perfil completo de un cliente incluso antiguamente de que ingrese al edificio. El objetivo, señaló Knorovich, es proporcionar la "verdad externa" que existe fuera de los cortafuegos internos de una estructura.

Licencias empresariales y cumplimiento

Nimble se diferencia de las herramientas de scraping heredadas por un enfoque riguroso en la gobernanza y la confianza. La plataforma es "compatible por diseño," con certificaciones para SOC2 Tipo II, GDPR, CCPA e HIPAA.

Los precios están estructurados para respaldar tanto a empresas emergentes experimentales como a operaciones empresariales de gran escalera, alineados con el bombeo y la profundidad de los datos recuperados.

"El precio debe estar adscrito con el valencia que obtiene el usufructuario… por lo tanto, fijamos el precio según la cantidad de búsquedas que estás realizando." dijo Knorovich.

• API de búsqueda y respuesta: Los datos de búsqueda típico cuestan 1 dólar por 1.000, mientras que los "Respuesta" Esta función, que proporciona un razonamiento basado en los resultados de la búsqueda, cuesta 4 dólares por cada 1.000.

• Servicios gestionados: Para organizaciones más grandes, los niveles administrados comienzan en $2,000 por mes (Startup) y escalan hasta $15,000 por mes (Profesional) para agentes ilimitados y soporte prioritario.

• Camino proxy: Una red de más de 1 millón de servidores proxy residenciales está habitable a partir de $7,50 por GB

Reacciones de la comunidad y los usuarios

Varias empresas de Fortune 500 y nuevas empresas nativas de IA ya han puesto en actos la transición a la búsqueda agente:

• Julie Averill, ex CIO de Lululemonafirmó que la información sobre precios que antiguamente tardaba semanas en revisarse ahora puede responderse en minutos poniendo el control en manos de un agente.

• Itamar Friedman, director ejecutor y cofundador de Qodo, señaló que la escalabilidad de la plataforma era "crucial para desarrollar sistemas de IA más robustos y confiables" alimentando a los LLM con datos de entrada calidad.

• Dennis Irorere, ingeniero de datos de TripAdvisordestacó que la plataforma simplifica la ascendencia de datos estructurados de fuentes complejas, lo que calificó como "transformador" por su papel.

• Inteligencia de agarres informó acaecer escalado a más de 45.000 sitios de comercio electrónico utilizando la API web de Nimble para ofrecer precios y datos de productos en tiempo efectivo.

• entrada utiliza la plataforma para impulsar diariamente millones de flujos de trabajo de comercialización impulsados ​​por IA, generando informes de un contexto 3 o 4 veces más profundo y una confiabilidad >99 %.

Serie B para acelerar la búsqueda web multiagente y la gobernanza de datos

La financiación Serie B de 47 millones de dólares anunciada conexo con la plataforma se utilizará para acelerar la investigación en búsqueda web de múltiples agentes y desarrollar aún más la capa de datos gobernados.

La ronda contó con la décimo de un amplio ecosistema de inversores, incluidos Target Universal, Square Peg, Hetz Ventures, Slow Ventures, R-Squared Ventures, J-Ventures e InvestInData.

Andrew Ferguson, vicepresidente de Databricks Ventures, señaló que Nimble complementa su plataforma de inteligencia de datos al proporcionar una "capa de datos web en tiempo efectivo" que extiende los flujos de trabajo más allá de las fuentes internas. Esta inversión estratégica señala un cambio en la industria con destino a la priorización "verdad externa" para poner en tierra aplicaciones de IA de representación crítica.

Para Knorovich, el futuro de la web pasa por la interacción programática. "La búsqueda web programática es con destino a donde estamos avanzando," concluyó. Al alejarse de los proveedores de datos heredados y de los frágiles raspadores, Nimble pretende proporcionar la estructura en tiempo efectivo necesaria para que la IA actúe con confianza en el mundo efectivo.