AI Agent平台Sedai在官网宣布，获得2000万美元B轮融资。本次由AVP领投，Norwest、Sierra Ventures和Uncorrelated Ventures等跟投。
与其他日常通用智能体不同的是，Sedai主要聚焦云优化领域，用智能体取代传统的人工运维操作，实现云基础设施的自主运行，可节省30%—50%的成本。
Seda的智能体能直接与亚马逊、微软Azure和谷歌云等主流云服务提供商连接。智能体可以学习每个环境的行为模式，并实时自主管理计算、存储和流量。客户可以先观察智能体的决策，然后逐步启用完全自动化功能，随着信任度的提高而逐步扩大应用范围。
Sedai的产品已经广泛应用的业务场景中，在生产环境中执行了超过2500万次自主操作，管理了价值30亿美元的云服务支出，并为众多企业客户节省了超过500万美元的年度成本，同时节省了超过22000小时的工程时间，并且没有发生任何事故。
产品方面，Sedai的智能体核心能力包括智能扩展、自我修复和持续优化。智能扩展利用深度强化学习动态分配资源，客户在Kubernetes集群上实现了高达65%的成本降低，在虚拟机工作负载上实现了28%的成本降低。
自我修复功能可以在问题影响用户之前检测并解决诸如性能下降和停机等问题，而大多数工具仍然依赖警报或人工响应。持续优化则在后台持续优化基础设施，客户报告操作生产力提高了6倍，性能提高了30%。
在容器化应用方面，Sedai智能体通过分析工作负载的行为，优化容器工作负载的水平和垂直扩展。它能够根据计算需求，精准地调整内存、CPU以及任务/容器数量，确保以最少的计算资源满足工作负载需求。
优化容器基础设施是智能体的另一大功能。在完成容器工作负载的优化后，它会进一步评估基础设施，选择最适合的实例类型和数量，并根据应用行为和强化学习的结果，优化实例的分组方式，以实现最佳的成本和性能平衡。
对于无服务器应用，智能体能够找到最优的内存和CPU设置，以满足性能需求的同时优化成本。它还会根据成本效益动态使用预置并发功能，进一步降低无服务器应用的成本。
此外，智能体还配备了决策引擎，该引擎能协调多个专注于不同目标如成本、可用性或延迟的智能体。系统通过季节性建模、异常检测和因果推断的组合来适应拓扑和流量的变化。
根据Sedai公开数据显示，在2024年实现了收入增长7倍，这得益于在多家财富500强公司的大规模部署以及92%的POC到客户的转化率。
Sedai计划利用这轮融资扩大其平台，并引入一些首创的功能，包括为基于大模型的应用程序进行自我调整、自主GPU优化以及为Databricks和Snowflake等平台提供AI驱动的编排。公司还将迅速扩大其市场团队，由新任首席收入官Vaneet Bhaskar领导。
（文：AIGC开放社区）