在数据爆炸的时代，客户团队面临着前所未有的挑战：如何从海量数据中提炼出有价值的信息，并将其转化为能够触动客户的定制化沟通材料？Korl，一家新兴的创业公司，正试图通过其创新的多模态、多代理工具来解决这一问题。该工具能够跨多个系统工作，帮助客户团队在几分钟内准备出高度个性化的客户材料。
多源数据聚合，构建全面客户视图
Korl的核心在于其先进的多代理管道，这些管道能够从多个系统（如Jira的工程文档、Google Docs的概要、Figma的设计以及Salesforce的项目数据）中聚集信息，从而构建一个多源视图。一旦客户将Korl连接到Jira，其代理就会研究现有的和计划中的产品功能，以确定如何映射数据并导入新的产品功能。平台还会将产品数据与客户信息（如使用历史、业务优先级和生命周期阶段）相匹配，并利用AI填补信息空白。
AI模型协同，优化输出质量
Korl采用了一种模型集成策略，根据任务的需求（如速度、准确性和成本）在OpenAI、Gemini和Anthropic的模型之间进行切换。这种灵活性确保了每项任务都能得到最适合的模型处理。例如，对于需要快速构建上下文的场景，Korl可能会选择使用GPT-4o；而对于更复杂的、面向客户的沟通材料，它则可能会转向Claude 3.7。此外，Korl还实施了复杂的回退机制，以应对单一模型失败的情况，从而确保任务能够顺利完成。
从数据到故事，创造真正有意义的内容
Korl不仅仅是从各个来源拉取数据，它还能够解释不同类型的信息，如文本、结构化数据、图表或图表。其平台能够分析这些数据背后的深层含义，并将其转化为能够与客户产生共鸣的故事。Berit Hoffmann，Korl的CEO兼联合创始人表示：“我们的目标是交付经过精心打磨、可直接用于客户的材料，而不仅仅是分析数据或原始见解。”
解决客户痛点，提升业务效率
Korl的出现解决了现有工具的两大短板：缺乏深入的业务背景和品牌准确性。其代理能够从多个系统收集业务背景信息，使得自动化生成的演示文稿具有战略业务价值。同时，Korl的专有技术还能够从现有材料中提取和复制品牌指导原则，确保输出的材料符合客户的品牌形象。
对于中型软件公司而言，Korl还带来了显著的商业价值。通过揭示先前未实现的产品价值，并帮助客户团队轻松地将这些价值传达给客户，Korl有望帮助公司提高净收入留存率（NRR）。此外，它还极大地提高了效率，将每个客户通话的演示文稿准备时间从数小时缩短到数分钟。
市场反响热烈，融资助力未来发展
Korl的早期客户已经体验到了其平台带来的好处。例如，技能构建平台Datacamp和礼品及直邮公司Sendoso都表示，Korl的AI使他们能够更快速、更有效地准备客户材料。随着市场的积极响应，Korl也成功吸引了投资者的关注。在最近的一轮融资中，该公司获得了由MaC Venture Capital和Underscore VC共同领投的500万美元种子资金，Perceptive Ventures、Stage2 Capital和VMware创始人Diane Greene也参与了此轮融资。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/korl-li-yong-openai-gemini-he-anthropic-shi-xian-ke-hu-cai
