Marble Cognition 获 375 万美元种子前融资，打造能通过观察学习的 AI 同事

要实现办公室工作的自动化，最难的环节往往发生在 AI 智能体采取第一个行动之前：弄清楚员工实际在做什么。一项工作流程可能涉及收件箱、电子表格和多个业务应用程序，其中的例外情况团队成员都心知肚明，却从未记录在正式规范中。Marble Cognition已获得 375 万美元种子前融资，计划将这些运营经验转化为 AI 同事。

Heartcore和Seedcamp共同领投了此轮融资。据公告，天使投资者包括一位 Datadog 董事会成员、一位 Personio 创始人，以及来自 McKinsey、Mistral AI 和 Lovable 的高管。这家总部位于慕尼黑的公司将利用这笔资金扩大推理规模、壮大工程团队，并在美国推出产品。

Marble 的方法从观察工作开始。它会记录流程的实际运行方式，将观察结果转化为结构化流程图，再部署 Marble Coworkers，让它们在员工已经使用的工具中执行由此形成的工作流程。在需要判断或批准的环节，人仍会参与其中。

将未成文的工作流程转化为自动化蓝图

即使智能体能够操作软件，它仍需要知道该查阅哪些记录、怎样才算完成任务，以及何时应因出现例外情况而升级处理。当公司的实际操作流程只是以习惯、非正式交接和散落在各个系统中的知识存在时，要提供这些指引并不容易。

Marble 认为，随着软件开发和智能体构建变得更加容易，这类背景信息将愈发重要。它所主张的优势，是能够准确理解要实现自动化的工作：行动顺序、所用信息，以及连接各个步骤的决策。

该公司表示，其桌面应用程序会记录业务应用程序中的屏幕画面、点击和击键操作。它利用这些观察结果构建结构化流程图，供 AI 系统解读，随后创建能够端到端执行流程的同事。这种做法将工作流程发现与部署衔接起来，而不是让客户自行把流程分析转化为一个独立的自动化项目。

Marble 联合创始人兼首席执行官 Felix Rösner 在公告中表示：“我们接触的每家公司都希望 AI 能接手实际工作。但没有人能告诉 AI，这些工作究竟是怎么完成的。”他接着说：“所以我们首先解决这个问题。”

能够跨现有业务工具工作的 AI 同事

Marble 的现有产品网站更具体地介绍了这一执行模式。网站称，这些同事可以原生操作电脑和浏览器，让团队能够在现有工作环境中委派任务。网站以退款分流为例，展示了如何结合客户请求、退款政策和业务记录：同事会对请求分类、核对政策、起草回复，并将例外情况交由人工处理。

这个例子说明了背景信息为何重要。生成一条看似合理的回复只是其中一个步骤。实用的 AI 同事必须将请求与相关规则及客户信息联系起来，然后区分常规工作与不应自动处理的情况。

从运营角度看，Marble 希望弥合理解工作流程与实际运行工作流程之间的差距。流程图为工作提供规范；AI 同事在业务应用程序中执行流程；而人工审核则在任务需要时保留决策环节。成功部署取决于规范能否既涵盖常规流程，也准确记录例外情况。

早期客户与金融服务领域的部署案例

Marble 表示，其合作对象包括科技独角兽、私募股权支持的公司和 AI 整合型企业，并列出 EGYM、Mutares 和 Enam 作为客户。对于一款面向重复性强、需要频繁使用各类工具的行政运营工作的产品而言，这些机构是理想的试验场。

Marble 表示，在一家未具名、由私募股权持有的美国金融服务公司的一次部署中，AI 同事将每个案件的处理时间缩短了 90%，并帮助团队在首月无需增加员工便多处理了 50% 的案件。该同事通过观察团队学习工作流程，并负责准备和解方案，交由专员批准。

这些数字是公司报告的特定部署结果，并非普遍适用的绩效基准。它们描述了两种不同的结果——处理单个案件所花费的时间，以及团队的总体处理量——而专员批准仍是流程的一部分。

这个案例也体现了公司的商业着力点。结构可重复、审批界限明确的工作，可以成为部署智能体的起点；而较为模糊的决策仍由团队处理。要扩大这种做法的规模，系统必须能够识别出表面上熟悉、实则超出已学习工作流程范围的案件。

隐私控制是观察工作流程的关键

能够从员工活动中学习的产品，需要明确规定数据收集和访问权限的边界。Marble 表示，其桌面应用不会记录私人应用、私人标签页以及工作时间以外的活动。员工可以暂停录制；分析则以汇总方式进行，而非用于评估个人。

公司还表示，在任何人或 AI 模型查看捕获的资料之前，资料都会经过匿名化处理，包括部署在客户自有云环境中的情况。这些是公司声明的保障措施，对于系统的预期运行方式至关重要，并非产品的附带功能。

对于企业部署，实际需要考虑的问题包括：哪些应用会被纳入范围、如何移除敏感信息，以及谁有权访问最终生成的流程信息。在限制不必要的数据收集的同时，获取足以复现工作流程的信息，是这一模式面临的核心工程与治理挑战。

种子前轮融资将用于推理、工程开发和拓展美国市场

Rösner 与联合创始人、Marble 首席技术官 Christophe Schmit 在慕尼黑数字技术与管理中心相识，并于 2025 年底创立了这家公司。Rösner 此前曾在人工智能销售代理公司 11x 工作。据新闻稿介绍，曾在麻省理工学院（MIT）从事研究的 Schmit，此前曾在 Enam 工作。

这笔融资将用于支持所需的基础设施建设和工程开发，将观察到的工作流程转化为可部署的 AI 同事，同时也将支持 Marble 计划中的美国市场启动。Seedcamp 的参与还使公司得以与一位曾在 UiPath 发展早期投资该公司的投资者建立联系，让 Marble 融入更广泛的一脉企业之中：这些企业都试图借助软件减少重复性的办公室工作。

Marble 的主张是，企业自动化的下一个瓶颈，越来越在于代理所接收的流程知识的质量。其AI 同事将依据它们把这些知识可靠地转化为已完成工作的能力，以及在工作流程需要时保留人类判断的能力来接受评估。