Shackleton AI 获 500 万美元种子轮融资，推动 AI 智能体应用于建筑行业

Shackleton AI 获得了 500 万美元种子轮融资，本轮融资由 Battery Ventures 领投。公司同时结束隐身发展阶段，推出面向开发与建筑管理的智能体平台。这家总部位于纽约的公司瞄准的是建筑项目规划、财务、现场报告和沟通之间的行政工作。

Brick & Mortar Ventures、Trust Ventures、Correlation Ventures、Motivate Partners、Thayer Investment Partners、Act One Ventures、Brainstorm Ventures、Silence VC 等投资方也参与了本轮融资。Shackleton 计划利用这笔资金拓展 AI 智能体能够管理的工作流程，并加快市场拓展。

根据公司的上线公告，该平台于 2026 年 6 月推出，目前管理着遍及 15 个以上州、项目总价值超过 10 亿美元的建筑项目。这个数字指的是通过该软件管理的建筑项目价值，并非 Shackleton 的营收或估值。客户包括从事多户住宅、工业和商业建筑工程的中型总承包商，以及 Red Lobster、Dog Haus 和 Pepper Lunch 等在多个地点经营的品牌。

在总承包商内部打造

联合创始人 Michael Ragheb、Hassan Yasin 和 Olexandr Kaltsev 曾将技术赋能型商业总承包商 Ernest 在美国东南部的营收做到 3500 万美元，之后开发了这一平台。他们最初关注的是如何协调真实项目：相关工作往往分散在彼此割裂的软件中，难以统筹。

Shackleton 联合创始人兼首席执行官 Ragheb 在公告中表示：“我在 Ernest 工作时，花在不同系统间迁移数据上的时间，比管理手头项目的时间还多。”公司认为，项目经理在投标、排期、文档和财务工具之间传递信息，会浪费宝贵时间。

Battery Ventures 普通合伙人 Michael Brown 指出，这种实际运营经验是其投资考量的一部分。他说：“Shackleton 团队先打造了这个平台来运营自己的业务，之后才将它推向市场。”

贯穿项目记录的 AI 智能体

Shackleton 将其产品描述为一套智能体操作系统，覆盖选址、施工前准备、项目与现场管理、财务、沟通以及项目移交。这里的“操作系统”指的是一个协同管理建筑工作的共享业务软件平台。

智能体的任务包括起草信息征询单（RFI）、跟进逾期未交的报审文件、在付款申请进入审批流程前识别预算偏差，以及将现场笔记整理成每日报告。RFI 用于记录需要澄清的项目要求；报审文件通常用于提交材料、设备或其他拟实施工程，供相关人员审核。

公司网站介绍了一种统一的项目数据模型，其中包含投标、预算、RFI、报审文件、变更单和现场报告。其预期优势在于上下文信息：智能体可以跨相关记录开展工作，而不是只能查看单个应用程序中的信息。Shackleton 还介绍了面向不同岗位的智能体，适用于现场工作、规划、开发、采购、法务、业务增长以及办公室和财务运营等职能。

其浏览器端和现场端界面也分别针对不同的工作环境设计。办公室用户可以协调进度安排、里程碑和关键路径；现场团队则可以访问图纸并记录现场进展。公司表示，断网时图纸仍可查看和添加标注，网络恢复后，相关更改会自动同步。这些是 Shackleton 描述的产品功能，并非独立测试得出的结果。

将项目活动与会计系统连接

Shackleton 的产品概览整合了项目管理、业务管线与提案、投标管理、现场报告、财务和沟通中心。产品还提供并排比较投标方案的功能，以及一个分包商门户；项目沟通内容会关联到相应工程。沟通中心列出了与 Google Workspace 和 Microsoft 365 的集成。

公司的集成目录还单独列出了 QuickBooks Online、QuickBooks Desktop、Sage 300 Construction and Real Estate 和 Sage Intacct。根据连接器的不同，映射的记录包括项目、供应商或分包商、成本代码、承诺、发票、账单和预算。这样一来，平台就能将工程活动与现有会计系统连接起来，无需手动重新录入每一项财务记录。

对于处理预算异常的智能体而言，这些连接至关重要。要发出有用的提醒，就需要将项目变更与相关成本记录和审批流程对应起来。生成看似合理的摘要，只是完成这项行政工作的一个环节。

工作流程仍包含人工审批

上线公告称，智能体可以在整个平台上运行，同时由人员通过审核和审批流程进行监督。Shackleton 的长期愿景是让建筑项目能够自行管理大部分协调工作，但这一愿景应与平台上线时所描述的行政管理功能区分开来。

Ragheb表示，多地点客户的项目建设已提前最多35%完工，预算支出最多低于预算18%。这些结果由公司报告，并不保证每次部署都能取得相同成效，也不是对人工智能智能体所作贡献的独立评估。

这笔融资顺应了将人工智能引入建筑施工工作流程的大趋势，其中包括 Trunk Tools及其面向建筑施工领域的智能体等平台。Shackleton的做法侧重于整合项目的底层记录，并在整个项目流程中嵌入辅助功能。下一阶段，公司将扩大工作流程的覆盖范围，同时确保项目决策和财务审批由负责项目交付的团队承担责任。