AI 代理被认为将很快在采购、日程安排等场景中代表用户自主决策，但如何让这些系统真正理解服务对象的完整语境，仍被部分业内人士视为关键难题。

加州大学伯克利分校计算机科学专业毕业、曾在CareRev担任机器学习工程师的 Michael Fanous 表示，目前机器在整合分散的公开信息方面仍存在明显不足。例如，系统往往难以判断，某人在 LinkedIn 上的职业资料、在 Instagram 上的活动以及其公开的政府记录是否指向同一名个人。

为应对这一问题，Fanous 与其父亲、资深首席技术官（CTO） Emad Fanous 共同创立了数据基础设施初创公司 Nyne。公司定位为面向 AI 代理的“智能层”，目标是帮助这些代理在用户完整的数字足迹之上构建更连贯的理解。

Nyne 于周五宣布完成 530 万美元种子轮融资。本轮融资由 Wischoff Ventures 和 South Park Commons 领投，多位天使投资人参投，其中包括 Applied Semantics 联合创始人、Google AdSense 早期推动者 Gil Elbaz。

在外界看来，Nyne试图解决的问题与传统机器学习和广告技术的用户识别能力类似。但 Nyne 首席执行官（CEO） Michael Fanous 认为，现有大型科技平台的优势在于掌握了用户搜索历史和跨平台行为等独家数据，这些“秘密武器”并不会对外部代理开放。

参与本轮交易的独立风险投资基金 Wischoff Ventures 创始人 Nichole Wischoff 表示，对于缺乏此类一手数据的其他公司而言，要在公开互联网上实现同等程度的用户识别和理解，“是一个异常难以解决的问题”。

据 Fanous 介绍，Nyne 的做法是在互联网上部署数以百万计的代理，针对公开可见的数字足迹进行分析，并在此基础上应用机器学习技术，以构建对个人的统一视图。公司不仅覆盖 Instagram、Facebook 和 X 等主流社交平台，还会参考用户在 SoundCloud、Strava 等应用上的公开活动，通过多源信息“交叉定位”个人身份及相关特征。

Fanous 表示，随着更多面向消费者的企业开始部署 AI 代理，这些企业可以借助 Nyne，使代理对现有及潜在客户形成更深入的现实世界理解。他称：“我可以提供任何关于某人的信息，帮助做出正确的下一步行动。一旦建立了所有这些联系，就能相当深入地了解一个人，他们的兴趣、爱好，以及他们如何看待非常具体的事物。”

Wischoff 认为，这类数据在市场上空间巨大，对任何希望通过 AI 代理触达客户的公司都具有重要价值。她以营销场景为例指出，企业希望尽早识别诸如怀孕等关键信号，以便在合适的时间推送相应产品或服务。

在她看来，早期几代广告技术公司已经能够收集部分相关数据，而 Nyne 的目标是在面向 AI 代理的应用场景中，以更高精度提供类似能力。

在公司治理方面，Nyne 由父子二人共同创立，Michael Fanous 担任 CEO，Emad Fanous 出任 CTO。谈及合作方式时，Michael Fanous 表示，与父亲搭档在高压环境下具有稳定性优势。他称，在产品发布等紧急节点，即便需要在凌晨寻求协助，也确信双方关系不会因此受损。