StackOne——一家由谷歌领投、OpenAI 与 DeepMind 天使投资人集体下注的伦敦创业公司，正在用 AI agent 重塑这一底层逻辑。
你有没有想过，企业软件的集成这件事可能真的被 AI 彻底改变了？我最近深入研究了一家名为 StackOne 的伦敦创业公司，他们刚刚完成了由 GV（Google Ventures）领投的 2000 万美元 A 轮融资，这不仅仅是一个简单的融资消息，而是整个企业软件生态系统即将迎来根本性变革的信号。
我发现这家公司正在解决一个困扰了企业界十多年的核心问题：如何让不同的软件系统真正高效地协同工作。这个问题听起来可能很技术性，但实际上它影响着每一个使用企业软件的员工，从 HR 系统到 CRM 平台，从项目管理工具到财务系统。更重要的是，随着 AI agent 时代的到来，这个问题变得更加紧迫和复杂。当我深入了解 StackOne 的解决方案时，我意识到他们不仅仅是在构建一个集成平台，而是在重新定义整个企业软件的交互方式。
让我特别感兴趣的是，StackOne 的创始人 Romain Sestier 和 Guillaume Lebedel 并不是纸上谈兵的理论家。他们在 Google、Oracle、Yieldify 等公司工作了超过十年，亲身经历了企业集成的各种痛点。Romain 甚至在 Google 领导了一个从零到年收入 10 亿美元的产品团队，这种实战经验让他们对企业级软件的复杂性有着深刻的理解。更重要的是，他们选择在 AI agent 兴起的关键时刻创立这家公司，这个时机选择本身就说明了他们对行业趋势的敏锐洞察。
为什么企业集成变成了一个”要命”的问题
我在和很多企业 IT 负责人聊天时，经常听到一个共同的抱怨：他们的开发团队花费了大量时间来构建系统集成，而不是专注于核心产品功能。这个问题有多严重？根据 StackOne 提供的数据，71% 的 SaaS 公司需要三周或更长时间才能完成单个连接的开发，而 83% 的 B2B 买家现在将集成能力视为选择软件的首要标准。这意味着，如果你的软件无法与客户现有的技术栈良好集成，你就会失去合同。
这个问题的根源在于企业软件生态系统的复杂性。想象一下，一个中型企业可能同时使用 Workday 做人力资源管理、Salesforce 做客户关系管理、ServiceNow 做IT服务管理、Slack 做内部沟通，还有各种财务、项目管理、数据分析工具。当他们想要引入一个新的 AI recruitment agent 来自动化招聘流程时，这个 agent 需要能够从 Workday 中提取候选人信息、在 Salesforce 中创建活动记录、通过 Slack 发送通知、在 ServiceNow 中创建工作票据。每一个连接都需要开发团队花费数周时间来理解不同 API 的工作方式、处理各种数据格式、实现错误处理和安全控制。
更糟糕的是，这种传统的集成方式不仅耗时，而且难以维护。当任何一个第三方系统更新其 API 时，你的集成就可能出现问题。当你需要支持新的用例时，你又需要重新编写集成代码。这就是为什么开发团队常常”拒绝集成请求”或者”花费数月时间重建集成”的原因。我见过太多公司因为集成问题而错失重要商机，或者因为维护集成而消耗了大量工程资源。
随着 AI agent 时代的到来，这个问题变得更加紧迫。AI agent 不仅需要读取数据，还需要在企业系统中执行实际操作。一个 AI HR agent 可能需要自动化员工入职流程，这涉及在多个系统中创建账户、分配权限、发送通知、更新数据库等复杂操作。传统的集成方式根本无法满足这种实时、双向、多系统的交互需求。这就是为什么 StackOne 的创始人认为，现有的集成解决方案已经无法支撑 AI agent 的未来发展。
我在研究过程中发现，即使是像 Model Context Protocol（MCP）这样的新兴标准，虽然显示了市场发展方向，但仍然缺乏企业级应用所需的安全性、深度和可扩展性。Guillaume Lebedel 在接受采访时明确指出：”这些协议本身并不适合企业使用，它们只是解决方案的一小部分。它们缺乏安全性、准确性和规模。它们无法在多租户系统中工作，对于大企业的复杂需求来说过于限制，而且深度不够。”这种现状为 StackOne 这样的公司创造了巨大的市场机会。
StackOne 的 AI 驱动解决方案
当我深入了解 StackOne 的技术架构时，我意识到他们的方法确实是革命性的。传统的集成平台通常提供预构建的连接器，但仍然需要开发者花费大量时间来配置和定制。而 StackOne 的核心创新在于使用专有的 AI agent 来自动化这个过程。这个 AI agent 能够自动学习企业应用的工作流程，理解复杂的 API 结构，并自动生成能够通过自然语言指令执行的 action。
这种方法的强大之处在于，它将原本需要几周时间的集成开发压缩到几天甚至几小时。StackOne 的 AI agent 会自动分析目标系统的 API 文档、数据结构和业务逻辑，然后生成相应的集成代码。更重要的是，这个过程不需要开发者具备深入的 API 知识或编写复杂的自定义逻辑。AI agent 会处理所有的技术细节，包括数据格式转换、错误处理、安全认证等。
我特别印象深刻的是 StackOne 平台的覆盖范围。他们目前提供超过 200 个连接器，覆盖 3000 多个 action，涵盖了从 HR 到 CRM、从工单系统到消息传递、从身份访问管理到数据分析的各个领域。这意味着产品团队可以立即获得对整个企业技术栈的访问能力，而不需要逐个构建每个集成。这种规模化的方法是传统集成解决方案无法实现的。
更重要的是，StackOne 的方法是真正的”AI 优先”而非”AI 附加”。在传统的集成平台中，AI 通常只是一个辅助工具，用于简化某些配置过程。但在 StackOne 中，AI agent 是整个系统的核心引擎，负责理解、构建和维护集成。这种架构设计使得 StackOne 能够提供比传统方法更高的准确性和可靠性，甚至超过了当前最先进的大语言模型。
从安全性角度来看，StackOne 采用了一种独特的”不存储数据”的方法。与许多竞争对手会缓存或存储客户数据不同，StackOne 不保留任何用户数据，这大大降低了数据泄露的风险，也简化了合规性要求。这种设计特别适合那些处理敏感数据的企业，如医疗保健、金融服务或政府机构。对于需要通过严格安全审查的大型企业来说，这种架构提供了额外的保障。
我认为 StackOne 最聪明的地方在于，他们意识到 AI agent 时代需要的不仅仅是数据访问，还需要行动执行能力。他们的平台支持双向集成，不仅可以从各种系统中读取数据，还可以在这些系统中执行实际操作。这种能力对于 AI agent 来说至关重要，因为 AI agent 的价值在于能够代表用户完成复杂的任务，而不仅仅是提供信息。
客户成功案例揭示的市场需求
让我最能理解 StackOne 价值的，是他们的客户成功案例。合规自动化平台 Drata 使用 StackOne 快速推出了 100 个集成，而管理发展公司 Mindtools 利用 StackOne 在创纪录的时间内完成了 Workday 集成，最终获得了一个重要合同。这些案例说明了什么？它们表明在企业级市场中，集成能力已经从”锦上添花”的功能变成了”决定胜负”的关键因素。
我特别关注了 Drata 的案例。作为一个合规自动化平台，Drata 需要与客户的各种安全和审计工具集成，以便自动化用户访问审查等复杂流程。这种集成需要比 StackOne 的竞争对手更深入、更广泛的连接能力。传统的集成方案往往只能提供基础的数据读取功能，但 Drata 需要的是能够在多个系统中执行复杂审计流程的能力。StackOne 的 AI 驱动方法使得这种深度集成成为可能，而且实施速度比传统方法快了一个数量级。
另一个令人印象深刻的案例是 Kinfolk，他们正在为人力资源运营构建 AI agent。这些 AI agent 需要能够在客户使用的各种生产力和 HR 工具中执行实时、双向操作。想象一下，一个 AI HR agent 需要处理员工入职流程，这涉及在 Workday 中创建员工档案、在 Active Directory 中设置账户权限、在 Slack 中添加到相关频道、在项目管理工具中分配任务、在邮件系统中创建邮箱等。每一个步骤都需要在不同系统中执行不同的操作，而且这些操作必须是实时的、可靠的。
我发现这些客户案例有一个共同特点：他们都在构建面向未来的 AI 驱动应用。这些应用不仅需要访问数据，还需要在企业系统中执行复杂的业务逻辑。这种需求是传统集成平台无法满足的，因为传统平台主要关注的是数据传输，而不是业务流程自动化。StackOne 的客户之所以选择他们，不仅仅是因为集成速度快，更重要的是因为他们能够支持这种新型的 AI agent 应用。
我注意到客户对 StackOne 的反馈特别积极。GV 的合伙人 Luna Schmid 在谈到投资决策时说：”他们获得的客户反馈让我印象深刻，客户对他们收到的产品和支持赞不绝口。”这种客户满意度在企业软件领域是非常难得的，特别是在集成这样一个传统上令人头疼的领域。这说明 StackOne 不仅在技术上有突破，在客户服务和产品体验上也有很大优势。
从市场反应来看，StackOne 在 175 亿美元的集成市场中正在快速崛起。他们最近突破了 10 亿次 API 调用的里程碑，客户遍布三大洲，包括 Drata、Attensi、Localyze 等知名企业。这种快速增长表明市场对 AI 驱动的集成解决方案有着强烈的需求，而 StackOne 正在成为这个领域的领导者。
投资阵容背后的行业信号
我认为这次 2000 万美元 A 轮融资的投资者阵容本身就是一个重要信号。由 GV（Google Ventures）领投，Workday Ventures、XTX Ventures 参与，现有投资者 Episode 1 和 Playfair 跟投，还有来自 OpenAI、DeepMind、Microsoft 和 Mulesoft 的天使投资者。这样的投资者组合表明了什么？它表明整个科技生态系统都认识到了 AI 驱动集成的重要性。
GV 作为领投方特别值得关注。作为 Google 的风险投资部门，GV 在 AI 和企业软件领域有着深厚的投资经验。他们选择领投 StackOne，说明他们看到了 AI agent 时代对企业集成的根本性需求变化。Luna Schmid 的评价很能说明问题：”Romain 和 Guillaume 不仅仅是在构建另一个 SaaS 集成平台。他们正在创建现代软件和整个 AI agent 生态系统可以依赖的基础设施。”
Workday Ventures 的参与也很有意思。作为企业软件巨头 Workday 的投资部门，他们对企业集成的痛点有着深刻的理解。Workday Ventures 的董事总经理 Barbry McGann 表示：”我们对 StackOne 能够如此快速且深入地与复杂企业系统集成印象深刻，现在随着他们专注于 agent 到 agent 的互操作性，他们为客户解锁了更强大的用例。”这种评价表明，即使是像 Workday 这样的大型企业软件公司，也认识到了传统集成方式的局限性。
来自 OpenAI、DeepMind、Microsoft 的天使投资者参与，进一步证实了这个趋势。这些 AI 领域的顶级人才选择投资 StackOne，说明他们看到了 AI agent 和企业集成之间的紧密联系。这不仅仅是财务投资，更是对 StackOne 技术方向的认可。这些投资者的加入，也为 StackOne 在 AI 技术发展上提供了宝贵的行业洞察和网络资源。
我特别关注的是 Mulesoft 的天使投资者参与。Mulesoft 是传统企业集成领域的领导者，被 Salesforce 以 65 亿美元收购。来自 Mulesoft 的投资者选择投资 StackOne，这本身就说明了行业内部对 AI 驱动集成方式的认可。这种”老兵”支持”新兵”的现象，往往预示着行业的转折点。
从投资金额来看，2000 万美元的 A 轮融资在当前市场环境下是相当可观的。这笔资金将主要用于继续构建 StackOne 的先进工具调用 LLM、投资研发，以及进一步扩展平台中集成的数量和 action 的深度。这种投资规模表明投资者对 StackOne 的长期前景非常看好，认为他们有潜力成为这个领域的平台级公司。
总的来说，这次融资不仅仅是 StackOne 的里程碑，更是整个企业软件行业向 AI 驱动集成转变的重要信号。当 Google、Workday、OpenAI 等科技巨头都在押注这个方向时，我们可以预期这个领域将迎来快速发展。
创始人的背景和愿景
我深入研究了 StackOne 创始人的背景，发现他们的经历完美地为这个创业项目做了铺垫。CEO Romain Sestier 的职业轨迹特别有趣：从法国的工程学习背景，到英国的市场营销学习，再到在 Maximizer、ContentSquare 等公司的数据分析经验，然后是在 Google 领导年收入 10 亿美元产品的经历。这种跨文化、跨学科的背景让他对企业软件的商业需求和技术挑战都有深刻理解。
特别值得注意的是 Romain 在 Google 的经历。他在 Google 负责的收入智能产品，从零开始在 18 个月内达到年收入 10 亿美元。这种经历让他对大规模企业软件的构建和运营有着实战经验。更重要的是，他在 Google 的工作涉及为销售团队提供自动化洞察，这与 StackOne 的 AI 驱动集成理念高度吻合。他深知如何通过技术手段提高企业运营效率，这正是 StackOne 要解决的核心问题。
CTO Guillaume Lebedel 的背景则更偏向技术和工程。他曾在量化分析师岗位工作，这给了他强大的数据处理和算法设计能力。但更重要的是，他具备很强的商业思维，能够将复杂的技术概念转化为商业价值。这种技术与商业的结合能力，正是构建企业级 AI 产品所必需的。
我发现他们的合作关系也很有趣。他们在 10 多年前就开始合作，先是在 Maximizer 相识，后来一起创立了 Upper.ai（一个自然语言处理平台），然后都在 Yieldify 担任 VP 级别的职位。这种长期的合作关系和互补的技能组合，为 StackOne 的成功奠定了基础。正如 Romain 所说：”我需要和 Guillaume 一起创业，不仅仅是因为我想要，而是因为我需要他。”
从他们的创业理念来看，我认为最有价值的是他们对痛点的深刻理解。Romain 在访谈中提到：”十多年来，Guillaume 和我都深刻感受到集成的痛苦。我们看到团队花费数月时间重建或拒绝请求，而市场上没有任何解决方案能够缓解这种痛苦。”这种基于实际经验的洞察，比任何市场调研都更有说服力。
我特别欣赏他们对 AI agent 未来的预见。Guillaume 明确表示：”集成现在是 B2B SaaS 赢得和保持客户的基础门槛，特别是对于不断增长的 AI agent 领域。”这种前瞻性思维表明，他们不仅仅是在解决当前的痛点，更是在为未来的技术发展奠定基础。
他们的愿景是构建一个通用的企业级集成接口，成为现代软件和整个 AI agent 生态系统可以依赖的基础设施。这种平台思维和生态系统视角，正是成功的企业级公司所需要的。从他们的背景和表达来看，我相信他们有能力实现这个愿景。
AI Agent 时代的集成范式转变
我认为我们正处在一个重要的技术转折点。传统的企业集成主要关注数据传输和格式转换，但 AI agent 时代需要的是深度的业务流程集成。这种转变不仅仅是技术上的，更是理念上的。过去，集成的目标是让不同系统能够”对话”；现在，集成的目标是让 AI agent 能够在复杂的企业环境中”行动”。
这种转变的深层含义是什么？它意味着集成不再是 IT 部门的技术问题，而是业务部门的战略问题。当一个 AI sales agent 需要在 CRM 系统中创建机会、在邮件系统中发送跟进邮件、在日历系统中安排会议、在报告系统中更新数据时，这些操作的质量和效率直接影响销售业绩。集成的好坏，直接决定了 AI agent 能否真正创造业务价值。
从技术架构角度来看，这种转变要求集成平台具备几个关键能力：实时响应、双向操作、智能错误处理、自动适应变化。传统的批处理集成方式显然无法满足这些要求。StackOne 的 AI 驱动方法之所以重要，正是因为它能够提供这些能力。他们的实时架构和智能 agent 系统，为 AI agent 的复杂操作提供了可靠的基础设施。
我观察到的另一个重要趋势是，企业对集成的期望正在发生变化。过去，企业愿意为集成项目投入数月时间和大量资源，因为集成被视为一次性的技术投资。但在 AI agent 时代，企业需要的是快速迭代和持续创新的能力。他们希望能够在几天内试验新的 AI agent 用例，快速验证商业价值，然后迅速扩展到更多场景。这种需求变化为像 StackOne 这样的平台创造了巨大机会。
从市场竞争角度来看，我认为传统的集成厂商面临着严峻挑战。他们的产品架构是为数据传输而设计的，很难适应 AI agent 的行动执行需求。而且，他们的开发模式是基于人工配置的，无法满足 AI agent 时代的快速迭代要求。这就是为什么我看好 StackOne 这样的新兴公司，他们从一开始就是为 AI agent 时代而设计的。
更重要的是，我认为这种转变将催生全新的商业模式。过去，软件公司通过提供功能来创造价值；未来，软件公司将通过提供智能服务来创造价值。这种转变需要软件能够与企业的整个技术生态系统深度集成，而不仅仅是与几个主要系统连接。StackOne 提供的通用集成接口，正是这种新商业模式的基础设施。
从全球竞争角度来看，我认为企业级 AI 集成将成为各国科技竞争的新战场。能够提供高质量、高安全性、高效率集成服务的公司，将在全球企业市场中占据优势地位。StackOne 虽然是一家伦敦公司，但他们的客户遍布全球，这说明优秀的集成技术具有全球市场价值。
我对未来发展的思考
基于我对 StackOne 和整个 AI agent 集成领域的深入研究，我对未来的发展有几个关键判断。首先，我认为企业级 AI agent 的大规模应用将在未来 2-3 年内成为现实。这不是一个遥远的未来概念，而是一个正在快速接近的现实。那些能够提供可靠集成基础设施的公司，将在这个转变中获得巨大优势。
我预测，未来企业软件的价值将不再主要体现在功能的数量上，而是体现在与其他系统协同工作的能力上。那些无法良好集成的软件将逐渐被边缘化，而那些能够无缝融入企业技术生态系统的软件将获得更大的市场份额。这种趋势将推动整个软件行业向更加开放、更加互联的方向发展。
从技术发展角度来看，我认为 AI 驱动的集成将经历几个阶段。目前我们处在第一阶段，主要是用 AI 来自动化传统的集成开发过程。下一个阶段将是智能适应阶段，AI 系统能够自动适应第三方系统的变化，无需人工干预。最终阶段将是预测性集成阶段，AI 系统能够预测业务需求，主动构建所需的集成连接。
我也看到了一些潜在的挑战。随着 AI agent 在企业系统中的权限越来越大，安全性和合规性将成为更加重要的考量因素。企业需要确保 AI agent 的行为是可控的、可审计的、符合法规要求的。像 StackOne 这样重视安全性的公司，在这方面具有先发优势。
从市场格局来看，我认为这个领域将出现平台化的趋势。那些能够提供最广泛集成覆盖、最高开发效率、最强安全保障的平台，将成为行业标准。其他公司将构建在这些平台之上，形成丰富的生态系统。StackOne 目前的发展轨迹表明，他们有潜力成为这样的平台级公司。
我特别关注的是 StackOne 在开发者社区建设方面的努力。他们不仅在构建产品，还在培育一个 AI 开发者社区，包括举办 AI Demo Days、贡献开源项目等。这种社区建设对于平台型公司来说至关重要，因为它能够吸引更多开发者在平台上构建应用，形成正向循环。
最后，我认为这个领域的成功将最终取决于能否真正解决企业的实际问题。技术再先进，如果无法创造实际的商业价值，也难以获得市场认可。从 StackOne 的客户案例和反馈来看，他们正在朝着正确的方向前进。他们不仅在技术上有创新，更重要的是在商业价值创造上有实际成果。
总的来说，我对 StackOne 和整个 AI 驱动集成领域的未来很乐观。这不仅仅是一个技术趋势，更是一个商业机会。那些能够抓住这个机会的公司，将在未来的企业软件市场中占据重要地位。而那些继续依赖传统集成方式的公司，可能会发现自己在新的竞争环境中处于劣势。这种转变已经开始，而且正在加速进行。我相信，在未来几年内，我们将看到这个领域的更多突破和创新。
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题图来自StackOne网站截图
