一间狭小办公室股票配资代码，发票、运输单据、合同在桌面堆成小山。一个 22 岁女生在重复录入与校对中崩溃。她意识到，传统 RPA 并不好用，实施慢、维护难、一改网页就失灵。如果 AI 能像新人同事那样，理解流程、跨系统操作、自己兜错，问题也许能被彻底改写。Sola Solutions 的故事由此开始。
Sola 由两位 00 后麻省理工校友创办，Jessica Wu 与 Neil Deshmukh。她在量化与风投机构锻炼了产品与数据直觉，他在 MIT-IBM Watson 实验室与 Quest for Intelligence 做过视觉与多模态强化学习。2023 年，他们退学创办 Sola，目标很直接：把“重复劳动”交给 AI，让人把时间用在更有创造性的工作上。
Sola 做的不是宏控件，而是能干活的数字同事
传统 RPA 像录宏：预先设好点击坐标与字段映射，稍有 UI 变化就报错。
Sola 走的是Agentic Process Automation的路：先让业务同学录一次真实操作，平台把录屏与上下文转成可运行的智能体流程。流程以可视化图谱呈现，可增删条件、循环、集成节点，并能在网页结构变化时自适应。它用到 LLM 与计算机视觉理解页面与意图，支持 API 编排、文档解析、数据清洗与监控审计。上线路径从分钟级可用开始，强调 ROI 先行，再逐步扩展覆盖面。
这一能力直接对准软件没覆盖的灰色地带。物流要从门户抓状态、回填 ERP；医疗要核对理赔；法务要批量归档与检索；地产、制造要做对账与对数。Sola 的官网客户墙上已经出现 Morgan & Morgan、Ally Logistics、Firstbase、Kintsugi 等标志，并附有一线负责人对可用性的评价。
从RIP to RPA到BPO 去外包化
a16z 近一年反复强调两个判断。其一，传统 RPA 的脆弱与高维护，让大量非结构化、跨系统的脏活累活依旧落在人工背上；其二，AI 让企业把外包给 BPO 的流程产品化，直接在内部以“智能体 + 轻集成”重塑。企业要的不是又一套昂贵的大项目，而是录一次就能跑的工具与能看得见的回报。Sola 的模式正好踩在这条路径上。
a16z 的投资文字把关键指标写得很直白：今年年初以来，Sola 的收入增长了 5 倍，工作流量按月翻倍，客户在物流等重流程行业已看到立竿见影的投入产出。对保守行业而言，这是“从数月上线到小时级见效”的体验差。
从种子到 A 轮，共 2100 万美元
2025 年 8 月 14 日，Sola 宣布获得由 a16z 领投的 1750 万美元 A 轮，Conviction 跟投；更早前获 Conviction 领投 350 万美元种子轮。至此累计融资 2100 万美元。a16z 参与本轮的投资合伙人为 Kimberly Tan 与 Jennifer Li；种子轮由 Sarah Guo 领投。
值得一提的是，Sola 同时来自 Y Combinator 生态，加速了产品与招聘信号的透明化。对于仍在摸索“智能体如何真正落地”的企业买方而言，这类透明度有助于快速验证价值与风险。
两位创始人的问题感：从金融一线与医院网络里学到什么
Jessica 的经历覆盖量化研究、交易与风投。她在 Citadel、Goldentree、Thrive Capital 等机构的实践，使她对“流程、合规、审计、跨系统数据流”的细节非常敏感，也更懂“工具要被业务用起来”这件事。
Neil 则从研究侧出发，熟悉多模态、视觉与强化学习，随后在 PostEra、Moonbear Bio 推进机器学习落地。
两人视角互补：既要“AI 能力”，也要“工程与产品的可用性”。
这也是 Sola 的产品观：先让业务录一次，再让智能体把看得见的动作抽象成可维护的流程，把维护难度从写脚本降为改节点。对企业 IT 来说，这意味着中心化治理依然可控，日志、审计轨迹、角色权限齐全；对业务条线来说，则意味着不必等大项目周期，自己就能快速试错。
它与传统RPA的本质差异
生成方式：不再手写规则，而是录屏 + 上下文理解 + 可视编辑。
鲁棒性：从坐标点击升级到语义与视觉的混合定位，UI 抖动也能跑；异常处理内置反馈回路，越跑越稳。
扩展性：原生支持文档解析、数据转换、API 与队列编排，以同一引擎覆盖“取数、加工、回填”。
可见性：运行日志、实时监控与审计追踪默认开启，方便做合规检查与效能复盘。
在 ROI 口径上，Agentic Automation 的优势在于时间到价值。与其砸半年做一个大统一，不如先把10 小流程在一周内跑通，累计节省人时，逐步扩域。a16z 的一线访谈也指出，真正的采用来自业务可自己搭建与维护，而非完全依赖外部实施商。
什么时候该上 Sola 这样的智能体自动化
场景选择：优先选高频、高错、跨系统的流程。比如账单对账、理赔初审、状态拉取与回填。这些场景最能形成日清月结的数据闭环。
衡量口径：以每单节省分钟数 × 单量与漏斗提升率作为首要指标，辅以合规风险降低的间接收益。
上线路径：遵循“录一次，跑起来”原则，先跑半自动，再逐步拉高自动化比率。把异常分类与回退机制当成产品目标，而不是事后补丁。
组织模型：建立业务主导、IT 兜底的双轨。业务同学维护流程图，IT 管理凭证、权限、审计与 API 配置。
安全合规：关注 SOC 2、HIPAA 等认证与数据边界策略，确认数据落点、加密与访问审计。
从外包思维切换到产品化流程
企业在后台运维与共享服务中心上长期讲效率分工。AI 时代，这套分工将被产品化流程重写。过去把任务打包给外包与驻场团队，未来更多变成产品+少量运营组合。谁能把从录屏到上线的路径走顺，谁就更可能拿到业务的长期预算。
这也解释了为何顶级基金关注 Sola：平台化能力、看得见的 ROI、可被业务自助的交付形态，是下一轮企业 AI 的确定性基座。资本并非只在押更大的模型，而是在押让模型真正进生产的工具链。
小结
Sola 把重复劳动转换为智能体流水线。它的价值不在更炫的 Demo，而在更短的上线时间、更稳的落地表现。从融资结构到客户口碑，再到投资机构的行业方法论，Sola 所代表的，是企业自动化从脚本化迈向智能体化的集体趋势。对于任何需要提升后台运转效率的组织，这是一个值得尽早试点与度量的方向。
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