AI 客服公司图谱
一句话：这页是「智能客服领域资讯」项目的活页公司地图（company map）——把 vault 里已经调研过的 AI 客服 / CX Agent 公司按「对外客服 / 对内员工 / 语音与呼叫中心 / 国内」四个分区摆成一张表，并用一组坐标轴说明各家打法的差异。维护方式：cs-news 管道每日在页末「候选」表自动追加新公司与融资事件；人工定期把候选行核实后归档到上方对应分区，并更新 frontmatter 的 updated 日期。本页只编译、不新调研，页内每个事实都能在「来源页」列指向的页面里找到。
0. 阅读指南
分区含义
| 分区 | 收谁 | 不收谁 |
|---|---|---|
| §1 对外客服 Agent（B2C support） | 面向企业的外部客户、以「把工单/会话解决掉」为卖点的 AI agent 厂商与平台 | 纯坐席辅助工具、纯知识库工具 |
| §2 对内员工服务 / 知识入口（B2E） | 面向企业内部员工的 IT/HR 服务台 agent、企业知识与流程入口 | 通用办公 Copilot |
| §3 语音 / 呼叫中心专项 | 语音优先的 agent 厂商、联络中心平台（CCaaS）、以及 §1 各家的语音线 | 纯 TTS/ASR 模型厂商（只在被客服厂商绑定时提及） |
| §4 国内 | 国内 AI 客服厂商与平台 | — |
| §5 打法坐标系 | 不收公司，收「差异轴」 | — |
| §6 GTM 工具与周边（非对手） | 客服厂商在用的销售工具、基础设施与渠道伙伴 | — |
字段含义
- 定位一句话：该公司自己怎么说自己 + 来源页的一句判读。
- 核心打法：产品/技术上的主轴（编排单元、模型路线、闭环、交付模式）。
- 代表客户/效果数据：只写来源页里有的客户名与数字；效果数字凡是厂商自报的一律标「[自报]」。
- 最新融资/估值（含日期）：只写来源页里有的数字并注明日期与口径；来源页没有的写「待核」。
- 来源页：本行事实的出处页面，点进去看完整证据链。
口径纪律（沿用各来源页的证据纪律）
1. 融资、估值、ARR 一律并列口径与日期，不取平均、不外推到「现在」。例：Sierra ARR 只能写「2025-11 达 1 亿美元、2026-02 超 1.5 亿美元、第三方对 2026-05 估 2 亿美元」，不能写「现在 2 亿」。
2. 一级市场投后估值（Sierra 158 亿美元）与二级交易估值（Genesys 约 150 亿美元）不严格可比。
3. 「第三方估算」的价格数字必须带这四个字，因为 Sierra、Decagon、Moveworks 都从未公布价格。
4. 客户名单：「[实锤]」= 网页指纹/HTTP 200 等实物证据；「[官宣]」= 官网 logo 墙或案例页；「[外部]」= 仅媒体或研报提及。指纹未命中不等于未部署（语音、App 内、后端集成都不留网页痕迹）。
5. 本页不出现任何内部系统名、内部项目名与内部人名；涉及一手采购案例只写脱敏后的运行数据。
1. 对外客服 Agent（B2C support）
| 公司 | 定位一句话 | 核心打法 | 代表客户/效果数据 | 最新融资/估值（含日期） | 来源页 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Decagon | 2023-08 成立的 AI 原生客服 agent 公司，自称「让 agent 自己改自己的开发平台」；vault 判定其「二代自进化」实际成色是一条验证-改进 CI/CD 流水线，不是自动编程 | 配置层 AOP（Agent Operating Procedures，2025-04 命名：自然语言指令 + 确定性路径 + 代码级校验，git 式版本管理）；Optimize/Scale 层评估引擎门禁 → 生产 A/B → Watchtower 全量 QA（2026-01-21）→ Autopilot 自动提案（2026-06-09，出口有人工审批门）；Decagon Labs 2026-03-24 自报 80% 流量跑自训模型 [自报]；Browser Actions（2026-08-05）操作无 API 系统；交付靠 FDE 驻场 4-12 周、无自助、/pricing 页 404，计费 per-conversation 主流 / per-resolution 高价档 | 可核实客户 35 家（loader 实锤 23 家，2026-08-06）：Deutsche Telekom（客户兼股东，T.Capital 战略投资）、Mercado Libre、Block、Live Nation、Affirm、Rippling（deflection +32% [自报]）、Notion、Oura、Chime（旗舰：chat+voice 综合解决率 70%、sNPS +30 点、支持成本 -60%（引自其 S-1）、语音约 100 万通/月）、Duolingo（deflection 80% [自报]）、ClassPass（成本 -95% [自报]）、Hunter Douglas（全 AI 会话带来 100 万美元收入 [自报]）、Hertz（主动外呼）、Avis、Flashfood（自动解决率 90%+ [自报]）；Sacra 称 2025 年新增 100+ 企业客户 | A 轮 3500 万美元（2024 年中，两源日期不一）→ 6500 万美元 @ 6.5 亿美元（2024-10，Bain Capital Ventures 领投）→ C 轮 1.31 亿美元 @ 15 亿美元（2025-06，Accel + a16z）→ D 轮 2.5 亿美元 @ 45 亿美元（2026-01，Coatue + Index 领投）；累计约 4.81 亿美元（Sacra）；营收 Sacra 估算 2025-10 年化 3500 万美元 | [[LLM-Wiki/Decagon架构与开源对照\ | Decagon架构与开源对照]]、[[Work-Sharing/调研报告/Decagon对标综合报告-202608\ | Decagon对标综合报告]]、[[Work-Sharing/调研报告/Decagon客户名单与体验入口-202608\ | Decagon客户名单]]、[[LLM-Wiki/Decagon公开知识分享\ | Decagon公开知识分享]] |
| Sierra | Bret Taylor 与 Clay Bavor 2023 年创办，2024-02-13 出场；全公司唯一战略主轴是「把软件计价单位从席位换成结果」，官方明言「基础模型不可能成为你的优势」、押注 context | Agent OS 平台：Agent SDK（工程师入口：声明目标 + 护栏）+ Agent Studio/Journeys（无代码，2025-09-18 / 2025-11-05）+ Ghostwriter（2026-03-25，对话造 agent，含自动提案-沙箱回归-排队上线）+ Agent Data Platform / Context Engine（2026-08-04「租智能，拥有关系」）+ Horizon（2026-07-16，跨天/周/月的结果编排，内核来自 2026-07-23 收购的 Takeoff）；四代开源评测尺子 τ / τ² / τ³ / μ-Bench（MIT，1.8k★）；白手套 + forward-deployed 工程师交付，简单场景 4-10 周；outcome 定价不公开，第三方估年一 20-35 万美元以上（不可核验） | 官方口径「超过 40% 的财富 50 强」；公开挂名 30+ 家：Rocket Mortgage（转化率 4 倍）、SoFi（NPS +33 点）、Chime（解决率 70% 以上）、Airtable（解决率 80%，指纹实锤）、Singtel（上线不到 10 周）、SiriusXM、Next（Voice Personas 跑 83 国 20 语言）、Uber、Rivian、CarMax、DocuSign（实锤）、CLEAR（实锤）；效果数字均为单客户口径 [自报]。注意：Chime 同时出现在 Sierra 与 Decagon 的客户页，两家分别负责哪条渠道待核 | 2024-02 1.1 亿美元 @ 近 10 亿美元（Sequoia、Benchmark）→ 2024-10 1.75 亿美元 @ 45 亿美元（Greenoaks）→ 2025-09 3.5 亿美元 @ 100 亿美元 → 2026-05-04 Series E 9.5 亿美元 @ 158 亿美元投后（Tiger Global、GV）；累计约 16 亿美元；ARR：2025-11 达 1 亿美元（两源一致）、2026-02 超 1.5 亿美元（官方）、第三方对 2026-05 估 2 亿美元 | [[Work-Sharing/调研报告/Sierra全面调研-202608\ | Sierra全面调研]]、[[LLM-Wiki/Sierra公开知识分享\ | Sierra公开知识分享]]、[[LLM-Wiki/Intercom-Decagon-Sierra-Cresta公开内容时间线\ | 四家时间线]] | |
| Intercom / Fin | 2011 年从网页聊天气泡起家的客服 SaaS，2023-03-14 发布 Fin，2026-05-12 把公司改名为 Fin；2026-06-15 Salesforce 签约约 36 亿美元收购（待交割）；vault 判定为「一代顶配」：确定性 + 自然语言配置 + 全量指标 | 透明单价 0.99 美元/outcome 公开挂网（书面首现 2024-10-10）、解决率方法学公开（7,000+ 客户均值 71%）、100 万美元担保；配置层 Fin Procedures（自然语言伪代码 + Guidance 叠加，2025-10-09）；架构六机关（中控 + 子 Agent 双层、按对话阶段动态加载提示词、多意图栈式切换、客感评分）；模型路线 GPT-4 → Claude（2024-10-10）→ 自研垂直模型 Fin Apex（2026-03-26）；Fin Standalone / Fin for Platforms 骑在 Zendesk、Salesforce 等竞对工单系统上卖；MCP 四家最早（2025-05-01）；CX/运营团队自助、无代码 | 30,000+ 家客户（2026-07 口径）；一手采购案例（脱敏）：约 0.99 美元/会话阶梯计费、2 年 200 万美元预购会话包、自助率 77% → 93%、幻觉率千分之三、95% 单轮响应 <8 秒、2 名应届生运营；同一案例的边界：换到复杂业务线后单流程配置 4000-5000 词，幻觉率与延迟回升 | ARR 4 亿美元以上，Fin AI 单独约 1 亿美元（2026-07 口径）；估值 12.75 亿美元（2018）→ 36 亿美元收购价（约 9 倍 ARR，2026-06-15 签约） | [[LLM-Wiki/CX平台格局-Intercom与Genesys\ | CX平台格局]]、[[LLM-Wiki/Intercom公开知识分享\ | Intercom公开知识分享]]、[[Work-Sharing/调研报告/Intercom与Genesys业务对比-202607\ | Intercom与Genesys业务对比]]、[[LLM-Wiki/Intercom-Decagon-Sierra-Cresta公开内容时间线\ | 四家时间线]] |
| Cresta | 2017 年成立的联络中心 AI 老公司，从人工坐席实时辅助（agent assist）起家，2025Q3 起公开内容里 agent 簇反超 assist 簇，定位「人与 agent 的混合劳动力」 | 2023 年自研基础模型 Ocean-1 一峰后淡出（原文已下线）；Opera（2023-11）是面向坐席与 QA 的规则/行为引擎；AI Agent 侧是「版本化配置包 + 声明式函数框架」（2025-11-25），无品牌化流程语言；Conductor（2026-06-11）走 developer-native、生成客户自己代码库里的 prompt/配置/工具/代码；AI Analyst（2025-01-23）为四家最早的自动优化闭环首发；Agent Operations Center（2025-12-09，human-AI hybrid workforce）；Knowledge Agent、Synthetic Customers、Training Simulator（2026）；主表博客正文从不点名对手，但 /guides/ 有 18 篇点名 Decagon/Sierra/Fin 的 SEO 对比文 | Brinks Home（AI Agent 生产化，2025-02-27）、某财富 500 保险公司（营收 +7%，2023-01 案例）、Porsche；C 端实测计划里记录的客户池：Hilton、Intuit、CarMax、Oportun、Cox、Holiday Inn/IHG（voice-first，普通用户可达性结构性偏低）；Five9 连续两年 VoiceStream 创新伙伴（2023、2024） | Series D 1.25 亿美元（2024-11-19，主题「人与虚拟坐席统一平台」）；1 亿美元 ARR（2026 年上半年口径，与 2026-04-30 Doug Leone 出任董事长同期，具体出处待核）；估值待核 | [[LLM-Wiki/Cresta公开知识分享\ | Cresta公开知识分享]]、[[LLM-Wiki/Intercom-Decagon-Sierra-Cresta公开内容时间线\ | 四家时间线]]、[[Work-Sharing/Decagon-Cresta-C端实测执行计划-202608\ | Decagon-Cresta C端实测执行计划]] | |
| Zendesk | 客服 SaaS 老牌平台，2025-03 把公司叙事改成「Resolution Platform」；连续两年靠收购补 AI 与语音：2024 买 Ultimate（AI agent）、2025 买 Local Measure（语音/CCaaS，推出 Zendesk for Contact Center）、2026-03-26 完成收购 Forethought | 按 1.50 美元/解决收费；用「验证式解决」口径反打 Fin 的 assumed resolution；收购 Forethought 买走「会自己改流程的闭环」（Resolution Learning Loop）与无 API 系统的执行手（Browser Agent），CEO 称把路线图提前一年以上、并自报 AI agent 端到端解决超过 80% 的交互 [自报]；Forethought AI agents by Zendesk 自 2026-06-04 起可购买、对非 Zendesk 客户也卖 | 营收约 20 亿美元量级（估算，2026-07 口径）；AI ARR 约 2 亿美元、内部目标 2026 年翻到 5 亿美元 | 上市公司，估值待核；收购 Forethought 对价未披露 | [[Work-Sharing/调研报告/Intercom与Genesys业务对比-202607\ | Intercom与Genesys业务对比]]、[[Work-Sharing/调研报告/Forethought-Moveworks-Sana对标调研-202608\ | Forethought-Moveworks-Sana对标]] | ||
| Forethought | 2017 年创办的对外客服 agent 公司，2026-03-11 被 Zendesk 宣布收购、03-26 完成；赌注是「流程可以自动生成」（放在本区因其服务对象是外部客户；「三家收编」的另外两家见 §2） | 五个 agent 共用一套架构（Solve / Triage / Assist / Discover / Agent QA）；Autoflows（2023-09-21）用自然语言写想要的结果、系统自己推断步骤，是六家里公开最早的「声明式」编排；Resolution Learning Loop 四步（检测缺口 → 生成流程 → 部署前测试 → 上线），闭环质量指标未公开；Browser Agent（2025-10）像人一样点没有 API 的系统，可靠性数字未公开；定价 Team/Professional/Enterprise 询价，第三方采购数据：年合同中位 6-7.5 万美元、约 0.12 美元/次转移 | 官网标语「最高 98% 解决率」，自家 17 个案例的实际区间 60%-93%：Grammarly（87% 转移率、1.5 周实施）、YNAB（25% → 70%）、YAZIO（6 个月 80% 转移）、Achievers（首次接触解决率 93%）、Upwork（解决时长 -50%）；年处理超 1 亿张工单；累计「10 亿美元客户 ROI」（2026-01-30，无计算方法） | 历史累计融资 1.15 亿美元；Zendesk 收购对价未披露（2026-03） | [[Work-Sharing/调研报告/Forethought-Moveworks-Sana对标调研-202608\ | Forethought-Moveworks-Sana对标]] | |||
| Salesforce Agentforce | CRM 巨头的 AI agent 层；vault 判定「两条路的尽头都站着 Salesforce」——同时持有 Genesys 股份（2025-07 与 ServiceNow 合计 15 亿美元入股）并签约收购 Fin（2026-06-15，约 36 亿美元） | 计费从 2 美元/会话折中为 Flex Credits；Service Cloud + Agentforce + Genesys 股份 + 收购 Fin 两头下注，收编 CX 编排层与 AI agent 层；与 Genesys 联合出 CX Cloud（FY2025 末 200+ 联合赢单） | Service Cloud FY2025 收入 90.5 亿美元（客服 SaaS 主场第一）；Agentforce 自身客户与效果数据待补 | 上市公司，估值待核 | [[LLM-Wiki/CX平台格局-Intercom与Genesys\ | CX平台格局]]、[[Work-Sharing/调研报告/Intercom与Genesys业务对比-202607\ | Intercom与Genesys业务对比]] | ||
| HubSpot Breeze | 营销/CRM SaaS 的客服 AI 线，只在 outcome 计价对比里出现 | 计价从 1 美元/会话降到 0.50 美元/解决 | HubSpot 总盘 31 亿美元（2026-07 口径）；客户与效果数据待补 | 上市公司，估值待核 | [[Work-Sharing/调研报告/Intercom与Genesys业务对比-202607\ | Intercom与Genesys业务对比]] | |||
| Ada / Kore.ai / Freshworks | vault 未单独调研；Freshworks 仅有营收 8.39 亿美元一条（2026-07 口径），Ada 在时间线页「悬而未决」中列为未纳入 | 待补（cs-news 管道候选） | 待补 | 待补 | [[Work-Sharing/调研报告/Intercom与Genesys业务对比-202607\ | Intercom与Genesys业务对比]]、[[LLM-Wiki/Intercom-Decagon-Sierra-Cresta公开内容时间线\ | 四家时间线]] |
2. 对内员工服务 / 知识入口（B2E）
本区与 §1 的 Forethought 同出一份「三家收编」对标报告：同一套「自然语言接住请求、跨系统执行到底」的 agent 栈落在三个不同位置——对外客服（Forethought → Zendesk）、对内员工服务（Moveworks → ServiceNow）、企业知识入口（Sana → Workday）。换了服务对象，技术难点整个换一遍：身份从匿名订单号变成有职级有权限的人，失败代价从体验差变成越权。
| 公司 | 定位一句话 | 核心打法 | 代表客户/效果数据 | 最新融资/估值（含日期） | 来源页 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Moveworks | 2016 年成立的员工服务 agent（IT/HR 服务台不再排队）；ServiceNow 以 28.5 亿美元现金加股票收购（2025-03-10 宣布、FTC 2025-07 二次问询、2025-12-15 完成），是 ServiceNow 史上最大收购；赌注是「权限可以统一建模」 | Reasoning Engine 四步循环，点名四个子系统（Manifest Generator / Slot Resolvers / Policy Validators / Action Orchestrator），策略校验是执行前准入；受 Google Zanzibar 启发的统一授权平台把 RBAC/ABAC/ReBAC 归一化到元组存储，Airlock 做实时校验——被 vault 判为三家里技术含金量最高、也是 28.5 亿与 11 亿价差的主要技术解释；Agent Studio 显式流程建模（Slots / Resolver Strategies / Control Flow、HTTP/Compound/LLM 三类 Action、DSL）；多模型（部分开源部分自研），被收编后不支持客户自带 LLM；无公开定价，并入 ServiceNow ITSM 分层；典型价值实现周期约八周；收编后 2026-02-26 EmployeeWorks GA → 2026-05-05 并入 Otto → 2026-06 Action Fabric 把 MCP/A2A 做成产品 | 收购公告时 350+ 企业客户、覆盖 500 万+ 员工、约 10% 财富 500 强、近 90% 客户全员部署；100+ 语言；Amadeus 一年内支持来电 -44%、每月返还员工 16,000+ 小时；CVS Health 三十天内人工坐席会话 -50%；官方 ROI 256% [自报]；EmployeeWorks 上线一个月内六笔各超 100 万美元净新增年合同 | 被 ServiceNow 收购作价 28.5 亿美元（2025-03-10 宣布，2025-12-15 完成） | [[Work-Sharing/调研报告/Forethought-Moveworks-Sana对标调研-202608\ | Forethought-Moveworks-Sana对标]] |
| Sana | 2016 年创办于斯德哥尔摩（创始人时年 19 岁），从 AI 学习平台 → 企业知识索引 → agent 三步同一条线；Workday 以约 11 亿美元收购（2025-09-16 宣布、2025-11-04 完成）；赌注是「入口可以替代菜单」 | 创始人主动接受「套壳」标签：底层是 Claude/GPT-4/Mistral 不重要，差异在上下文质量与推理实现（多供应商：GPT-4o、Llama、Claude、Mistral、Gemini）；2026-03-17 Sana from Workday 三块：Sana for Workday（对话取代菜单式导航）、Self-Service Agent（300+ 项 HR 与财务技能）、Sana Enterprise（延伸到 Workday 之外，官方背书 18 个第三方应用——与市场材料「100+ 连接器」相差五倍以上）；权限直接继承 Workday 安全模型，不自建；Sana for Workday 含在订阅（Flex Credits）里不另收费，走出宿主才收费；未公开编排语法 | 收购前 2024-05 口径 300 家企业客户（含 Novartis、Merck、Voi）；芬兰 Berner 40 天内 90% 采用率并退掉 400 个 ChatGPT 席位（Workday 官方与 Sana 博客同载）；某出行独角兽每位员工每周省 6.5 小时、某工业自动化公司首年 11 倍 ROI（仅见自家博客 [自报]） | 2024-05：累计融资 8500 万美元以上、估值 2.5 亿美元；2025 年收购时估值 5 亿美元、286 人、100 万+ 用户；被 Workday 收购作价约 11 亿美元（2025-09-16 宣布） | [[Work-Sharing/调研报告/Forethought-Moveworks-Sana对标调研-202608\ | Forethought-Moveworks-Sana对标]] |
| ServiceNow（收购方） | 企业工作流平台，把 Moveworks 做成员工侧默认前门（三家里整合最深） | Otto 把 Now Assist、Moveworks、AI Experience 合成单一层（2026-05-05）；Action Fabric：MCP Server Console（入站）+ 两种 MCP Client（出站）+ A2A（agent 间），AI Control Tower / AI Gateway 治理（A2A 暂不在治理范围内）；自陈内部运行 45 万个 AI agent、80% 以上任务自主处理 | City of Raleigh 称 Now Assist 已解决 98% 首次触点；Siemens Healthineers 助手每月省 5000 小时、满意度 91% | 上市公司，估值待核 | [[Work-Sharing/调研报告/Forethought-Moveworks-Sana对标调研-202608\ | Forethought-Moveworks-Sana对标]] |
| Glean / Microsoft Copilot Studio / Oracle AI Studio / SAP Joule | 只在 Sana 侧的对手评价与分析师冷水里出现（「企业会抗拒拥有多个『工作前门』」） | 待补（cs-news 管道候选） | 待补 | 待补 | [[Work-Sharing/调研报告/Forethought-Moveworks-Sana对标调研-202608\ | Forethought-Moveworks-Sana对标]] |
3. 语音 / 呼叫中心专项
语音是 AI 拉平「客服 SaaS」与「联络中心 CCaaS」两个市场的主战场：电话曾是 Genesys 最深的护城河（SIP/MRCP、运营商对接、IVR、排队路由），如今被 Fin Voice 2、Parloa、PolyAI、ElevenLabs 等直接替代；反过来 Genesys 用 LAM 驱动的 Agentic Virtual Agent 进数字渠道。
| 公司 | 定位一句话 | 核心打法 | 代表客户/效果数据 | 最新融资/估值（含日期） | 来源页 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Genesys | 1990 年从 CTI 起家、约 30 亿美元营收的企业级联络中心之王（CCaaS），Gartner CCaaS 魔力象限连续 11 年 Leader | 不自研基座：AWS Bedrock（Claude 等）+ LAM（Scaled Cognition）+ AI Studio 治理；计费选 token 用量制（卖投入、客户担风险），与 Fin 的 outcome 结果制相反；收购 Pinkfish 补 execution 层；赌「编排即产品」（模型可换，治理/集成/规模是壁垒）；与 Salesforce 联合 CX Cloud、与 ServiceNow 联合 Unified Experience | 8,000+ 家客户（ARPU 粗算约 37.5 万美元/年，与 Fin 差约 28 倍）；FY2026 总营收约 30 亿美元、Cloud ARR 28 亿美元（+35%）；席位 75-240 美元 + AI token 约 1 美元/个 | 估值 210 亿美元（2021）→ 约 150 亿美元（2025，Salesforce + ServiceNow 合计 15 亿美元入股，Bloomberg 单源；二级交易口径） | [[LLM-Wiki/CX平台格局-Intercom与Genesys\ | CX平台格局]]、[[Work-Sharing/调研报告/Intercom与Genesys业务对比-202607\ | Intercom与Genesys业务对比]] |
| NICE（+ Cognigy） | CCaaS 收入规模第一，CCaaS 阵营「买 AI」的代表 | 以 9.55 亿美元（约 25 倍收入）收购 AI agent 厂商 Cognigy | 2026 年指引总收入 31.7-31.9 亿美元，AI ARR 3.28 亿美元（+66%） | 上市公司，估值待核 | [[Work-Sharing/调研报告/Intercom与Genesys业务对比-202607\ | Intercom与Genesys业务对比]] | |
| Amazon Connect / Five9 / Talkdesk | 2025-09 Gartner CCaaS 魔力象限 Leaders（与 NICE、Genesys 共五家） | Amazon Connect 年化收入破 10 亿美元、增速 30%+（单源转述财报会）；Five9 陷入动荡（激进投资者施压出售、CEO 退休、12 个月三轮裁员）；Cresta 与 Five9 是多年伙伴，Decagon 2026-06-15 官宣 Five9 集成 | 待补 | 待补 | [[Work-Sharing/调研报告/Intercom与Genesys业务对比-202607\ | Intercom与Genesys业务对比]]、[[LLM-Wiki/Decagon公开知识分享\ | Decagon公开知识分享]] |
| Parloa | 语音优先的 AI 原生客服 agent 新贵，「不卖平台、只卖解决」 | 待补（vault 仅有估值一条） | 待补 | 估值 30 亿美元（2026-07 口径） | [[Work-Sharing/调研报告/Intercom与Genesys业务对比-202607\ | Intercom与Genesys业务对比]] | |
| PolyAI | 语音起家的 AI 客服 agent 公司 | 待补（vault 仅有估值一条） | 待补 | 估值 7.5 亿美元（2026-07 口径） | [[Work-Sharing/调研报告/Intercom与Genesys业务对比-202607\ | Intercom与Genesys业务对比]] | |
| ElevenLabs | 语音模型公司，被客服厂商绑定的语音层：Klarna 用它做美国 3,500 万用户的一线电话客服；Decagon 2025-05 语音发布时语音层绑 ElevenLabs，2026-08 已转向自研 TTS | 非客服厂商，只作语音层供应商记录 | Klarna | 估值 110 亿美元（2026-07 口径） | [[Work-Sharing/调研报告/Intercom与Genesys业务对比-202607\ | Intercom与Genesys业务对比]]、[[LLM-Wiki/Decagon公开知识分享\ | Decagon公开知识分享]] |
| Cresta 的语音线 | 联络中心存量语音玩家：2024-10-29 首篇 Voice Virtual Agent（「市场搞错了什么」）、2025-02/03 Voice Platform 工程三部曲、2025-06-09 全渠道 AI Agent、2026-07-31 Avaya Infinity WebSocket 语音集成、2026-08-12 多语言语音本地化 | 硬电话（hardphone）支持（2023-09）、去中心化 agent 架构优于中央编排（2025-08-21 工程文）、实时语音延迟工程（2025-10-21）、自建 TTS 音色评测（2025-12 / 2026-02） | Brinks Home AI Agent 生产化（2025-02-27）；客户池以 voice-first 为主（Hilton、Intuit、CarMax 等） | 见 §1 | [[LLM-Wiki/Cresta公开知识分享\ | Cresta公开知识分享]] | |
| Sierra 的语音线 | 2024-10-09「Sierra speaks」起，2025-10-06 Voice turns one，2026-08-07 Voice Personas（策略与动作一致、人格与语气按市场按渠道换） | 「一群语音模型」（a constellation of voice models）按人格/语言/用例选当下最好的；语音仿真 Voice Sims（2025-09）；未公布语音延迟基准，第三方横评称表现「不稳定」、多模型路由引入亚秒级延迟；自报首响 2-2.5 秒（转引） | Next 在 83 个国家、20 种语言上跑 agent；某未具名客户音色与人格配对后解决率提升近 50% [自报] | 见 §1 | [[Work-Sharing/调研报告/Sierra全面调研-202608\ | Sierra全面调研]]、[[LLM-Wiki/Decagon公开知识分享\ | Decagon公开知识分享]] |
| Decagon 的语音线 | 2025-05-19 前后发布 Voice；2025-10-16 工程文判「speech-to-speech 模型还不成熟」选级联架构；2025-11-05 与 Modal 联署实时语音（Voice 2.0 延迟 -65% [自报]）；2026-03-24 Bayesian VAD 断句；2026-08 两篇自研 TTS 工程博客（30ms 内开口、吞吐近 10×——注意 30ms 是 TTS 组件 TTFA，不是端到端） | Outbound Voice（主动外呼）产品化；语音认证安全文（2025-12-04）；语音主模型套件为 SFT+RL 训的小型开源模型 [自报] | Chime 语音约 100 万通/月；Valon 语音 deflection 50%+ [自报]；Hertz 主动外呼案例 | 见 §1 | [[LLM-Wiki/Decagon公开知识分享\ | Decagon公开知识分享]]、[[Work-Sharing/调研报告/Decagon客户名单与体验入口-202608\ | Decagon客户名单]] |
| Intercom / Fin 的语音线 | Fin Voice 2025-03-19 发布；Fin Voice 2 由自研语音模型驱动 | 语音作为 Fin 全渠道之一，与 Standalone 解耦策略并行 | 待补 | 见 §1 | [[LLM-Wiki/CX平台格局-Intercom与Genesys\ | CX平台格局]]、[[LLM-Wiki/Intercom-Decagon-Sierra-Cresta公开内容时间线\ | 四家时间线]] |
4. 国内
| 公司 | 定位一句话 | 核心打法 | 代表客户/效果数据 | 最新融资/估值（含日期） | 来源页 |
|---|---|---|---|---|---|
| 待补（cs-news 管道候选） | vault 现有调研全部是海外公开信源；国内 AI 客服厂商（智能客服 SaaS、呼叫中心 AI、大模型客服平台）尚无独立页面 | 待补 | 待补 | 待补 | — |
归档规则：cs-news 管道抓到国内公司的融资或产品事件后先进页末「候选」表；人工核实后在此新建行，并按 §0 口径纪律标注证据级别。
5. 打法坐标系
用五条差异轴把上面各家摆到同一张坐标纸上，每条都能在来源页找到对应判决。
1. 计价单位：席位 → 结果，透明度分五档。 公开挂网按解决计价：Intercom/Fin 0.99 美元/解决 + 方法学公开（商业杀伤力最强），Zendesk 1.50 美元/解决、HubSpot 0.50 美元/解决、Salesforce Agentforce 2 美元/会话折中为 Flex Credits；按结果计价但不公开：Sierra（第三方估年一 20-35 万美元以上）；平台费 + 按转移量：Forethought（约 0.12 美元/次）；并入宿主分层不单独定价：Moveworks；含在订阅里不另收：Sana for Workday（用免费入口锁默认行为，走出宿主才收费）。反方向是 Genesys 的 token 用量制（卖投入、客户担风险）。「解决的定义权」因此成了生意本身：Fin 的 assumed resolution 口径被批、Zendesk 验证式口径反打、Fin 用 100 万美元担保对冲。
2. 模型路线三分：自研 vs 编排 vs 明言租用。 2026-03 是分岔月：Decagon Labs 03-24 自报 80% 流量跑自训模型、Intercom 03-26 发布垂直模型 Fin Apex、Sierra 08-04 明言「基础模型不可能成为你的优势」只租智能；Cresta 2023 年自研 Ocean-1 一峰后退潮；Genesys 不自研基座（Bedrock + LAM）；Sana 创始人主动接受「套壳」标签；Moveworks 多模型但被收编后不允许客户自带 LLM。六家在模型层的共同结论：模型不是护城河，上下文与流程知识才是——差别只在把上下文做成了什么（Forethought 的自修补流程库 / Moveworks 的权限视图下企业检索 / Sana 的宿主配置继承 / Sierra 的 Context Engine）。
3. 编排单元：都在离开决策树，但分声明派与结构派。 声明派让人写「要什么结果」由平台推断步骤：Forethought Autoflows（2023-09-21，最早）、Sierra Agent SDK（声明目标 + 护栏）、Decagon AOP（自然语言 + 代码级校验点，站在两派中间）；结构派保留显式流程建模只把「理解」交给模型：Moveworks Agent Studio（Slots / Resolver / Control Flow / DSL）。四家客服公司的核心流程单元被 vault 判为「同物种四方言」：Decagon AOP（2025-04）、Fin Procedures（2025-10）、Sierra Journeys/Agent SDK（2024-06 / 2025-09），Cresta 没有同名流程语言而是分成 Opera（给人的规则引擎）+ 配置包 + Conductor 生成代码；Sana 未公开编排语法。AI 代写流程的接力：AOP Copilot（2025-09）→ Duet（2026-03）→ Autopilot（2026-06，人工审批门）、Sierra Ghostwriter（2026-03，排队待部署）、Fin Monitors → Evals and Releases（2026-08）——vault 判定「二代自进化」的实际成色是 CI/CD 栈，不是自动编程。
4. 交付模式：自助 ↔ 驻场，多数落在中间带。 自助无代码一端是 Intercom/Fin（CX/运营团队自助、一手案例 2 名应届生运营）；白手套一端是 Sierra（forward-deployed 工程师 4-10 周，复杂 3-7 个月，无自助无试用）与 Decagon（FDE 驻场 4-12 周，Agent Deployment Engineering 已成建制职能，另有 Decagon University 认证与 TaskUs BPO 渠道）；Forethought（实施费 5,000-2.5 万美元、约 2 万张历史工单经验门槛）、Moveworks（约八周配专属成功团队）、Sana（Berner 40 天推广期）全在中间且都不自助。Sierra 的 Ghostwriter 是想在这条铁律上开自助口子的分发动作，同期媒体反证「AI agent 的落地远谈不上自主」。「agent engineer / FDE」这个岗位术语由 Sierra 2024-07-11 首发、Decagon 沿用，Cresta 与 Intercom 2026 年跟进。
5. 平台化 vs 垂直、内生 vs 收购。 平台方收编 AI 层是 2025-2026 主旋律：Salesforce（Genesys 股份 + 收购 Fin 36 亿美元）、ServiceNow（Moveworks 28.5 亿美元）、Workday（Sana 约 11 亿美元）、Zendesk（Ultimate、Local Measure、Forethought）、NICE（Cognigy 9.55 亿美元）；被收编三家的技术演进速度从此由收购方发布节奏决定。AI 原生新贵反过来自办收购：Sierra 2026 年买能力（Takeoff 长时程运行时 → Horizon）、买地区（SoftBank 日本合作）、买数据通路（Plaid），另有 Receptive AI / Opera Tech / Fragment 三笔小收购；Decagon 则靠 Deutsche Telekom 既当客户又当股东出海。评测尺子是另一条隐性轴：只有 Sierra 把 τ-bench 家族开源（MIT，进 ICLR 2025），Decagon 的 DuetBench 自报不可复现，Intercom 无基准但公开方法学，其余五家无尺子——谁造尺子谁定义同行怎么被评判。
6. GTM 工具与周边（非对手）
| 公司 | 与本图谱的关系 | 要点 | 最新融资/估值（含日期） | 来源页 | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Centralize | Decagon / Sierra / Cresta / Intercom / ElevenLabs 销售团队在用的关系智能（GTM）工具，不是它们的对手；founding sales lead 来自 Cresta | YC W24，旧金山；把 CRM/邮件/日历/通话录音自动拼成实时客户组织架构图与买方委员会覆盖图，自称「The GPS for enterprise deals」；Pro 49 美元/席/月（含 MCP 访问）、企业版按 accounts under management 计费席位不限；自报过去一年收入近 8 倍 [自报] | Seed 400 万美元（Salesforce Ventures 领投，2025-10-09）→ Series A 1500 万美元（NEA 领投，2026-07-29），累计 1900 万美元 | [[LLM-Wiki/Centralize关系智能平台\ | Centralize关系智能平台]] | |
| Modal | Decagon 实时语音基础设施伙伴（2025-11-05 联署工程文，Voice 2.0 延迟 -65% 的技术出处） | 基础设施，非客服厂商 | 待补 | [[LLM-Wiki/Decagon公开知识分享\ | Decagon公开知识分享]] | |
| TaskUs | Decagon 交付层的 BPO 渠道（与 FDE 两条 lane、Decagon University 并列为「第五层·交付」） | BPO 渠道，非客服 AI 厂商 | 待补 | [[LLM-Wiki/Decagon架构与开源对照\ | Decagon架构与开源对照]] | |
| Sacra | 多次被引用的第三方股权研究机构（Decagon 累计融资/营收估算、Sierra 与 Decagon 早期 ARR 对位：2024-10 Sierra 约 2,000 万美元 vs Decagon 约 600 万美元） | 信源而非公司；引用其数字须标 (Sacra) | — | [[Work-Sharing/调研报告/Decagon对标综合报告-202608\ | Decagon对标综合报告]]、[[Work-Sharing/调研报告/Sierra全面调研-202608\ | Sierra全面调研]] |
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候选（cs-news 自动追加，待人工归档）
| 日期 | 公司 | 轮次/金额 | 投资方 | 来源 |
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