CodeWords 获 900 万美元融资，打造可“主动工作”的 AI 代理 Cody

公司将这种体验称为 “words in, working agents out”——输入文字，输出可工作的 AI 代理。

目前 Cody 主要是一个基于提示构建自动化流程的系统。未来 CodeWords 计划加入“上下文记忆”等能力，让系统从历史流程和业务活动中学习，从而能够主动推荐甚至自动执行新的自动化任务。

为非技术团队设计的自动化

CodeWords 的重点是让没有工程背景的人也能使用自动化，包括：

• 运营团队
• 创业者
• 市场营销人员
• 财务团队

用户通过类似聊天的界面输入需求，例如：

• “每三天监控一次竞争对手的价格页面，如果有变化就提醒我。”
• “抓取某个品牌的社交媒体内容，并给出新的内容创意。”

Cody 会把这些描述转换为自动化流程，在后台运行，并通过 Slack 或 WhatsApp 等渠道发送通知。

由于 CodeWords 提供托管基础设施，用户不需要管理服务器、部署流程或运维环境。

连接数千个业务工具

CodeWords 的平台可以与 数千个外部应用集成，使一个自动化流程可以跨多个工具运行。

常见集成包括：

• 协作与生产力工具
• 通讯平台
• 数据存储系统
• 营销与销售软件

这些流程可以根据时间计划或事件触发自动运行，从而实现持续执行，无需人工干预。

真实业务场景示例

CodeWords 提供的一些典型应用包括：

投资机会监控（Deal Flow Monitoring）
金融或投资团队可以自动跟踪投资机会、市场信号或竞争对手动态，并在出现新信息时收到提醒。

内容研究与生成
营销团队可以自动抓取社交媒体数据、总结趋势，并生成潜在内容创意。

潜在客户获取（Lead Generation）
自动化服务机构可以部署多个 AI 代理，用于收集潜在客户、补充数据并将线索导入 CRM 系统。

官方文档还展示了一个简单示例：抓取网页内容 → 用 AI 总结 → 自动发送到 Gmail 邮箱，展示了数据采集、AI 处理和通知在同一流程中的结合。

从自动化工具走向“AI 运营层”

传统无代码自动化工具通常要求用户先设计流程、再配置逻辑。CodeWords 想改变这种模式。

其路线图的核心是让 Cody 变得更加 主动（proactive）——能够理解业务上下文、提出优化建议，甚至在某些情况下无需用户提示就执行运营任务。

如果这一愿景实现，自动化将不再只是一个工具，而可能成为企业软件背后的AI 运营层（AI operations layer）：理解目标、跨工具执行工作，并在后台持续运行。

也正因为这一潜在方向，越来越多投资者开始关注像 CodeWords 这样的 AI 代理公司——它们可能代表着企业自动化的下一阶段。