这份榜单汇总了截至2025年7月的数据，展现了AI Agent从概念爆发到实际变现的最新进展。

榜单显示，营收Top 20的公司平均成立时间不足5年，50%成立于近三年。头部代表如Anysphere旗下的Cursor年营收****高达5亿美元（约合人民币36.5亿元），紧随其后的Glean、Mercor、Replit等也均突破1亿美元（约合人民币7.3亿元）年收入。

这些公司集中在软件开发、企业工作流、客户服务、法律、销售等领域，且多数具备明显的早期商业化能力。CB Insights预计，到2025年底，企业级AI Agent与Copilot类产品的年营收将逼近130亿美元（约合人民币949亿元），相比2024年的50亿美元（约合人民币365亿元）近乎翻番。

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最新融资概览：

20家公司估值普遍过亿美元

CB Insights榜单中的20家AI Agent初创公司中，多数已完成B轮以上融资，估值普遍在数亿至百亿美元之间，聚焦AI编程、企业协作、招聘、客户服务、法律文档等场景：

1、Cursor，美国AI编程助手：

Cursor是一款集成在代码编辑器中的AI编程助手，支持自然语言理解与代码生成，服务客户包括OpenAI和英伟达。

2025年6月融资9亿美元（约合人民币65.7亿元），估值99亿美元（约合人民币722.7亿元）。年营收5亿美元（约合人民币36.5亿元），估值倍数20x，人均营收约320万美元（约合人民币2339.7万元）。

2、Glean，美国企业级AI工作平台：

Glean提供面向企业的AI工作平台，支持内部知识检索和权限感知的问答交互，以及日常办公流程的自动化操作。

2025年6月融资1.5亿美元（约合人民币10.95亿元），估值72亿美元（约合人民币525.6亿元）。年营收1亿美元（约合人民币7.3亿元），估值倍数72x，人均营收约10.2万美元（约合人民币74.5万元）。

3、Mercor，美国AI招聘平台：

Mercor是一个基于AI的招聘平台，帮助雇主和求职者精准匹配。核心功能包括简历筛选、候选人匹配、AI主导的面试和全球薪资管理。

2025年1月融资1亿美元（约合人民币7.3亿元），估值20亿美元（约合人民币146亿元）。年营收1亿美元（约合人民币7.3亿元），估值倍数20x，人均营收约454.5万美元（约合人民币3317.8万元）。

4、Replit，美国浏览器端AI开发平台：

Replit提供浏览器端开发环境，主打零配置开发，支持AI自动生成与部署应用，服务对象包括初学者与专业开发者。

2023年11月融资2000万美元（约合人民币1.46亿元），截止2023年4月估值为11.6亿美元（约合人民币84.68亿元）。年营收1亿美元（约合人民币7.3亿元），估值倍数12x，人均营收约63.7万美元（约合人民币465万元）。

5、Lovable，瑞典AI无代码开发平台：

Lovable提供对话式应用构建平台，允许用户通过与AI对话创建和迭代网站或应用，服务人群覆盖非技术用户。

2025年7月融资2亿美元（约合人民币14.6亿元），估值18亿美元（约合人民币131.4亿元）。年营收1亿美元（约合人民币7.3亿元），估值倍数18x，人均营收约222.2万美元（约合人民币1622.1万元）。

6、Crescendo，美国AI客户体验平台：

Crescendo提供将AI与专家服务结合的客户体验平台，支持多渠道客服、流程自动化与数据优化。

2024年10月融资5000万美元（约合人民币3.65亿元），估值5亿美元（约合人民币36.5亿元）。年营收9100万美元（约合人民币6.64亿元），估值倍数6x，暂无人均营收数据。

7、Harvey，美国AI法律助理：

Harvey面向律师和法律团队提供AI法律助理，支持合同审查、法律文书生成与法规查询。

2025年6月融资3亿美元（约合人民币21.9亿元），估值50亿美元（约合人民币365亿元）。年营收7500万美元（约合人民币5.48亿元），估值倍数67x，人均营收约13.3万美元（约合人民币97.1万元）。

8、StackBlitz，美国云端Web开发平台：

StackBlitz提供可在浏览器中运行的前端开发环境，支持即时预览与部署，近期推出了自动编程Agent“Bolt”。

2025年1月融资1.06亿美元（约合人民币7.74亿元），估值约7亿美元（约合人民币51.1亿元）。年营收4000万美元（约合人民币2.92亿元），估值倍数18x，人均营收约114.3万美元（约合人民币834.4万元）。

9、Clay，美国AI销售自动化平台：

Clay是一款AI驱动的销售线索管理与外呼平台，内置Claygent智能助理可完成调研与脚本生成。

2025年6月完成新一轮融资，具体金额未披露，估值达30亿美元（约合人民币219亿元）。年营收3000万美元（约合人民币2.19亿元），估值倍数100x，人均营收约100万美元（约合人民币730万元）。

10、Torq，美国AI安全自动化平台：

Torq是一家面向安全团队的自动化平台，支持用自然语言构建响应流程。

2024年9月融资7000万美元（约合人民币5.11亿元），估值未披露。年营收2400万美元（约合人民币1.75亿元），人均营收约8.3万美元（约合人民币60.6万元）。

11、Sierra，美国对话式客服AI：

Sierra提供可连接多个大模型的定制化AI客服系统，支持高稳定性对话服务。

2024年10月融资1.75亿美元（约合人民币12.78亿元），估值45亿美元（约合人民币328.5亿元）。年营收2000万美元（约合人民币1.46亿元），估值倍数225x，人均营收约8.5万美元（约合人民币62.0万元）。

12、Sana，瑞典AI知识与学习平台：

Sana是一家提供企业培训与知识管理的AI平台，支持语音训练与课程生成。

2024年10月融资5500万美元（约合人民币4.02亿元），估值5亿美元（约合人民币36.5亿元）。年营收2000万美元（约合人民币1.46亿元），估值倍数25x，人均营收约5.3万美元（约合人民币38.7万元）。

13、Nabla，法国临床AI助手：

Nabla是一款帮助医生生成病历、编码与文档的AI助手，已适配主流EMR系统。

2025年6月融资7000万美元（约合人民币5.11亿元），总融资额达1.2亿美元（约合人民币8.76亿元），估值未披露。年营收1600万美元（约合人民币1.17亿元），估值倍数12x，人均营收约17.5万美元（约合人民币127.8万元）。

14、Hebbia，美国AI工作平台：

Hebbia是一家可对海量PDF、合规文档与语音视频进行语义检索与分析的AI平台。

2024年4月融资1.3亿美元（约合人民币9.49亿元），估值约7亿美元（约合人民币51.1亿元）。年营收1300万美元（约合人民币9490万元），估值倍数54x，人均营收约9.7万美元（约合人民币70.8万元）。

15、Decagon，美国AI客服支持平台：

Decagon提供零代码配置的AI客服系统，支持行为逻辑定制与快速部署。

2025年6月融资1.31亿美元（约合人民币9.56亿元），估值15亿美元（约合人民币109.5亿元）。年营收1000万美元（约合人民币7300万元），估值倍数150x，人均营收约10.1万美元（约合人民币73.7万元）。

16、Robin，美国AI法律文档助手：

Robin是一家法律合同平台，支持Word插件运行，可自动审查条款并连接法律数据库。

2024年11月融资2500万美元（约合人民币1.83亿元），截止2023年估值为3500万英镑（约合人民币3.29亿元）。年营收1000万美元（约合人民币7300万元），暂无估值倍数，人均营收约4.5万美元（约合人民币32.9万元）。

17、11x，美国数字员工平台：

11x开发的数字员工Agent可执行销售、运营与市场任务，并与CRM系统集成。

2024年11月融资5000万美元（约合人民币3.65亿元），估值未披露。年营收1000万美元（约合人民币7300万元），估值倍数35x，人均营收约20万美元（约合人民币146万元）。

18、Fyxer AI，英国AI邮件与会议管理工具：

Fyxer AI是一款办公效率类助手，支持自动起草邮件、生成纪要并同步日程。

2025年3月融资1000万美元（约合人民币7300万元），估值未披露。年营收900万美元（约合人民币6570万元），人均营收约14.5万美元（约合人民币105.8万元）。

19、Legartis，瑞士法律合同管理平台：

Legartis是一家合同管理平台，支持合同审阅、风险标注与多版本比对，适用于HR、采购与法务等场景。

2019年4月获得5.58万美元赠款（约合人民币39万元），近年无新增融资记录。年营收500万美元（约合人民币3650万元），人均营收约15.2万美元（约合人民币111万元）。

20、Artisan，美国AI销售助理：

Artisan开发的销售AI“AVA”可自动撰写邮件、筛选客户并进行跟进。

2025年5月融资2500万美元（约合人民币1.83亿元），估值未披露。年营收500万美元（约合人民币3650万元），估值倍数6x，人均营收约8.8万美元（约合人民币64.2万元）。

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客户服务Agent估值倍数最高

软件场景最能“变现”

在估值结构上，客户服务类AI Agent公司获得了最明显的市场溢价，平均估值倍数（即估值与年营收的比值）高达127倍，远高于本榜单整体的平均水平52倍。估值倍数越高，代表市场越看好这类公司的未来成长性，即使当前营收尚小，也愿意给出更高的估值。代表公司包括Sierra、Decagon、Crescendo。

CB Insights指出，这一估值溢价反映出投资人正在押注客服类AI的营收加速增长。支撑这一判断的，是该领域在各类行业中的通用性强、替代人工成本空间大、部署门槛低等因素——尤其在零售、电商、SaaS等高频客户服务场景中，AI客服正逐步取代人工，释放降本增效的潜力。

相比之下，**从实际营收能力来看，软件开发与工作流类Agent仍是最强“变现场景”。**Top 5公司中，Cursor、Replit、Lovable均聚焦软件研发流程自动化，Glean、Mercor则覆盖企业信息协作与人力资源管理，更容易跑出付费转化和持续性收入，体现出AI Agent在To B软件场景中的强营收兑现能力。

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“人效比”成资本风向标

Mercor跑赢微软与英伟达

营收之外，资本效率正成为AI Agent企业的新评价维度。榜单显示，Mercor以450万美元（约合人民币3285万元）的人均营收暂列第一，Cursor也达到320万美元（约合人民币2336万元）。这两家公司的人均营收不仅超越微软（180万美元）、Meta（220万美元），甚至也高于英伟达的360万美元（约合人民币2628万元）。

这种“人效超大厂”的现象也在推动资本押注更年轻、更聚焦的AI Agent团队。CB Insights指出，AI Agent公司的竞争壁垒将不再仅依赖技术先进性，而更依赖三大要素：

1、专属数据资产

2、垂直领域深度绑定

3、与客户业务流程的系统性集成

最后

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？

答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）

当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应聘者，月基础工资也能稳定在4万元左右。

再看阿里、腾讯两大互联网大厂，非“人才计划”的AI相关岗位应聘者，月基础工资也约有3万元，远超其他行业同资历岗位的薪资水平，对于程序员、小白来说，无疑是绝佳的转型和提升赛道。

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下面是我整理的大模型学习资源，希望能帮到你。

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最后

1、大模型学习路线

2、从0到进阶大模型学习视频教程

从入门到进阶这里都有，跟着老师学习事半功倍。

3、 入门必看大模型学习书籍&文档.pdf（书面上的技术书籍确实太多了，这些是我精选出来的，还有很多不在图里）

4、 AI大模型最新行业报告

2026最新行业报告，针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5、面试试题/经验

【大厂 AI 岗位面经分享（107 道）】

【AI 大模型面试真题（102 道）】

【LLMs 面试真题（97 道）】

6、大模型项目实战&配套源码

适用人群

四阶段学习规划（共90天，可落地执行）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型

• 带你了解全球大模型

• 使用国产大模型服务

• 搭建 OpenAI 代理

• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

• 在本地计算机运行大模型

• 大模型的私有化部署

• 基于 vLLM 部署大模型

• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

• 部署一套开源 LLM 项目

• 内容安全

• 互联网信息服务算法备案

• …

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3、这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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