Keenable完成2600万美元种子轮融资，建设面向AI Agent的网页索引

Keenable完成2600万美元种子轮融资，计划构建面向AI Agent的独立网页索引与低延迟检索API，以支持实时检索和多来源推理。公司宣称已建立超千亿文档索引，并推出Web Query Language，但在规模化成本、延迟稳定性和客户长期留存方面仍面临挑战。

专门为人工智能代理提供网页搜索基础设施的初创公司Keenable于2026年8月25日宣布完成2600万美元种子轮融资。Accel领投，Conviction Partners和多位来自科技公司的天使投资人参与。公司也在同日结束隐身状态，公开介绍其面向AI模型和Agent的独立网页索引与检索API。

Keenable由Andrey Styskin和Matthias Petri创立。Styskin曾负责Yandex的搜索、广告及云业务，后来在Amazon AGI参与网页基础设施建设；Petri则曾任Amazon AGI首席应用科学家。投资方Accel称，二人在Yandex和Amazon期间积累了大规模搜索和面向AI代理的检索经验。

这笔融资的意义不只在于一家搜索初创公司获得资本支持。随着聊天机器人和AI Agent越来越多地替用户查找资料、比较选项并执行任务，传统搜索引擎为人类设计的“十条蓝色链接”模式，正在面临新的基础设施需求：机器需要更快地读取更多来源，并以更适合上下文窗口和后续推理的方式获取内容。

从面向人的搜索转向面向机器的索引

Keenable在公司官网表示，现有网页访问工具通常由面向人的搜索API和速度较慢的网页抓取API组成，这使得Agent只能谨慎地调用网络。公司的目标是让模型能够以更低成本、更低延迟访问不断变化的网页知识，并在搜索基础设施层面重新设计爬取、索引、排序和内容访问方式。

公司称，已经建立了一个包含超过1000亿份文档的独立网页索引。TechCrunch报道，Keenable的API已经在多家AI实验室和推理服务商的生产环境中用于训练和运行时检索，但公司没有公开客户名单，外界也暂时无法独立核验实际调用规模或这些客户的长期使用情况。

Keenable官网目前将自己描述为一家研究驱动的AI基础设施公司，服务对象包括AI实验室、推理平台和研究人员。官网还列出面向开发者的搜索服务，其中标准云端访问价格为每1000次请求4美元；针对AI实验室和推理平台的专用容量，价格从每1000次请求1美元起，并支持云端和本地部署。具体价格和服务条件仍可能随产品阶段变化，应以官方页面为准。

低延迟检索能否进入Agent的推理循环

Keenable的一个关键卖点是降低实时搜索的延迟和成本。公司官网显示，其服务面向美国东部地区的目标延迟为P95低于250毫秒；与语音AI公司Gradium公布的合作说明相比，后者称Keenable的网页检索可以在200毫秒以内返回结果。

两家公司已经把这一能力接入Gradium的开源语音Agent框架Gradbot。按照Gradium的介绍，语音助手面对当天新闻、实时价格或航班状态等模型训练数据无法可靠覆盖的信息时，必须在保持对话流畅的同时进行检索。合作的目标，是让Agent在语音交互过程中调用实时网页内容，而不是让用户等待数秒后再得到回答。

这种场景也说明，网页检索的竞争不只是结果是否相关，还包括能否在真实工作流的时间预算内完成。对于语音助手来说，几百毫秒的延迟可能决定对话听起来像自然交流，还是像一个加上语音外壳的搜索框。不过，官网指标与合作方披露的延迟属于公司口径，尚不能替代跨客户、跨地区和高并发条件下的独立测试。

Web Query Language瞄准多来源综合回答

Keenable还在开发名为Web Query Language的网页查询语言。Accel称，该工具旨在让Agent同时从数千个实时来源中提取并推理信息，即使最终答案并不存在于某一个单独网页中，也能通过多个来源的组合完成回答。

这一方向与传统搜索结果页存在明显差别。传统搜索往往把排序后的网页交给用户，再由用户阅读、比较和判断；面向Agent的检索系统则需要把来源筛选、内容提取、时间新鲜度和多跳查询更紧密地结合起来。对模型而言，这可能减少重复查询和无关上下文；对基础设施提供商而言，则意味着需要承担更多索引更新、内容质量控制和服务成本。

这一变化也可以放在更大的Agent检索趋势中观察。近期已有多家独立厂商提供面向AI应用的搜索或内容访问服务，模型公司本身也在把网页搜索作为产品功能和开发者工具的一部分。AIFlux此前对Claude网页搜索向所有计划开放的报道显示，实时网络信息正在成为模型产品的一层基础能力；而检索模型在智能体工作流中的作用也表明，召回质量、延迟和推理成本正被放在同一个工程问题中处理。

融资之后，规模化成本仍是最大考验

Keenable计划利用这笔资金扩大团队，继续开发Agent网页检索产品。TechCrunch报道，公司当时有约15名工程人员，计划在年底前将团队规模扩大一倍，并建立更完整的商业化能力。

但建设独立网页索引的成本和维护难度同样不容忽视。索引需要持续抓取不断变化的网页，处理重复内容、垃圾信息、失效链接、版权与访问限制，还要在大规模查询下维持稳定延迟。Keenable首席执行官Styskin对TechCrunch表示，建立大型搜索索引的成本“非常昂贵”，公司需要控制节奏并尽量降低服务成本。

投资方Accel认为，Google和Microsoft对部分搜索API采取收紧或捆绑产品的做法，给独立的AI搜索基础设施留下了空间。但这也意味着Keenable需要在一个已有Brave、Exa等参与者、同时又受到大型平台竞争的市场中证明自己。独立索引是否能以较低成本维持超过千亿文档的覆盖范围，API在生产环境中的可用性和客户留存情况，目前仍缺少公开的第三方数据。

Keenable所提出的长期目标，是让AI Agent像使用模型自身知识一样低摩擦地访问网络知识。这个目标能否实现，取决于的不只是融资额或索引规模，还包括数据新鲜度、来源可靠性、检索结果的可解释性，以及在高并发生产环境下能否持续提供稳定而经济的服务。

来源： TechCrunch：Accel-backed Keenable is indexing the web for AI agents； Accel：Our Seed Investment in Keenable； Keenable官网； Keenable About； Keenable定价页面； Gradium：Natural conversation, live retrieval: Keenable search with Gradium。