导读：EasyLink宣布完成数千万元天使轮融资，并将资金投向递归式自我改进与金融智能体研发。下文保留原文信息、结构与图片；融资金额、客户案例、性能和效率数据主要来自企业公开披露，实际应用应结合完整评测、审计与合规要求判断。
“在不断建造的过程中，我想，我也建造了自己。”——保罗·瓦莱里《欧帕利诺斯，或建筑师》
近日，金融AGI企业EasyLink（上海容易链智能科技有限公司）宣布完成数千万元天使轮融资，投资方为道禾长期投资、鹏益投资和产业投资人。
EasyLink致力于构建企业级智能体基础设施，链接AI、企业数据与场景，弥合通用人工智能与企业实际业务之间的鸿沟，让AI读懂企业数据、理解业务逻辑，并可靠完成专业任务。公司已形成完整的自研技术栈，打造了数据智能平台EasyDoc和智能体平台Tiri，覆盖从数据理解、业务知识构建，到智能体运行和垂直场景应用的完整链路。
目前，EasyLink主要深耕于金融行业，客户涵盖证券、银行等十几家头部金融机构。本轮资金将用于递归式自我改进（RSI）技术与金融场景智能体产品的研发，以及商业化拓展，推动Agent Harness与金融垂直模型协同进化，加快迈向金融AGI。
▍从读懂企业数据到交付专业任务，解决AI在企业落地的瓶颈
可靠的企业AI，始于对企业数据的准确理解。EasyLink自研了业界首个端到端自适应分辨高精视觉语言模型（VLM），统一理解文字、图像和版面结构，处理跨页表格、扫描件等复杂材料，并保留数据血缘。基于这项能力，EasyDoc累计解析超过1亿页，金融场景解析准确率超过98%。
在此基础上，EasyLink将分散信息组织为知识网络，建立统一的业务概念、关系与规则，沉淀企业业务本体，帮助AI理解企业的业务逻辑。自研智能体运行框架Tiri进一步连接模型与企业工具和系统，将模型的通用智能与企业知识转化为可溯源、可审计的业务结果。
企业应用AI，安全合规是基础。为保障AI能力在企业内部持续稳定运行，EasyLink支持全栈私有化部署，并针对国产算力与国产模型深度优化，使单位算力性能提升30%以上；通过计算资源池化共享，相同负载下的资源消耗降低60%，兼顾自主可控与运行效率。
▍RSI驱动Harness与模型协同进化，金融评测超越Claude、GPT
EasyLink通过递归式自我改进（RSI），推动智能体Harness与金融垂直模型共同提升：系统从任务中的错误和专家修正中发现问题、调整执行方法；经过授权、脱敏和验证的任务记录，则用于训练垂直模型，将know-how沉淀为内生能力。经过验证的改进进入下一轮任务执行，产生更有价值的训练数据，再用于提升模型与执行系统的能力。由此形成飞轮，让每一次经过验证的改进，成为下一次执行任务的能力。
在公司基于Finance Agent v2公开集开展的测试中，Tiri Agent依托27B模型取得71.25%的综合得分，超过Claude Fable 5.1（58.9%）和GPT-6 Astra（53.5%）等通用旗舰模型。这一结果表明，高水平金融智能真正具备了大规模、低成本、可私有化部署的落地条件，跨过企业AI应用最难攻克的门槛。
▍头部企业落地验证，让AI进入金融机构的核心业务流程
EasyLink的Agent能力已在中信建投、国联民生、南京银行等多家金融机构的业务场景中得到应用。
在投研场景，EasyLink打造的智能投研平台汇聚全市场数据，支持热点研究、事件分析、财报解读等任务，贯穿研究员、分析师和投资经理的投研全流程。该平台汇聚超过3.8亿非结构化知识切片和近20亿条结构化数据，在海量复杂信息之上，问答准确率达到99.23%，投研效率提升60%以上，让海量信息更高效地服务于专业研究。
在合规场景，EasyLink落地了首个Agent驱动端到端投行合规智能体。基于8B参数模型，该智能体能够完成复杂底稿的识别、整理、校验、证据链构建与一致性核查，并生成合规审核报告。此前需要专业人员耗时2至3小时的审核工作，引入智能体后，业务专家仅需数分钟复核，效率提升50%以上。该项目被中国信通院收录于《2026智能经济新形态：智能体创新实践汇编》，并亮相2026年世界人工智能大会（WAIC）。
▍面向金融AGI，让专业经验成为可持续提升的智能能力
以本轮融资为新起点，EasyLink将持续迭代产品，深化执行框架与金融垂类模型的协同进化，将已验证的能力拓展到更多金融核心业务场景。
链接AI与企业场景，是EasyLink的初心。公司致力于构建金融原生的超级智能体，向金融领域的AGI持续迈进，让金融机构积累的数据与专业经验转化为可持续提升的智能能力，支持更多金融产品与服务创新。
