当资本愿意给一家让AI自主修改生产环境的初创公司贴上10亿美元标签，这说明AI Agent的叙事已经从"玩具"跨入了" mission-critical（关键任务）“领域。Resolve AI最新一轮1.25亿美元融资，领投方Lightspeed用实际行动证明：他们相信AI不仅能聊天，还能在服务器崩溃时替你背锅。
这10亿估值买的是"Autonomous（自主）“而非"Assistant（辅助）“的溢价。 传统AIOps工具如PagerDuty只负责敲锣打鼓（告警），人类工程师才是救火队员；Resolve AI却要让AI Agent直接动手修复。说白了，这是从Copilot到Autopilot的范式跳跃。资本愿意支付20-50倍ARR的疯狂倍数（传统SaaS仅10-15倍），赌的是"自主运维"能重新定义IT运营的成本结构。但请注意，高溢价对应的是高容错成本——在云原生架构里，一次错误的自动修复可能比故障本身更致命。
Resolve AI的真正价值在于它选对了最难啃的骨头。 基础设施运维是AI Agent落地的终极试金石：这里容错率为零，上下文复杂，且需要深度系统权限。这轮融资释放的信号很明确：资本正在逃离"AI写周报"这类低价值场景，疯狂涌入高 stakes（高风险高回报）的垂直领域。但隐患同样刺眼——没有AWS、Google Cloud等战略投资方参与，可能意味着云厂商视其为威胁而非伙伴。当AWS DevOps Guru和Azure Monitor AI开始集成大模型，Resolve AI作为第三方工具的多云中立性，究竟是护城河还是软肋？
这标志着AI Agent正式拿到了进入核心生产系统的"root权限”，但也把自己绑在了火山口上。未来12个月，Resolve AI必须证明两件事：其Agent的误操作率低于人类SRE（站点可靠性工程师），且能在云厂商的绞杀中保持独立价值。
当AI开始拥有删库跑路的权限时，唯一比技术更难构建的，是客户对机器的信任。
本文由 AI 辅助生成，仅供参考。