成立仅一年的词元无限宣布完成天使++轮融资，这是其一个月内拿下的第二笔融资，累计融资额达数亿元。资金将用于打造国内首个全自助、高安全、自进化的企业级 AI Agent 基础设施平台。
金额数千万元，公司启动阶段资金，确立企业级 Agent 基础设施方向。
金额数千万元，距上一轮约 5 个月。
临芯投资领投，华控基金跟投。距上一轮不足一个月，累计融资额达数亿元。
一个月内连融两轮，在当前一级市场属于高密度节奏。资金将用于打造国内首个全自助、高安全、自进化的企业级 AI Agent 基础设施平台，并加强与清华大学、北京航空航天大学等高校的联合研究。
2021—2024 年任字节跳动 AI 技术负责人，主导创立字节首个软件工程实验室。研发的多智能体测试系统广泛应用于字节多条核心产品线，从零孵化的内部 AI Coding 产品全面覆盖公司研发体系。
曾在清华大学姚期智实验班就读。在 WAIC 期间接受采访时他提到，词元无限核心平台 InfOne 扮演的是「智能体 CEO」角色，统筹调度各类专业 Agent。
今年 3 月加入。北航计算机学院教授、清华大学人工智能博士、国家级青年人才。师从中国科学院院士张钹，系北航复杂关键软件环境全国重点实验室核心成员。
与北航复杂关键软件环境全国重点实验室联合打造编程智能体 InfCode，将学术研究直接对接企业级场景落地。
词元无限构建了核心平台 InfOne，并在其上衍生出四个面向不同企业场景的智能体：
与北航联合打造。今年 2 月在软件工程评测基准 Multi-SWE-bench Java 榜单登顶，将总体解决率提升近 16%。
聚焦企业质量场景，提供自动化回归与质量门禁能力，直击大模型代码可靠性痛点。
为企业代码库构建结构化知识图谱，解决大模型理解企业私有代码库时的上下文断裂问题。
实现 Token 精细化调度与成本优化，对应企业级 Agent 大规模部署时的算力成本控制刚需。
Multi-SWE-bench 是评估大模型与智能体在真实软件工程任务中修复 Bug、交付代码能力的权威基准。InfCode 在 Java 榜单的成绩如下：
注：为便于直观对比，柱形自 30 分起缩放，非零起点；分差以标注分数为准。InfCode 较此前最高纪录提升 5.47 分，总体解决率提升近 16%。
在 7 月的上海人工智能大会（WAIC 2026）上，词元无限展示了与神州数码联合打造的面向企业 AI 原生开发的软硬一体联合解决方案。根据其披露的实测数据：
值得注意的是，该方案披露其千行代码缺陷密度与纯人工编写时期持平——这意味着在效率大幅提升的同时，质量门禁并未失守。官方信息显示，词元无限已服务金融、通信、工业等领域多家头部客户，年度营收预测破亿，并正依托广西算力集群开拓东盟市场。
本篇核心信息源自企业通稿与公开采访，融资节奏与客户实测数据均属单方披露，未见第三方复测或独立审计。读者宜将其视为「企业级 Agent 赛道头部玩家的自我陈述」，而非客观技术验证。
编程智能体登顶 Multi-SWE-bench 是目前唯一可量化对标的技术锚点，但其通用性与跨语言泛化能力仍需以开源仓库与更多外部实测为准。商业层面，神州数码的联合方案数据亮眼，但作为单一客户样本，尚不足以证明平台具备跨行业横向复制能力。
企业级 Agent 基础设施的竞争已从「有没有模型」转入「能不能交付」的深水区，决定终局的不再是参数规模，而是工程化落地与质量门禁的真实通过率。
词元无限 InfOne 平台及四大智能体面向企业客户提供服务，具体接入方式可通过官方渠道咨询。
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