Traversal 完成 1.2 亿美元 B 轮融资，估值 10 亿美元，扩展 AI SRE

Traversal于2026年11月3日宣布完成1.2亿美元B轮融资，估值达10亿美元，以加速其面向自动驾驶生产系统的工作，并扩大研究、工程和市场推广岗位的招聘。

Kleiner Perkins、Redpoint Ventures和Khosla Ventures联合领投本轮融资，Sequoia Capital、Battery Ventures和Amex Ventures参投。早期投资方Kleiner Perkins和Sequoia增加了投资。此前，Traversal在2025年6月结束隐身状态时宣布获得4800万美元融资，并于2025年12月获得Amex Ventures的战略投资，目前总融资额已达1.73亿美元。

Traversal最初从事故根因分析起步，依托三位联合创始人在因果机器学习和强化学习领域的学术研究。其核心前提是：一次事故会产生许多同时出现的信号，因此仅凭看似合理的相关性无法确定系统为何失败。Production World Model将原始遥测数据、代码、部署历史和组织知识转化为生产环境的持续更新、AI可读的表示。Causal Search Engine旨在并行测试数千个假设，追踪跨系统的依赖关系和时序，并收敛到有证据支持的根因。

Traversal在近两年的研究和工程工作后，于2026年3月正式推出这两个系统。如今，Workers作为主动的、长期运行的智能体，在事故或警报发生时收集上下文、展开调查并协助修复。Traversal MCP使这种生产智能可供编码智能体使用，将运营证据与旨在预防事故的开发工作连接起来。

长期目标是打造能够检测问题、理解其原因、采取纠正措施、验证措施有效并防止问题再次发生的软件。这一路线图使本轮融资既是对现有调查产品的扩展，也是对更自主运营的押注。

Traversal报告称，2026年月度调查量增长超过100倍，从513次增至近73,000次。目前约三分之二的产品使用已超出根因分析，扩展到警报分诊、发布风险、CMDB验证、安全、客户旅程健康和生产支持问题。这种使用结构表明，该产品在事故后诊断之外，还更广泛地用于持续运营决策。

在随附的融资新闻稿中，Traversal报告称年初至今年度经常性收入增长九倍，最近一个季度客户调查超过150,000次，并支持超过4,000名工程师。Nubank、Harvey、DigitalOcean和PepsiCo等企业环境正在使用该平台。Nubank首席执行官David Vélez表示，其公司的部署仅进行了五周，并随着结果得到验证而分阶段扩大，这是对采用数据的一个早期阶段限定。

基准证据及其局限

技术难度在ORCA-bench中另有记录，该论文由Cornell Tech、Traversal和Columbia University的研究人员撰写。它包含1,079个根因分析任务，围绕一个由19个微服务组成、经OpenTelemetry插桩的系统六天多、超过50 GB的指标、日志和追踪数据构建。智能体使用真实可观测性接口和源代码，任务在报告具体程度、检测延迟和并发故障方面各不相同。

在评估的五个通用智能体中，论文报告中等难度任务的最佳根因准确率为25.3%，困难任务为10.0%。根据模型不同，7%至40%的事故报告中出现了幻觉性的不合理根因。移除源代码访问权限会降低所有模型的准确率并增加幻觉，这进一步印证了流畅的代码能力并不能直接转化为可靠的待命诊断能力。

这些分数并不衡量Traversal自身的生产表现。作者提醒，证据来自一个为期六天的受控公共测试平台，且每个任务单独处理。这些结果能否推广到更大、不断变化的专有环境仍未经验证。因此，该基准界定了自主待命工作面临的研究差距；它并未验证该公司的自动驾驶生产路线图。

Traversal报告的采用情况与基准结果代表了同一雄心不同阶段的图景。当前业务围绕调查和更广泛的生产问题构建；自动驾驶生产的公开考验在于，其因果系统能否在复杂的客户环境中采取纠正措施、验证结果并防止问题再次发生。