Стартап Trace привлёк $3 млн на решение проблемы внедрения ИИ-агентов в бизнесе

Несмотря на огромный потенциал, ИИ-агенты медленно внедряются в корпоративной среде. Новый стартап считает, что причина этого — недостаток контекста.

Компания Trace, запущенная в рамках летнего набора акселератора Y Combinator 2025 года, занимается оркестрацией рабочих процессов, чтобы заполнить этот пробел. Её система анализирует сложные корпоративные среды и процессы, предоставляя агентам необходимый контекст для быстрого масштабирования.

«OpenAI и Anthropic создают блестящих стажёров, которых можно использовать внутри компании, — говорит генеральный директор Trace Тим Черкасов, имея в виду инструменты этих ИИ-лабораторий. — Мы создаём менеджера, который знает, куда их поставить».

В четверг лондонская компания объявила о привлечении $3 млн (около 240 млн рублей) начального финансирования от Y Combinator, Zeno Ventures, Transpose Platform Management, Goodwater Capital, Formosa Capital и WeFunder. Также в раунде участвовали бизнес-ангелы Бенджамин Брайант и Кевин Мур.

Система Trace начинает с построения графа знаний из существующих инструментов компании — таких как электронная почта, Slack и Airtable, которые формируют повседневную рабочую жизнь. Имея этот контекст, пользователи могут дать системе высокоуровневую задачу — например, «Нам нужно разработать новый микросайт» или «Давайте составим план продаж на 2027 год». Trace предложит пошаговый рабочий процесс, делегируя часть задач ИИ-агентам, а другие назначая людям. Когда система задействует ИИ-агента, она снабдит его конкретными данными, необходимыми для выполнения подзадачи.

Идея заключается в автоматизации тонкой работы по интеграции ИИ-агентов, что является одним из главных препятствий для их реального развёртывания в компаниях.

В условиях, когда многие компании сосредоточены на агентском ИИ, у Trace будет много конкурентов. На этой неделе Anthropic представила собственное решение для корпоративных агентов, сфокусированное на готовых плагинах для функций конкретных отделов. Многие сервисы повышения производительности, такие как Jira от Atlassian, также запускают собственных агентов, которые потенциально могут конкурировать с системой стартапа.

Однако основатели Trace уверены, что их подход, основанный на графе знаний, станет ключом к успеху, поскольку позволяет глубоко интегрировать контекстную инженерию в структуру развёртывания агентов.

«2024 и 2025 годы были ещё временем промпт-инженерии. Теперь мы перешли от промпт-инженерии к контекстной инженерии, — говорит технический директор Артур Романов. — Тот, кто предоставит лучший контекст в нужное время, станет инфраструктурой, на которой будут построены компании, ориентированные на ИИ. И мы надеемся стать этой инфраструктурой».

ИИ: Интересный подход, который пытается решить реальную проблему — интеграцию мощных, но «слепых» ИИ-агентов в сложные бизнес-процессы. Вместо создания ещё одного агента Trace позиционирует себя как «менеджер» или «дирижёр» для уже существующих. Успех будет зависеть от того, насколько гибко и глубоко система сможет понимать уникальные процессы каждой компании, а также от скорости, с которой крупные платформы вроде Atlassian или Microsoft будут внедрять аналогичный функционал в свои продукты.