Низкие темпы внедрения агентов искусственного интеллекта (ИИ) в корпоративную среду стали причиной появления стартапа Trace, который связывает проблему с недостатком релевантного контекста для их функционирования. Компания, прошедшая через летнюю программу Y Combinator 2025 года, специализируется на оркестрации рабочих процессов, стремясь восполнить этот пробел.
Trace фокусируется на генерации глубокого понимания корпоративных систем и процессов, что позволяет ИИ-агентам эффективно масштабироваться. Генеральный директор Trace Тим Черкасов провел аналогию между инструментами ведущих ИИ-лабораторий, таких как OpenAI и Anthropic, охарактеризовав их как "блестящих стажеров", а продукт Trace как "менеджера, знающего, куда их применить".
Лондонская компания объявила о привлечении 3 миллионов долларов в рамках посевного раунда финансирования. В число инвесторов вошли Y Combinator, Zeno Ventures, Transpose Platform Management, Goodwater Capital, Formosa Capital и WeFunder. Также в финансировании приняли участие известные бизнес-ангелы Бенджамин Брайант и Кевин Мур.
Система Trace функционирует на основе построения графа знаний, интегрируя данные из существующих корпоративных инструментов, таких как электронная почта, Slack и Airtable. После создания этой контекстной модели пользователи могут формулировать задачи высокого уровня, например, "Разработать новый микросайт" или "Сформировать план продаж на 2027 год". Trace затем генерирует пошаговый рабочий процесс, распределяя задачи между ИИ-агентами и сотрудниками. При активации ИИ-агента система автоматически подает ему специфические данные, необходимые для выполнения конкретной подзадачи. Это позволяет автоматизировать сложный процесс адаптации ИИ-агентов, который часто является основным препятствием для их полномасштабного развертывания в компаниях.
На рынке агентского ИИ Trace столкнется с серьезной конкуренцией. Недавно Anthropic представила собственную концепцию корпоративных агентов, ориентированную на предварительно разработанные плагины для конкретных функций отделов. Кроме того, многие существующие платформы для повышения производительности, например, Jira от Atlassian, внедряют собственных агентов, что может создать прямую конкуренцию для решения Trace.
Однако основатели Trace уверены, что их подход, основанный на графах знаний, станет ключевым фактором успеха. По их мнению, он позволяет глубоко интегрировать контекстное проектирование в структуру развертывания агентских систем. Технический директор Артур Романов отметил переход от "промпт-инжиниринга к контекст-инжинирингу". Он подчеркнул, что инфраструктура, обеспечивающая лучший контекст в нужный момент, станет фундаментом для компаний, ориентированных на ИИ. Trace стремится занять эту нишу.