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Trace sammelt 3 Millionen Dollar, um die Hürden bei der Einführung von künstlichen Intelligenz-Agenten in Unternehmen zu überwinden.
Trotz ihres Potenzials haben künstliche Intelligenz-Agenten Schwierigkeiten, in Unternehmen Fuß zu fassen. Ein aufstrebendes Start-up ist der Ansicht, dass das Kernproblem ein Mangel an Kontext ist.
Trace, ein als Teil der Sommerausbildung von Y Combinator 2025 gegründetes Start-up, zielt darauf ab, diese Lücke zu schließen. Das Unternehmen analysiert komplexe Unternehmensumgebungen und -prozesse und stellt Agenten den benötigten Kontext zur Verfügung, um schnell skalieren zu können.
„OpenAI und Anthropic entwickeln hervorragende Tools für Praktikanten, die Unternehmen nutzen können“, erklärt Tim Cherkasov, CEO von Trace, und bezieht sich auf die Werkzeuge der AI-Labore. „Wir entwickeln den Manager, der weiß, wo diese Tools eingesetzt werden sollten.“
Am Donnerstag gab das in London ansässige Unternehmen bekannt, dass es 3 Millionen US-Dollar an Seed-Finanzierung von Y Combinator, Zeno Ventures, Transpose Platform Management, Goodwater Capital, Formosa Capital und WeFunder erhalten hat. Auch Angel-Investoren wie Benjamin Bryant und Kevin Moore beteiligten sich.
Das System von Trace beginnt damit, aus den vorhandenen Tools eines Unternehmens – Plattformen wie E-Mail, Slack und Airtable, die die täglichen Geschäftsabläufe steuern – ein Wissensgraph zu erstellen. Mit diesem Kontext können Benutzer eine hochrangige Aufgabe eingeben – zum Beispiel „Wir müssen einen neuen Microsite entwickeln“ oder „Lassen Sie uns unseren Vertriebsplan für 2027 ausarbeiten“ – und Trace liefert daraufhin einen schrittweisen Arbeitsablauf, wobei einige Aufgaben an künstliche Intelligenz-Agenten delegiert und andere an menschliche Teammitglieder verteilt werden. Wenn das System einen AI-Agenten aktiviert, stellt es ihm die spezifischen Daten für diese Unteraufgabe zur Verfügung.
Das Ziel ist es, den anspruchsvollen Prozess der Einführung künstlicher Intelligenz-Agenten zu automatisieren – schließlich stellt dies eines der größten Hindernisse für eine tatsächliche Einsetzung in Unternehmen dar.
Angesichts des intensiven Fokus auf agentele Künstliche Intelligenz steht Trace vor erheblicher Konkurrenz. Zu Beginn dieser Woche hat Anthropic sein eigenes Unternehmens-Agenten-Lösung eingeführt, das auf vorgefertigten Plugins für spezifische Abteilungsfunktionalitäten basiert. Gleichzeitig führen viele Produktivitätstools, auf die Trace angewiesen ist – wie Atlassian’s Jira – ihre eigenen Agenten ein, was potenziell mit Trace’ System konkurriert.
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Boston, MA | 9. Juni 2026 | Melden Sie sich jetzt an
Allerdings sind sich die Gründer von Trace sicher, dass ihre Herangehensweise basierend auf Wissensgraphen entscheidend sein wird, da sie das Konzept der Kontextengineering tief in die Struktur der Agenteneinsetzung integriert haben.
„2024 und 2025 standen noch im Fokus der Prompt-Engineering. Jetzt sind wir von der Prompt-Engineering zur Kontextengineering übergegangen“, sagt CTO Artur Romanov. „Wer zu dem richtigen Zeitpunkt den besten Kontext liefert, wird die Infrastruktur bilden, auf der Unternehmen mit Künstlicher Intelligenz als Kern basieren. Wir hoffen, diese Infrastruktur sein zu können.“
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