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A Trace arrecadou 3 milhões de dólares para superar os obstáculos na adoção de agentes de IA empresariais.
Apesar de seu potencial, os agentes de IA têm tido dificuldades para ganhar espaço no ambiente empresarial. Uma startup emergente acredita que o problema central é a falta de contexto.
Lançada como parte do grupo de verão de 2025 da Y Combinator, a Trace é uma startup dedicada à orquestração de fluxos de trabalho, criada para preencher essa lacuna. A empresa mapeia ambientes e processos corporativos complexos, fornecendo aos agentes o contexto necessário para que possam se desenvolver rapidamente.
“OpenAI e Anthropic estão criando ferramentas incríveis que as empresas podem utilizar”, explica Tim Cherkasov, CEO da Trace, referindo-se aos recursos dos laboratórios de IA. “Nós estamos construindo o ‘gerente’ que sabe onde colocá-las”.
Na quinta-feira, a empresa sediada em Londres anunciou que havia obtido 3 milhões de dólares em financiamento inicial da Y Combinator, Zeno Ventures, Transpose Platform Management, Goodwater Capital, Formosa Capital e WeFunder. Investidores-anjo como Benjamin Bryant e Kevin Moore também participaram.
O sistema da Trace começa por construir um grafo de conhecimento a partir das ferramentas existentes na empresa – plataformas como e-mail, Slack e Airtable que influenciam as operações diárias. Com esse contexto estabelecido, os usuários podem inserir uma tarefa de alto nível, como “Precisamos criar um novo microsite” ou “Vamos desenvolver nosso plano de vendas para 2027”, e a Trace responde com um fluxo de trabalho passo a passo, delegando algumas tarefas aos agentes de IA e outras aos membros da equipe humana. Quando o sistema ativa um agente de IA, fornece os dados específicos necessários para aquela subtarefa.
O objetivo é automatizar o processo delicado de integração dos agentes de IA, que representa um dos maiores obstáculos à sua real implementação em empresas.
Devido à grande atenção dada à IA agente, a Trace enfrenta forte concorrência. No início desta semana, a Anthropic lançou sua própria solução para agentes empresariais, focada em plugins pré-construídos para funções específicas de departamentos. Ao mesmo tempo, muitas das ferramentas de produtividade no local de trabalho nas quais a Trace depende – como o Jira da Atlassian – também estão lançando seus próprios agentes, podendo competir com o sistema da Trace.
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No entanto, os fundadores da Trace acreditam que sua abordagem baseada em grafos de conhecimento será decisiva, pois incorporam profundamente a engenharia de contexto na estrutura da implementação dos agentes de IA.
“Em 2024 e 2025, o foco ainda estava na engenharia de prompts. Agora, passamos da engenharia de prompts para a engenharia de contexto”, diz Artur Romanov, CTO da empresa. “Quem fornecer o melhor contexto no momento certo se tornará a infraestrutura sobre a qual as empresas que dão prioridade à IA serão construídas. Esperamos ser essa infraestrutura.”
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