首页Trace筹集了300万美元，用于解决企业采用AI智能助手时所遇到的各种障碍。
尽管人工智能代理具有巨大潜力，但它们在企业中仍难以取得实质性进展。一家新兴的初创企业认为，根本问题在于缺乏上下文信息。
Trace是一家专注于工作流程协作的初创企业，它作为Y Combinator 2025年夏季培训项目的一部分诞生，旨在弥补这一空白。该公司能够梳理复杂的企业环境和业务流程，为人工智能代理提供所需的上下文信息，从而帮助它们快速发展。
“OpenAI和Anthropic培养出了非常优秀的人工智能实习生，企业完全可以利用这些资源，”Trace的首席执行官Tim Cherkasov解释道，“而我们的任务则是为这些实习生找到合适的岗位。”
周四，这家总部位于伦敦的公司宣布，它已经从Y Combinator、Zeno Ventures、Transpose Platform Management、Goodwater Capital、Formosa Capital和WeFunder手中获得了300万美元的种子资金。天使投资者Benjamin Bryant和Kevin Moore也参与了此次投资。
Trace的系统首先会利用企业现有的工具——比如电子邮件、Slack和Airtable等用于日常运营的平台——构建一个知识图谱。一旦建立了这个上下文框架，用户就可以输入一项高层的任务，例如“我们需要设计一个新的微网站”或“让我们制定2027年的销售计划”，然后Trace就会生成一份详细的步骤指南，将其中一些任务分配给人工智能代理，其余的任务则由人类团队成员来完成。当系统启动某个人工智能代理时，它会为该代理提供完成具体任务所需的数据。
目标在于自动化引入人工智能代理这一复杂的过程，因为这正是阻碍其在企业中得到实际应用的最大障碍之一。
由于人们对人工智能代理的高度关注，Trace面临着激烈的竞争。本周早些时候，Anthropic推出了自己的人工智能企业解决方案，该方案主要为特定部门的功能提供了预先构建的插件。同时，许多Trace所依赖的工作效率工具——比如Atlassian的Jira——也在推出自己的人工智能代理，这些新工具可能会与Trace的系统形成竞争。
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然而，Trace的创始人们相信，他们的知识图谱方法将会起到决定性作用，因为他们将上下文工程深入融入到了人工智能代理的应用架构中。
“2024年和2025年，人们主要关注的是提示工程。现在我们已经从提示工程转向了上下文工程，”CTO Artur Romanov说道，“谁能在正确的时间提供最准确的上下文信息，谁就会成为那些以人工智能为核心的企业所依赖的基础设施。我们希望能够成为这样的基础设施。”
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