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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。

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。

2026-06-05
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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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