Trace 獲 300 萬美元種子輪融資，致力解決企業導入 AI 代理的難題

儘管 AI 代理潛力巨大，但在企業中的影響力一直提升緩慢。一家新創公司賭定，其原因在於缺乏「上下文」（context）。

作為 Y Combinator 2025 年夏季班的一員，Trace 是一家旨在填補這一空白的工作流編排（workflow orchestration）新創公司。該公司繪製複雜的企業環境與流程圖，以便讓代理擁有快速擴展所需的上下文資訊。

「OpenAI 和 Anthropic 正在打造這些可以被公司利用的優秀實習生，」Trace 執行長 Tim Cherkasov 在談到這些 AI 實驗室的工具時表示。「而我們正在打造的是那位知道該把他們放在什麼位置的經理。」

週四，這家總部位於倫敦的公司表示，已從 Y Combinator、Zeno Ventures、Transpose Platform Management、Goodwater Capital、Formosa Capital 和 WeFunder 籌集了 300 萬美元的種子輪資金。天使投資人 Benjamin Bryant 和 Kevin Moore 也參與了投資。

Trace 的系統首先從公司現有的工具中構建知識圖譜——包括電子郵件、Slack 和 Airtable 等形塑公司日常工作生活的系統。有了這些上下文後，使用者可以向系統輸入高階任務指令——例如「我們需要設計一個新的微型網站」或「讓我們制定 2027 年的銷售計劃」——Trace 接著會回饋一個逐步的工作流程，將部分任務委派給 AI 代理，並將其他任務分配給人類員工。當系統調用 AI 代理時，它會為其提供完成子任務所需的特定數據提示。

這個想法是為了將導入 AI 代理這項細緻的工作自動化，而這正是目前企業內部實際部署的最大障礙之一。

隨著眾多公司專注於代理式 AI（agentic AI），Trace 將面臨激烈的競爭。本週早些時候，Anthropic 推出了自家對企業代理的詮釋，專注於針對特定部門職能的預建插件。此外，Trace 將從中提取數據的許多辦公協作服務（如 Atlassian 的 Jira）也正在推出自己的代理，這可能會與這家新創公司的系統產生競爭。

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但 Trace 的創始人相信，他們的知識圖譜方法將是成功的關鍵，因為他們可以將「上下文工程」（context engineering）深植於代理部署的結構中。

「2024 年和 2025 年仍處於提示工程（prompt engineering）階段。現在我們已經從提示工程轉向了上下文工程，」技術長 Arthur Romanov 表示。「誰能在正確的時間提供最好的上下文，誰就能成為 AI 優先（AI-first）公司賴以建立的基礎設施。我們希望成為那個基礎設施。」