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原文链接：https://techcrunch.com/2026/02/26/trace-raises-3-million-to-solve-the-agent-adoption-problem/
原文作者：Russell Brandom
尽管 AI 智能体潜力巨大，但它们在企业中的影响一直进展缓慢，一家新的初创公司认为，它们尚未产生影响的原因在于缺乏上下文。
Trace 成立于 Y Combinator 2025 年夏季的毕业营中，这是一家工作流编排初创公司，旨在填补这一空白。该公司能够映射复杂的企业环境和流程，从而使智能体获得快速扩展所需的上下文。
Trace 首席执行官 Tim Cherkasov 提到 OpenAI 和 Anthropic 的工具时说：“OpenAI 和 Anthropic 正在构建可以被公司内部利用的杰出实习生。”他接着说：“我们正在构建那个知道如何安排他们的经理。”
周四，这家总部位于伦敦的公司宣布已从 Y Combinator、Zeno Ventures、Transpose Platform Management、Goodwater Capital、Formosa Capital 和 WeFunder 筹集了 300 万美元的种子资金。天使投资人 Benjamin Bryant 和 Kevin Moore 也参与了投资。
Trace 的系统首先根据公司现有的工具——如塑造公司日常工作生活的电子邮件、Slack 和 Airtable 等系统——构建一个知识图谱。在建立好上下文之后，用户可以向系统提出一个高层级的任务——比如“我们需要设计一个新的微型网站”或“让我们制定 2027 年的销售计划”——Trace 将返回一个分步工作流程，将部分任务委托给 AI 智能体，并将其他任务分配给人类员工。当系统调用 AI 智能体时，它会为其提供完成子任务所需的特定数据。
其理念是，自动化掉 AI 智能体入职培训中精细的工作，而这正是公司实际部署智能体所面临的最大障碍之一。
鉴于许多公司都专注于智能体 AI，Trace 将面临诸多竞争。本周早些时候，Anthropic 推出了其企业智能体方案，专注于针对特定部门职能的预构建插件。而 Trace 将从中汲取工作场所生产力服务的提供商，例如 Atlassian 的 Jira，它们也正在推出自己的智能体，这可能会与这家初创公司的系统形成竞争。
但 Trace 的创始人相信，他们的知识图谱方法将是成功的关键，因为他们可以将上下文工程深度构建到智能体部署的结构中。
CTO Artur Romanov 表示：“2024 年和 2025 年仍然是关于提示工程的。现在我们已经从提示工程转向了上下文工程，”他补充道：“谁能在正确的时间提供最好的上下文，谁就将成为 AI 优先型公司所构建的 基础设施。而我们希望成为这种基础设施。”
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