Uvi привлекла $7,5 млн на контекст для агентов

Стартап Uvi, юридически зарегистрированный как Naboo Research Ltd., привлёк $7,5 млн посевного финансирования. Раунд возглавил фонд CT Innovations, к которому присоединились Cardumen, Mana VC и 91 Ventures. Компания решает проблему, которая, по её оценкам, ежегодно обходится предприятиям, использующим автономных ИИ-агентов, в миллионы долларов.

Суть проблемы в том, что каждый новый ИИ-агент ничего не знает о компании, которая его внедряет. Ему приходится заново изучать бизнес-процессы, историю решений и внутреннюю терминологию, а за каждый токен этого «переобучения» предприятие платит поставщику модели. По собственным бенчмаркам Uvi, внутренние агенты компаний обходятся примерно в восемь раз дороже, чем должны, и работают медленнее.

Сооснователь и генеральный директор Uvi Гилад Салингер называет причину структурной, а не связанной с интеллектом моделей. По его словам, крупные компании используют десятки инструментов с разными форматами данных, и агент не может параллельно извлечь данные, например, из Snowflake и GitHub, а затем рассуждать над ними. В результате агент, однажды выполнивший задачу, провалит её при следующем запуске, поскольку не сохранил, как именно работа была сделана.

Решение Uvi — «слой контекстных рассуждений», которым владеет сама компания. Он связывает разрозненные корпоративные системы вроде Slack, Jira, Confluence и Salesforce с репозиториями кода и протоколами внутренних встреч, а затем строит карту связей между ними. В основе лежит граф знаний как инфраструктурный слой под каждым развёрнутым агентом: он отслеживает зависимости инженерного стека и восстанавливает логику принятых решений, включая случаи, когда решение из Slack позже отменялось в комментарии к документу.

Отдельное внимание уделено безопасности: Uvi встроила модель контроля доступа на уровне приложений и администрирования, а также разметку данных. Салингер отмечает, что типичные RAG-конвейеры «забывают, кому что было разрешено видеть», тогда как граф Uvi переносит права доступа вместе со связями между платформами. Это позволяет не прикручивать безопасность постфактум.

Экономический эффект компания измеряет в цифрах: без её слоя один ответ агента стоит от $0,75 до $1,41, иногда превышая $2, а с маршрутизацией через Uvi — в среднем 10–16 центов. На открытых вопросах, где агенты застревают в циклах повторного поиска, разница достигает 46 раз при вдвое более быстром ответе. Среди клиентов уже называются Monday.com, Lemonade и Melio.

В CT Innovations считают, что почти все компании, с которыми там обсуждали ИИ-агентов, не смогли построить контекст в масштабе. Салингер прогнозирует, что через три года корпоративный ИИ-стек будет организован не вокруг чат-интерфейсов, а вокруг постоянного контекстного слоя, к которому подключаются все агенты, модели и учётные записи.