Palma ने एंटरप्राइज़ AI एजेंट्स के लिए गवर्नेंस लेयर बनाने हेतु $1.8M जुटाए

Palma.ai ने प्री-सीड फंडिंग में $1.8 मिलियन जुटाए हैं ताकि वह उस समस्या का समाधान कर सके जो तब अधिक महत्वपूर्ण होती जा रही है जब एंटरप्राइज़ सामग्री तैयार करने वाले AI असिस्टेंट्स से आगे बढ़कर ऐसे एजेंट्स अपना रहे हैं जो कॉरपोरेट सिस्टम्स के भीतर कार्रवाई कर सकते हैं।

इस राउंड का नेतृत्व D11Z ने किया, जिसमें Plug and Play Ventures, Deel, Scale Now Ventures और सिस्को और Deel के कार्यकारियों सहित एंजेल निवेशकों ने भाग लिया। फंडिंग का उपयोग Palma.ai की इंजीनियरिंग और गो-टू-मार्केट टीमों को विस्तारित करने के लिए किया जाएगा क्योंकि कंपनी कई प्लेटफ़ॉर्म पर AI एजेंट्स को तैनात करने वाले बड़े संगठनों को लक्षित कर रही है।

इस राउंड में निवेशक और ग्राहक के बीच एक असामान्य ओवरलैप भी है। D11Z और Plug and Play पहले ही Palma.ai को आंतरिक रूप से तैनात कर चुके हैं, उसके गवर्नेंस इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करके कर्मचारियों को AI एजेंट्स प्रदान कर रहे हैं जो एंटरप्राइज़ टूल्स तक पहुंच सकते हैं, बिना प्रत्येक AI एप्लिकेशन के लिए स्वतंत्र रूप से अनुमतियों और इंटीग्रेशन को कॉन्फ़िगर किए।

AI एजेंट्स के पीछे उभरती गवर्नेंस समस्या

एजेंटिक AI को तेज़ी से अपनाने से पैदा होने वाली सुरक्षा समस्या उस समस्या से अलग है जिसका सामना एंटरप्राइज़ ने पहली पीढ़ी के जेनरेटिव AI के साथ किया था।

कर्मचारियों को चैटबॉट तक पहुंच प्रदान करने से मुख्यतः डेटा एक्सपोज़र, मॉडल उपयोग और कर्मचारियों द्वारा अपलोड की जा रही जानकारी के बारे में प्रश्न उठते थे। AI एजेंट्स संभावित रूप से इससे कहीं अधिक कर सकते हैं। एंटरप्राइज़ सिस्टम्स से जुड़ा एक एजेंट ग्राहक रिकॉर्ड अपडेट कर सकता है, डेटाबेस को क्वेरी कर सकता है, आंतरिक वर्कफ़्लो को ट्रिगर कर सकता है, कोड को संशोधित कर सकता है या कर्मचारी की ओर से कोई अन्य कार्रवाई शुरू कर सकता है।

यह क्षमता धीरे-धीरे Model Context Protocol (MCP) के माध्यम से सक्षम हो रही है, जो AI एप्लिकेशनों को टूल्स और डेटा से जोड़ने के लिए एक ओपन प्रोटोकॉल है। MCP एक व्यापक उद्योग मानक बन गया है और अब Linux Foundation के Agentic AI Foundation के तहत शासित है, साथ ही अन्य तकनीकों के साथ जो इंटरऑपरेबल एजेंट इन्फ्रास्ट्रक्चर को समर्थन देती हैं।

MCP एक महत्वपूर्ण इंटरऑपरेबिलिटी समस्या को हल करता है, लेकिन यह स्वयं में वे सभी संगठन-स्तरीय नियंत्रण प्रदान नहीं करता जो यह निर्धारित करने के लिए आवश्यक हैं कि किसी विशेष कर्मचारी या एजेंट को क्या करने की अनुमति होनी चाहिए।

यही अंतर वह स्थान है जहाँ Palma.ai अपना स्थान बना रहा है।

एजेंट्स और एंटरप्राइज़ सिस्टम्स के बीच एक नियंत्रण लेयर

एक और AI असिस्टेंट बनाने के बजाय, Palma.ai एक मध्यस्थ गवर्नेंस लेयर विकसित कर रहा है जिसके माध्यम से एजेंट-टू-टूल अनुरोधों को रूट किया जा सकता है।

कंपनी का प्लेटफ़ॉर्म उपयोगकर्ताओं और एजेंटों को एक गवर्न्ड कनेक्टर असाइन करता है जिसमें वे टूल्स और संगठनात्मक “Skills” होते हैं जिनका उपयोग करने के लिए वे अधिकृत हैं। नीतियों का मूल्यांकन तब किया जाता है जब एजेंट वास्तव में कोई कार्रवाई करने का प्रयास करता है, न कि केवल एप्लिकेशन तक व्यापक पहुँच मात्र दे देने पर।

उदाहरण के तौर पर, एक कर्मचारी को वित्तीय सिस्टम का उपयोग करने की अनुमति हो सकती है, जबकि उस कर्मचारी के लिए कार्य करने वाला एजेंट केवल निर्दिष्ट सीमा से नीचे के लेनदेन कर सकता है। किसी अन्य कार्रवाई को स्वचालित रूप से तब तक रोक दिया जा सकता है जब तक कि एक निर्दिष्ट मानव उसे अनुमोदित न करे।

Palma की नीति प्रणाली अलग-अलग अनुरोधों में मौजूद आर्ग्युमेंट्स का मूल्यांकन कर सकती है, जिससे संगठन कॉल को मूल सिस्टम तक पहुँचने से पहले अनुमति देने, अस्वीकार करने, दर-सीमा निर्धारित करने या अनुमोदन की आवश्यकता रखने जैसे विकल्प चुन सकते हैं। कंपनी एक ऑब्ज़र्वेशन मोड का भी समर्थन करती है जिसमें प्रशासक नीतियों का वास्तविक ट्रैफ़िक के विरुद्ध परीक्षण कर सकते हैं, इससे पहले कि उन्हें लागू किया जाए।

यह दृष्टिकोण AI गवर्नेंस को उस बिंदु के करीब लाने का प्रयास करता है जहाँ एजेंट वास्तव में कुछ करता है।

कई AI प्लेटफ़ॉर्म पर एक गवर्नेंस लेयर

Palma.ai की रणनीति का एक अन्य भाग एकल AI विक्रेता से जुड़ी गवर्नेंस आर्किटेक्चर से बचना है।

प्लेटफ़ॉर्म को AI एप्लिकेशनों जैसे Claude, ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, Cursor और अन्य MCP-संगत वातावरणों के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। Palma कहता है कि समान संगठनात्मक अनुमतियां और Skills इसलिए उपयोगकर्ता के साथ रह सकती हैं, भले ही कंपनियाँ इस्तेमाल किए जाने वाले मॉडल या एजेंट इंटरफ़ेस बदल दें।

यह तब अधिक महत्वपूर्ण हो सकता है जब एंटरप्राइज़ेज़ कई AI सिस्टम्स को एक साथ अपनाते हैं, बजाय एक प्रदाता पर मानकीकरण करने के।

Palma मौजूदा पहचान इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ एकीकृत होता है, उसे बदलने के बजाय। उसकी वेबसाइट Microsoft Entra और Okta जैसे सिस्टमों के माध्यम से पहचान-प्रदाता समूहों के समर्थन का वर्णन करती है, जिससे कर्मचारियों के संगठन से जुड़ने, उसे छोड़ने या एक टीम से दूसरी टीम में स्थानांतरित होने पर एक्सेस बदल सके।

Skills की उसकी अवधारणा कच्ची टूल एक्सेस के ऊपर एक अतिरिक्त लेयर जोड़ती है। एक टूल एजेंट को ईमेल भेजने या डेटाबेस अपडेट करने जैसी तकनीकी क्षमता दे सकता है, जबकि एक Skill उस विशिष्ट वर्कफ़्लो में इन क्षमताओं के उपयोग के लिए संगठन की स्वीकृत प्रक्रिया को परिभाषित करता है। Palma उन Skills को वितरित करने से पहले संस्करण बनाता और स्कैन करता है।

एजेंट से क्रेडेंशियल्स को दूर रखना

जब एजेंट जानकारी प्राप्त करने से आगे बढ़कर प्रोडक्शन सिस्टम्स में लिखने की पहुँच प्राप्त करते हैं, तो सुरक्षा विशेष रूप से महत्वपूर्ण हो जाती है।

Palma के तकनीकी दस्तावेज़ीकरण के अनुसार, इसकी गवर्नेंस लेयर कंपनी के अपने इन्फ्रास्ट्रक्चर में Docker, Kubernetes या बेयर-मेटल डिप्लॉयमेंट का उपयोग करके चलाई जा सकती है। VPC, ऑन-प्रेमाइसेस और पूरी तरह से एयर-गैप्ड कॉन्फ़िगरेशन उन संगठनों के लिए समर्थित हैं जो नहीं चाहते कि संवेदनशील एजेंट ट्रैफ़िक किसी मल्टी-टेनेन्ट क्लाउड सेवा से गुज़रे।

प्लेटफ़ॉर्म इस तरह भी डिज़ाइन किया गया है कि डाउनस्ट्रीम क्रेडेंशियल्स को सीधे एजेंट को सौंपने की आवश्यकता न हो। Palma टोकन एक्सचेंज और एंटरप्राइज़ वॉल्ट में संग्रहीत क्रेडेंशियल्स सहित विभिन्न दृष्टिकोणों का समर्थन करता है, जहाँ स्वीकृत कॉल होने पर प्रमाणीकरण ब्रोकर किया जाता है।

हर गवर्न्ड अनुरोध की उत्पत्ति भी तीन पक्षों से जोड़ी जा सकती है: उपयोगकर्ता, उस उपयोगकर्ता की ओर से कार्य करने वाला एजेंट, और वह एप्लिकेशन जिसके माध्यम से अनुरोध उत्पन्न हुआ। अनुमति दी गई, अस्वीकार की गई, रेट‑लिमिटेड और अनुमोदन‑गेटेड क्रियाएँ ऑडिट ट्रेल में रिकॉर्ड की जाती हैं।

महत्वपूर्ण बात यह है कि Palma यह दावा नहीं कर रहा है कि वह एंटरप्राइज़ की मौजूदा सुरक्षा इन्फ्रास्ट्रक्चर को बदल देगा। इसके अपने दस्तावेज़ में कहा गया है कि प्लेटफ़ॉर्म केवल अपने कनेक्टर के माध्यम से रूट किए गए ट्रैफ़िक को गवर्न करता है और कर्मचारियों के डिवाइसों पर चल रहे प्रत्येक अनमैनेज्ड MCP सर्वर को स्वतंत्र रूप से खोज नहीं सकता। इसलिए पहचान प्रदाता, एन्डपॉइंट कंट्रोल्स, नेटवर्क सुरक्षा और मौजूदा नीति प्रणालियाँ व्यापक सुरक्षा मॉडल का हिस्सा बनी रहती हैं।

निवेशक प्रारंभिक ग्राहक बनते हैं

D11Z और Plug and Play की निवेशक और ग्राहक दोनों के रूप में सहभागिता इस फंडिंग राउंड को एक अतिरिक्त आयाम देती है।

दोनों वेंचर फर्में Palma.ai का उपयोग अपनी टीमों को ऐसे AI एजेंट प्रदान करने के प्रयासों के हिस्से के रूप में कर रही हैं, जो आंतरिक सिस्टमों में संचालन कर सकें और साथ ही केंद्रीकृत अनुमतियों और निगरानी को बनाए रखें।

“हर कंपनी AI एजेंटों को अपने सिस्टमों की चाबियाँ देने वाली है,” Palma.ai के CEO और सह-संस्थापक Patrick Eden ने कहा। “सवाल यह है कि क्या कोई दरवाज़े पर निगरानी रख रहा है।”

Eden पहले इन्फ्रास्ट्रक्चर मॉनिटरिंग कंपनी Replex के सह-संस्थापक थे, जिसे 2021 में Cisco ने अधिग्रहित किया। Palma.ai के CTO और सह-संस्थापक Julian Kolbe ने यूरोपीय फिनटेक और ऑटोमोटिव कंपनियों के लिए सिस्टम बनाने में एक दशक से अधिक समय बिताया है, जिसमें नियामक वातावरण में चलने वाला इन्फ्रास्ट्रक्चर शामिल है।

स्टार्टअप का कहना है कि यह शुरुआती 2026 से लाइव है।

एजेंट गवर्नेंस इन्फ्रास्ट्रक्चर बन रहा है

Palma.ai की फंडिंग का समय एंटरप्राइज़ AI बाजार में व्यापक बदलाव को दर्शाता है।

कंपनियां अब अधिकाधिक ऐसे एजेंटों के साथ प्रयोग कर रही हैं जो केवल उत्तर देने के बजाय क्रियाएँ करने में सक्षम हैं। इसी समय, MCP के आसपास का इकोसिस्टम अधिक औपचारिक हो रहा है। Linux Foundation ने 2025 के अंत में Agentic AI Foundation लॉन्च किया, और सितंबर 2026 में अपने पहले आधिकारिक MCP प्रमाणन को पेश किया, जो आर्किटेक्चर, निष्पादन, सुरक्षा और गवर्नेंस को कवर करता है।

नियमन कंपनियों को AI सिस्टमों के संचालन को समझने के लिए एक और प्रोत्साहन दे रहा है। EU AI Act 2 अगस्त 2026 को व्यापक रूप से लागू हुआ, हालांकि कुछ हाई‑रिस्क सिस्टमों के लिए आवश्यकताएँ बाद की कार्यान्वयन तिथियों के अधीन बनी हुई हैं।

एंटरप्राइज़ के लिए, हालांकि, तात्कालिक चुनौती नियामकीय से अधिक परिचालनात्मक हो सकती है: एक बार जब AI एजेंट CRM रिकॉर्ड बदल सकता है, संवेदनशील डेटा तक पहुंच सकता है या प्रोडक्शन वर्कफ़्लो ट्रिगर कर सकता है, तो संगठनों को ऐसे नियंत्रणों की आवश्यकता होती है जो मशीन गति से काम करें, बिना प्रत्येक डिप्लॉयमेंट को अनियंत्रित एक्सेस या निरंतर मैनुअल अनुमोदन तक सीमित किए।

Palma.ai इस बात पर दांव लगा रहा है कि समाधान एक सामान्य गवर्नेंस लेयर होगी जो एजेंटों और उन सिस्टमों के बीच स्थित होगी, जिन्हें वे अधिकाधिक नियंत्रित कर रहे हैं।

इसका $1.8 मिलियन प्री‑सीड राउंड कंपनी को अतिरिक्त पूंजी प्रदान करता है ताकि यह परीक्षण किया जा सके कि वह लेयर एंटरप्राइज़ AI स्टैक का मानक हिस्सा बन सकती है या नहीं, जब एजेंट प्रयोगों से दैनिक संचालन में स्थानांतरित होते हैं।