Kindo привлекает 30 млн долларов для расширения контроля над корпоративными ИИ-агентами и снижения затрат

Kindo привлекла 30 млн долларов в рамках расширения раунда финансирования, чтобы развивать свою платформу управления корпоративными ИИ-агентами. Общий объем привлеченного компанией капитала достиг 57,6 млн долларов. Раунд совместно возглавили Crosspoint Capital и Forgepoint Capital. Они поддержали компанию, которая решает все более актуальную операционную задачу: контролировать, к чему получают доступ ИИ-агенты, что они делают и сколько тратят.

Компания, базирующаяся в Венис-Бич, штат Калифорния, планирует направить средства на расширение отдела по выводу продуктов на рынок и ускорение разработки AI Control Center, а также моделей и дополнительных продуктов Deep Hat. По данным Kindo, в 2026 году выручка компании выросла примерно на 800% по сравнению с предыдущим годом.

Новый раунд также повлек за собой изменения в совете директоров. Андре Фойтч, управляющий директор Crosspoint Capital, и Эрни Био, управляющий директор Forgepoint Capital, войдут в совет директоров Kindo.

Центр управления агентами, созданными в разных подразделениях компании

Развертывая агента, организация делегирует ему полномочия. Агент, подключенный к бизнес-системам, может получить возможность читать внутреннюю информацию, обновлять записи, одобрять запросы или изменять инфраструктуру. По мере роста числа таких развертываний командам безопасности и эксплуатации необходимо понимать как полномочия, которыми наделен агент, так и действия, которые он фактически выполняет.

Kindo позиционирует свою платформу как общий операционный уровень для ИТ, безопасности, финансов и комплаенса. Средства обнаружения выявляют санкционированное и теневое использование ИИ, а единая панель сводит воедино сведения об активности, доступе, затратах и результатах. Организации могут создавать агентов в Kindo или подключать разработанных в других системах. Kindo называет это центром управления операциями с ИИ: он переносит на корпоративных агентов непрерывный мониторинг и вмешательство, привычные для центров управления безопасностью и сетевыми операциями.

На сайте компании описан реестр, в котором указываются ответственные за агентов, разрешения, унаследованные от пользователя, запустившего агента, и распределение затрат. Эти функции решают разные аспекты одной и той же задачи управления: установить, кто отвечает за агента, контролировать его полномочия и определять, оправдывает ли выполненная им работа затраченные ресурсы.

Основатель и генеральный директор Рон Уильямс заявил, что проблема не в нехватке инструментов для создания агентов. Организациям не хватает средств, позволяющих контролировать, как создаются агенты, к каким данным они получают доступ, куда может передаваться информация и во сколько обходится их эксплуатация.

Шлюзы контролируют вызовы, а среда исполнения обеспечивает более глубокое вмешательство

В сообщении Kindo говорится о шлюзах, которые контролируют и проверяют вызовы агентов к подключенным данным, инструментам и одобренным моделям. Механизмы управления идентификацией распространяют действующие в организации разрешения на людей и агентов, позволяя централизованно ужесточать ограничения доступа.

Благодаря этому связь между агентом и необходимыми ему ресурсами становится точкой контроля. Уровень политик может управлять доступом через поддерживаемые интеграции, избавляя команды, отвечающие за каждого агента, от необходимости создавать собственные разрозненные средства контроля. Охват зависит от того, какие агенты и ресурсы подключены к этому уровню.

Для критически важных развертываний, требующих более строгого контроля, Kindo предлагает специально созданную среду для работы агентов. Она управляет выполнением агента и предоставляет операторам дополнительные возможности мониторинга, поддержки и вмешательства, в том числе позволяет перехватить управление агентом, если что-то пойдет не так.

Это различие имеет коммерческое и техническое значение. Подключение агента, созданного во внешней среде, через шлюзы — не то же самое, что его запуск в среде выполнения Kindo. В анонсе более глубокое вмешательство и несколько функций Deep Hat для контроля затрат прямо связаны с агентами, работающими в этой среде.

Как сопоставить расходы на ИИ с результатами

AI Control Center от Kindo учитывает расход токенов и результаты запусков агентов, включая неудачные, чтобы относить затраты на конкретных сотрудников, агентов, подразделения и проекты. Финансовые команды могут устанавливать бюджеты, получать уведомления и вводить жесткие лимиты расходов.

Польза такого учета не ограничивается выявлением самой дорогой модели. Недорогой агент, который раз за разом терпит неудачу, может впустую расходовать ресурсы, тогда как дорогая модель может быть оправдана для сложной и ценной задачи. Сопоставление затрат с результатами помогает командам выявлять повторяющиеся сбои, избыточные вычислительные мощности моделей и задачи, которые можно выполнять эффективнее.

Варианты развертывания Kindo позволяют клиентам выбрать, где будет работать платформа: в облаке Kindo, в облаке под управлением клиента, на локальной инфраструктуре или в изолированной от внешних сетей среде. Место развертывания и выбор модели — отдельные решения, но оба влияют на то, как компания сочетает операционные требования, контроль и затраты.

Deep Hat помогает снижать разные виды затрат на модели

Семейство Deep Hat помогает справляться с несколькими разными причинами расходования ресурсов в рабочих процессах с ИИ. В сообщении о финансировании описаны четыре инструмента:

• Sift: определяет, какие события агент отфильтровал бы, а затем отсекает их после того, как человек утвердит пороговое значение. Инструмент фиксирует отфильтрованные события и пропускает выборку для дальнейшей оценки.
• Tune: адаптирует меньшую и более дешевую модель для конкретной задачи, оставляя более крупные модели для работы, где они необходимы.
• Сокращение затрат: Выполняет повторяющиеся этапы рабочих процессов в виде кода, устраняя расходы на использование модели для этих этапов и при необходимости передавая исключительные случаи модели.
• Атаки: Поддерживает закрытое и санкционированное тестирование безопасности с применением наступательных методов — альтернативу использованию передовых моделей для кибербезопасности при рутинном тестировании.

Опубликованное Kindo объяснение работы Sift раскрывает полезные подробности механизма фильтрации. Сначала система работает в теневом режиме: каждое событие доходит до целевого агента, а система тем временем учится на его оценках. Перед активацией требуется одобрение человека; кроме того, выборка событий, которые были бы отфильтрованы, всё равно передаётся агенту, чтобы проверить, не пропускает ли система важные события.

Такой подход позволяет сократить объём работы модели, определяя, когда необходим полный запуск агента. Однако оценка проводится на основе вердиктов целевого агента, поэтому согласие с ним не следует принимать за независимо подтверждённую эталонную истину.

Внедрение у клиентов и следующий этап роста

По словам Kindo, её решения используются в производственной среде в крупных компаниях и компаниях среднего сегмента из сфер финансовых и профессиональных услуг, здравоохранения, авиации и транспорта. В объявлении особо отмечается Aireon: в мае 2026 года директор по информационной безопасности компании сообщил, что использование Kindo для поиска угроз и обеспечения безопасности первого и второго уровней помогло сэкономить более $2 млн в год. Это результат, о котором сообщил клиент, а не гарантированный результат для других внедрений.

В раунде финансирования наряду с действующими инвесторами Drive Capital, Riot Ventures, RRE Ventures, Eniac Ventures, Marlinspike Partners, New Era Ventures и Sunset Venture приняли участие TFX Capital и CircleRock Capital.

Финансирование в размере $30 млн направлено на развитие бизнеса, ориентированного на решение операционных задач, возникающих по мере внедрения агентов. Создавать агентов становится всё проще, однако для их поддержки в производственной среде необходимы распределение ответственности, политики доступа, механизмы вмешательства и контроль расходов. Возможность Kindo заключается в том, чтобы упростить управление этими аспектами для агентов, созданных в разных местах и обслуживающих разные команды.