Mintive привлекает $7 млн на развитие системы идентификации ИИ-агентов, увеличив общий объём финансирования до $11 млн

Mintive привлекла $7 млн в рамках нового раунда, который возглавила Cowboy Ventures. Общий объём финансирования компании достиг $11 млн на фоне стремления бизнеса усилить контроль над ИИ-агентами, работающими внутри корпоративных систем. По данным компании, сейчас её сервис обрабатывает 2,5 млн обращений агентов в день для более чем 50 корпоративных клиентов, которые платят за услуги. За семь месяцев было обработано свыше 200 млн обращений.

В объявлении от 29 октября среди клиентов названы Ro, Modern Treasury, Coursera, Мичиганский университет и Apax. Привлечённые средства пойдут на развитие платформы, призванной обеспечить каждому агенту собственную идентичность, строго ограниченные разрешения и отслеживаемую историю действий в корпоративных инструментах и моделях ИИ.

Финансирование инфраструктуры для корпоративных агентов

Среди инвесторов Mintive — Coatue, Operator Collective, Burst Capital, Maven Ventures и Hustle Fund. В числе частных инвесторов — сооснователь Okta Фредерик Керрест, основатель и генеральный директор WorkOS Майкл Гринич, Скотт Белски, Джефф Дин и Андрей Карпати. В объявлении не раскрывается оценка компании и не указывается стадия нового раунда.

В основе проблемы лежит управление разрешениями. Сотрудник может иметь доступ ко множеству систем, поскольку его обязанности охватывают разные задачи. Агент, использующий учётные данные этого сотрудника, может получить гораздо более широкий доступ, чем требуется для его непосредственной задачи. По мере того как организации внедряют агентов через разные интерфейсы, службы безопасности также сталкиваются с разрозненными средствами контроля и неполными сведениями о том, кто разрешил то или иное действие.

«Агенты уже работают внутри корпоративных систем, и каждому из них нужны собственные идентичность и разрешения — так же, как и каждому сотруднику», — заявил в объявлении сооснователь и генеральный директор Mintive Джикуан «JQ» Нгиам.

Как Mintive отделяет идентичность агента от учётных данных пользователя

В документации компании по идентичностям агентов каждый агент описан как отдельный субъект в рамках шлюза. У него есть собственный набор инструментов, статус и идентификатор в журнале аудита. Доступ можно делегировать от имени пользователя, запустившего задачу, с помощью командных учётных данных или сервисной учётной записи, созданной для этой работы.

Учётные данные базовых сервисов хранятся в шлюзе. Агент проходит аутентификацию с помощью собственных учётных данных и получает краткосрочные токены, а администраторы определяют, к каким именно инструментам он может обращаться. Отзыв токена агента позволяет остановить его, не отключая других пользователей или агентов организации, не связанных с этой задачей.

Такое разделение помогает и обеспечить непрерывность работы. Бизнес-процесс не должен бесконечно зависеть от личных учётных данных сотрудника, который первым настроил его. По описанию Mintive, совместное администрирование и передача прав владения наборами инструментов для агентов позволяют командам управлять доступом по мере изменения обязанностей.

Шлюзы управляют доступом и к инструментам, и к моделям

Mintive объединяет MCP Gateway для доступа к инструментам и LLM Gateway для обращений к моделям. Протокол Model Context Protocol обеспечивает общий интерфейс между приложениями на базе ИИ и внешними инструментами; задача управления доступом — определить, какими из этих подключений может пользоваться конкретный агент.

На странице продукта MCP Gateway описан внутренний каталог одобренных серверов, сгруппированных в наборы для разных ролей. Администраторы могут отключать отдельные инструменты, в том числе те, которые выполняют необратимые операции, и применять единую политику доступа для разных ИИ-клиентов. Шлюз также позволяет размещать внутренние MCP-серверы за корпоративной системой аутентификации.

В журнале для каждого вызова фиксируются пользователь, инструмент, целевой сервер и результат проверки защитных правил. Продукт позволяет экспортировать журналы в системы управления информацией и событиями безопасности, а также передавать их потоком по протоколу OTLP от OpenTelemetry. Благодаря этому службы безопасности могут включать активность агентов в уже существующие процессы мониторинга.

Mint Guard проверяет запросы на наличие попыток внедрения инструкций, раскрытых секретов, персональных данных и других рисков. По заявлению компании, её платформа прошла аудит по стандарту SOC 2 Type II. Эти средства контроля помогают определить допустимое поведение и сделать действия проверяемыми, однако их эффективность по-прежнему зависит от политик и интеграций, настроенных организацией.

Рабочие процессы клиентов показывают, как проблема доступа проявляется на практике

По словам компании, в Modern Treasury агент по банковским операциям ищет нужные сведения в Sentry, Notion, Linear, исходном коде и внутренних инструментах, прежде чем к работе подключается технический менеджер по работе с клиентами. По данным Mintive, на простых случаях удаётся сэкономить 30 минут, а на сложных — до четырёх часов. Эти результаты относятся к конкретному клиенту и приведены в объявлении.

Мичиганский университет использует Mintive как корпоративный MCP-шлюз: он обеспечивает общий доступ к одобренным инструментам, а центральная ИТ-служба управляет разрешениями. Mintive также предлагает агентов Coworker в Slack и Teams, объединяющих доступ к корпоративным инструментам с долговременной памятью и запланированными задачами.

Как объясняется в анализе Unite.AI, корпоративное ПО, расположенное выше уровня подключения MCP, — лишь часть рабочего процесса, который должен приносить пользу. Mintive решает задачи, связанные с идентичностью, разрешениями и операционным журналом вокруг этого подключения.

Команда основателей с опытом в области ИИ и программной инфраструктуры

Mintive, ранее известная как MintMCP, указывает в своём официальном пресс-ките четырёх сооснователей: Jiquan Ngiam, Vijay Vasudevan, Bozhi See и Phillip Bensaid. В сообщении говорится, что Ngiam был первым инженером в Coursera и старшим штатным инженером-программистом в Google Brain, а Vasudevan помог создать TensorFlow в Google.

Новое финансирование выводит компанию на растущий операционный уровень корпоративного ИИ, связанный с решением вопросов о том, какой агент может действовать, чьими полномочиями он пользуется и какие свидетельства его действий сохраняются впоследствии. Судя по опубликованным сведениям об использовании, для клиентов, внедряющих агентов в бизнес-системах, эти вопросы уже стали обязательными требованиями к промышленной эксплуатации.