Palma привлекает $1,8 млн для создания уровня управления для корпоративных AI‑агентов

Palma.ai привлекла $1,8 млн на этапе пре‑сид финансирования, чтобы решить проблему, которая становится всё более значимой, поскольку предприятия переходят от AI‑ассистентов, генерирующих контент, к агентам, способным выполнять действия внутри корпоративных систем.

Раунд возглавил D11Z, при участии Plug and Play Ventures, Deel, Scale Now Ventures и ангельских инвесторов, среди которых находятся руководители Cisco и Deel. Эти средства будут использованы для расширения инженерных и коммерческих команд Palma.ai, поскольку компания нацеливается на более крупные организации, внедряющие AI‑агенты на нескольких платформах.

В этом раунде также наблюдается необычное пересечение ролей инвестора и клиента. D11Z и Plug and Play уже внедряют Palma.ai внутри компании, используя её инфраструктуру управления, чтобы предоставить сотрудникам AI‑агенты, которые могут получать доступ к корпоративным инструментам без необходимости самостоятельной настройки разрешений и интеграций для каждого AI‑приложения.

Проблема управления, возникающая за AI‑агентами

Быстрое внедрение агентного ИИ создает иную проблему безопасности, чем та, с которой сталкивались предприятия при первой генерации генеративного ИИ.

Предоставление сотрудникам доступа к чат‑боту в первую очередь вызывало вопросы о раскрытии данных, использовании модели и том, какую информацию работники загружали. AI‑агенты могут пойти гораздо дальше. Подключенный к корпоративным системам, агент может обновлять запись клиента, выполнять запрос к базе данных, запускать внутренний рабочий процесс, изменять код или инициировать другое действие от имени сотрудника.

Эта возможность всё чаще реализуется с помощью Model Context Protocol (MCP), открытого протокола для соединения AI‑приложений с инструментами и данными. MCP превратился в более широкий отраслевой стандарт и теперь регулируется через Agentic AI Foundation при поддержке Linux Foundation, наряду с другими технологиями, поддерживающими взаимозаменяемую инфраструктуру агентов.

MCP решает важную проблему совместимости, но сам по себе не предоставляет всех уровневых организационных контролей, необходимых для определения, какие действия разрешены конкретному сотруднику или агенту.

Именно в этом пробеле Palma.ai позиционирует себя.

Уровень управления между агентами и корпоративными системами

Вместо создания ещё одного AI‑ассистента, Palma.ai разрабатывает промежуточный уровень управления, через который могут маршрутизироваться запросы агента к инструменту.

Платформа компании назначает пользователям и агентам управляемый коннектор, содержащий инструменты и организационные «Навыки», которые они уполномочены использовать. Политики затем оцениваются, когда агент действительно пытается выполнить действие, а не просто предоставляя широкий доступ к приложению.

Например, сотруднику может быть разрешено использовать финансовую систему, тогда как агент, действующий от его имени, может выполнять транзакции только ниже определённого порога. Другое действие может автоматически приостановиться, пока назначенный человек не одобрит его.

Система политик Palma может оценивать аргументы, содержащиеся в отдельных запросах, позволяя организациям разрешать, отклонять, ограничивать скорость или требовать одобрения вызова до того, как он достигнет базовой системы. Компания также поддерживает режим наблюдения, в котором администраторы могут тестировать политики на реальном трафике перед их применением.

Такой подход стремится перенести управление ИИ ближе к моменту, когда агент действительно выполняет действие.

Один уровень управления для нескольких AI‑платформ

Еще один аспект стратегии Palma.ai — избегать архитектуры управления, привязанной к единственному поставщику AI.

Платформа разработана для работы с AI‑приложениями, включая Claude, ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, Cursor и другие среды, совместимые с MCP. Palma заявляет, что одинаковые организационные разрешения и Навыки могут следовать за пользователем, даже когда компании меняют модели или интерфейсы агентов.

Это может стать всё более важным, когда предприятия одновременно внедряют несколько AI‑систем, а не стандартизируют работу на одном поставщике.

Palma интегрируется с существующей инфраструктурой идентификации, а не заменяет её. На сайте описана поддержка групп поставщиков идентификации через такие системы, как Microsoft Entra и Okta, позволяющая изменять доступ по мере того, как сотрудники присоединяются, уходят или переходят между командами.

Концепция Навыков добавляет ещё один уровень над простым доступом к инструментам. Инструмент может предоставить агенту техническую возможность отправлять электронные письма или обновлять базу данных, тогда как Навык определяет одобренную организацией процедуру использования этих возможностей в конкретном рабочем процессе. Palma версионирует и сканирует эти Навыки перед их распространением.

Хранение учётных данных вдали от агента

Безопасность становится особенно важной, когда агенты выходят за пределы получения информации и получают право записи в производственные системы.

Согласно технической документации Palma, её слой управления может работать внутри инфраструктуры компании, используя Docker, Kubernetes или развертывание на bare‑metal. Поддерживаются конфигурации VPC, локальные и полностью изолированные от сети, для организаций, которые не хотят, чтобы чувствительный трафик агентов проходил через многопользовательский облачный сервис.

Платформа также спроектирована так, чтобы downstream‑учётные данные не нужно было передавать агенту напрямую. Palma поддерживает подходы, включая обмен токенами и хранение учётных данных в корпоративных хранилищах, при этом аутентификация осуществляется через брокер при выполнении одобренного вызова.

Каждый управляемый запрос также может быть отнесён к трем сторонам: пользователю, агенту, действующему от имени пользователя, и приложению, через которое запрос был инициирован. Допущенные, отклонённые, ограниченные по скорости и требующие одобрения действия фиксируются в журнале аудита.

Важно отметить, что Palma не претендует на замену существующей системы безопасности предприятия. В своей документации указано, что платформа управляет только трафиком, проходящим через её коннектор, и не может самостоятельно обнаруживать каждый неуправляемый сервер MCP, работающий на устройствах сотрудников. Поэтому поставщики идентификации, контроль конечных точек, сетевой безопасность и существующие системы политик остаются частью более широкой модели безопасности.

Инвесторы становятся ранними клиентами

Участие D11Z и Plug and Play в качестве инвесторов и клиентов придаёт этому раунду финансирования дополнительное измерение.

Обе венчурные фирмы используют Palma.ai в рамках усилий по предоставлению своим командам AI‑агентов, способных работать в разных внутренних системах, при этом сохраняют централизованные разрешения и контроль.

«Каждая компания собирается дать AI‑агентам ключи от своих систем», — сказал CEO и со‑основатель Palma.ai Patrick Eden. «Вопрос в том, следит ли кто‑то за дверью».

Ранее Эден со‑основал компанию по мониторингу инфраструктуры Replex, которую в 2021 году приобрела Cisco. Технический директор и со‑основатель Palma.ai Джулиан Колбе более десяти лет разрабатывает системы для европейских финтех‑ и автомобильных компаний, включая инфраструктуру, работающую в регулируемых средах.

Стартап заявляет, что работает в режиме реального времени с начала 2026 года.

Управление агентами становится инфраструктурой

Время привлечения средств Palma.ai отражает более широкий сдвиг на рынке корпоративного ИИ.

Компании всё чаще экспериментируют с агентами, способными выполнять действия, а не просто давать ответы. Одновременно экосистема вокруг MCP становится более формализованной. Linux Foundation запустила Agentic AI Foundation в конце 2025 года, а в сентябре 2026 года представила первую официальную сертификацию MCP, охватывающую архитектуру, исполнение, безопасность и управление.

Регулирование добавляет ещё один стимул для компаний понять, как работают AI‑системы. EU AI Act стал широко применимым 2 августа 2026 года, хотя требования к некоторым системам высокого риска остаются отложенными до более поздних дат внедрения.

Для предприятий же непосредственная проблема может быть более операционной, чем регулятивной: как только AI‑агент может изменить запись в CRM, получить доступ к конфиденциальным данным или запустить производственный рабочий процесс, организациям требуются механизмы контроля, работающие со скоростью машины, без превращения каждого развертывания в неограниченный доступ или постоянное ручное одобрение.

Palma.ai ставит на то, что решение станет общим слоем управления, расположенным между агентами и системами, которыми они всё больше управляют.

Её раунд предсеменного финансирования в размере 1,8 млн долларов предоставляет компании дополнительный капитал для проверки, сможет ли этот слой стать стандартной частью корпоративного AI‑стека, когда агенты перейдут от экспериментов к повседневным операциям.