Palma залучає $1,8 млн для створення шару управління для корпоративних AI‑агентів

Palma.ai залучила $1,8 млн передпосівного фінансування, щоб вирішити проблему, яка стає все більш суттєвою, оскільки підприємства переходять від AI‑асистентів, що генерують контент, до агентів, здатних виконувати дії всередині корпоративних систем.

Раунд очолював D11Z, за участю Plug and Play Ventures, Deel, Scale Now Ventures та ангельських інвесторів, серед яких керівники Cisco і Deel. Отримані кошти будуть використані для розширення інженерних та комерційних команд Palma.ai, оскільки компанія орієнтується на великі організації, що впроваджують AI‑агенти на кількох платформах.

У цьому раунді також спостерігається незвичне перекриття ролей інвестора та клієнта. D11Z і Plug and Play вже впроваджують Palma.ai внутрішньо, використовуючи її інфраструктуру управління, щоб надати працівникам AI‑агенти, які можуть отримувати доступ до корпоративних інструментів без окремого налаштування дозволів та інтеграцій для кожного AI‑застосунку.

Проблема управління, що виникає за AI‑агентами

Швидке впровадження агентного AI створює іншу проблему безпеки, ніж та, з якою стикалися підприємства під час першого покоління генеративного AI.

Надання працівникам доступу до чат‑бота в основному піднімало питання щодо витоку даних, використання моделей та того, яку інформацію завантажують співробітники. AI‑агенти можуть потенційно йти значно далі. Підключений до корпоративних систем, агент може оновити запис клієнта, виконати запит до бази даних, запустити внутрішній робочий процес, змінити код або ініціювати іншу дію від імені працівника.

Ця можливість все більше реалізується за допомогою Model Context Protocol (MCP), відкритого протоколу для з’єднання AI‑застосунків з інструментами та даними. MCP перетворився на ширший галузевий стандарт і тепер керується через Agentic AI Foundation Linux Foundation, поряд з іншими технологіями, що підтримують взаємодійну інфраструктуру агентів.

MCP вирішує важливу проблему сумісності, проте сам по собі не забезпечує всіх рівневих контрольних механізмів, необхідних для визначення, що саме конкретному працівнику або агенту дозволено робити.

Саме в цьому прогалині Palma.ai позиціонує себе.

Шар контролю між агентами та корпоративними системами

Замість створення ще одного AI‑асистента, Palma.ai розробляє проміжний шар управління, через який можуть маршрутизуватись запити агент‑інструмент.

Платформа компанії призначає користувачам та агентам керований конектор, що містить інструменти та організаційні «Навички», на які вони мають дозвіл. Політики потім оцінюються, коли агент фактично намагається виконати дію, а не просто надається широкий доступ до застосунку.

Наприклад, працівнику може бути дозволено користуватися фінансовою системою, тоді як агент, що діє від його імені, може виконувати транзакції лише нижче визначеного порогу. Інша дія може автоматично призупинятись, доки її не затвердить призначена особа.

Система політик Palma може оцінювати аргументи, що містяться в окремих запитах, дозволяючи організаціям дозволяти, відхиляти, обмежувати швидкість або вимагати схвалення виклику до того, як він досягне базової системи. Компанія також підтримує режим спостереження, у якому адміністратори можуть тестувати політики на реальному трафіку перед їх впровадженням.

Такий підхід намагається перемістити управління AI ближче до моменту, коли агент фактично виконує дію.

Один шар управління для кількох AI‑платформ

Інша частина стратегії Palma.ai — уникати архітектури управління, прив’язаної до одного AI‑постачальника.

Платформа розроблена для роботи з AI‑застосунками, включаючи Claude, ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, Cursor та інші сумісні з MCP середовища. Palma стверджує, що ті ж організаційні дозволи та Навички можуть супроводжувати користувача, навіть коли компанії змінюють моделі або інтерфейси агентів, які вони використовують.

Це може стати все важливішим, коли підприємства одночасно впроваджують кілька AI‑систем, а не стандартизують один постачальник.

Palma інтегрується з існуючою інфраструктурою ідентифікації, а не замінює її. На своєму веб‑сайті вона описує підтримку груп провайдерів ідентифікації через системи, такі як Microsoft Entra і Okta, що дозволяє змінювати доступ у міру приєднання, звільнення чи переміщення працівників між командами.

Концепція Навичок додає ще один шар над простим доступом до інструментів. Інструмент може надати агенту технічну можливість надсилати електронну пошту або оновлювати базу даних, тоді як Навичка визначає затверджену організацією процедуру використання цих можливостей у конкретному робочому процесі. Palma створює версії та сканує ці Навички перед їх розповсюдженням.

Збереження облікових даних подалі від агента

Безпека стає особливо важливою, коли агенти виходять за межі отримання інформації та отримують право запису в продукційні системи.

Згідно з технічною документацією Palma, її шар управління може працювати всередині інфраструктури компанії, використовуючи Docker, Kubernetes або розгортання на «чистому» обладнанні. Підтримуються VPC, локальні та повністю ізольовані конфігурації для організацій, які не хочуть, щоб чутливий трафік агентів проходив через багатокористувацький хмарний сервіс.

Платформа також спроектована так, щоб downstream‑облікові дані не доводилося передавати безпосередньо агенту. Palma підтримує підходи, включаючи обмін токенами та зберігання облікових даних у корпоративних сховищах, з аутентифікацією, що здійснюється брокером під час затвердженого виклику.

Кожен керований запит також може бути атрибутований трьом сторонам: користувачеві, агенту, який діє від імені цього користувача, та застосунку, через який запит був ініційований. Дії, дозволені, відхилені, обмежені за швидкістю або підлягаючі затвердженню, фіксуються в журналі аудиту.

Важливо зазначити, що Palma не претендує на заміну існуючої безпекової інфраструктури підприємства. У власній документації зазначено, що платформа керує лише трафіком, який проходить через її коннектор, і не може самостійно виявляти кожен некерований сервер MCP, що працює на пристроях співробітників. Тому провайдери ідентичності, контроль кінцевих точок, мережна безпека та існуючі політики залишаються частиною ширшої моделі безпеки.

Інвестори стають ранніми клієнтами

Участь D11Z та Plug and Play як інвесторів і клієнтів додає цьому раунду фінансування ще один вимір.

Обидві венчурні фірми використовують Palma.ai у рамках зусиль надати своїм командам AI‑агентів, здатних працювати в різних внутрішніх системах, зберігаючи централізовані дозволи та контроль.

«Кожна компанія незабаром передасть AI‑агентам ключі до своїх систем», — сказав CEO та співзасновник Palma.ai Patrick Eden. «Питання в тому, чи хтось стежитиме за дверима».

Еден раніше був співзасновником компанії з моніторингу інфраструктури Replex, яку у 2021 році придбала Cisco. CTO та співзасновник Palma.ai Джуліан Кольбе понад десять років будував системи для європейських фінтех‑ та автомобільних компаній, включаючи інфраструктуру, що працює в регульованих середовищах.

Стартап стверджує, що працює в режимі онлайн з початку 2026 року.

Управління агентами стає інфраструктурою

Термін фінансування Palma.ai відображає ширший зсув на ринку корпоративного AI.

Компанії все частіше експериментують з агентами, які можуть виконувати дії, а не лише надавати відповіді. Одночасно екосистема навколо MCP стає більш формалізованою. Linux Foundation запустила Agentic AI Foundation наприкінці 2025 року, а у вересні 2026 року представила свою першу офіційну сертифікацію MCP, що охоплює архітектуру, виконання, безпеку та управління.

Регулювання додає ще один стимул для компаній розуміти, як працюють AI‑системи. Європейський AI‑Act став широко застосовним 2 серпня 2026 року, хоча вимоги до деяких високоризикових систем залишаються підлягати пізнішим датам впровадження.

Для підприємств негайний виклик, можливо, більш операційний, ніж регуляторний: коли AI‑агент може змінити запис у CRM, отримати доступ до конфіденційних даних або запустити виробничий робочий процес, організації потребують контролю, що працює зі швидкістю машин, не перетворюючи кожне розгортання на необмежений доступ чи постійне ручне затвердження.

Palma.ai ставить ставку на те, що рішенням стане загальний шар управління, розташований між агентами та системами, які вони все більше контролюють.

Її раунд передпосівного фінансування у розмірі 1,8 млн доларів надає компанії додатковий капітал для тестування, чи може цей шар стати стандартною частиною корпоративного AI‑стеку, коли агенти переходять від експериментів до щоденної експлуатації.