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트레이스, 기업용 AI 에이전트 도입의 장애물 극복을 위해 300만 달러 조달

트레이스, 기업용 AI 에이전트 도입의 장애물 극복을 위해 300만 달러 조달

2026년 6월 5일
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트레이스, 기업용 AI 에이전트 도입의 장애물 극복을 위해 300만 달러 조달

비록 인공지능 에이전트들이 큰 잠재력을 가지고 있음에도 불구하고, 기업 환경에서 그들이 제대로 자리잡기는 어려웠습니다. 한 신생 스타트업은 이러한 문제의 핵심이 바로 ‘맥락의 부족’에 있다고 믿고 있습니다.

2025년 여름 Y Combinator 프로그램의 일환으로 출시된 Trace는 이러한 격차를 메우기 위해 설계된 워크플로우 오케스트레이션 스타트업입니다. 이 회사는 복잡한 기업 환경과 프로세스를 분석하여, 인공지능 에이전트들이 빠르게 성장할 수 있도록 필요한 맥락을 제공합니다.

Trace의 CEO인 Tim Cherkasov는 “OpenAI와 Anthropic은 기업들이 활용할 수 있는 훌륭한 인공지능 도구를 개발하고 있습니다. 우리는 그러한 도구들을 적절히 활용할 수 있는 관리자를 만들고 있습니다”라고 설명했습니다.

목요일, 런던에 본사를 둔 이 회사는 Y Combinator, Zeno Ventures, Transpose Platform Management, Goodwater Capital, Formosa Capital, WeFunder로부터 300만 달러의 시드 자금을 확보했다고 발표했습니다. Angel 투자자인 Benjamin Bryant와 Kevin Moore도 이 투자에 참여했습니다.

Trace의 시스템은 기업이 이미 사용하고 있는 이메일, Slack, Airtable과 같은 도구들로부터 지식 그래프를 구축하는 것으로 시작합니다. 이러한 맥락이 확립되면, 사용자는 “새로운 마이크로사이트를 디자인해야 한다”나 “2027년 판매 계획을 수립하자”와 같은 고수준의 작업을 입력할 수 있으며, Trace는 단계별 워크플로우를 제공하여 일부 작업은 인공지능 에이전트에게, 나머지 작업은 인간 팀원에게 할당합니다. 시스템이 인공지능 에이전트를 활성화할 때는 해당 하위 작업에 필요한 구체적인 데이터를 제공합니다.

목표는 인공지능 에이전트의 도입 과정을 자동화하는 것입니다. 이것은 기업에서 인공지능을 실제로 활용하는 데 있어 가장 큰 장애물 중 하나입니다.

인공지능 에이전트에 대한 관심이 집중되면서, Trace는 치열한 경쟁에 직면해 있습니다. 이번 주 초에 Anthropic은 특정 부서 기능을 위한 사전 구축된 플러그인을 중심으로 자체적인 기업용 인공지능 에이전트 솔루션을 출시했습니다. 동시에, Trace가 사용하는 Atlassian의 Jira와 같은 많은 업무 생산성 도구들도 자체적인 인공지능 에이전트를 도입하고 있어, Trace의 시스템과 경쟁할 가능성이 있습니다.

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하지만 Trace의 창업자들은 자신들이 사용하는 지식 그래프 접근법이 결정적인 역할을 할 것이라고 믿고 있습니다. 왜냐하면 그들은 맥락 공학을 인공지능 에이전트의 도입 구조에 깊이 내재시켰기 때문입니다.

CTO인 Artur Romanov는 “2024년과 2025년에는 프롬프트 공학에 초점을 맞추었습니다. 이제 우리는 프롬프트 공학에서 맥락 공학으로 전환했습니다”라고 말했습니다. “정확한 시점에 최고의 맥락을 제공하는 회사가 인공지능 중심의 기업들이 구축되는 기반이 될 것입니다. 우리는 그러한 기반이 되기를 바랍니다.”

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