Trent AI recauda $13 millones para construir seguridad multiagente

      La startup de Londres emergió de la clandestinidad el 7 de abril con una solución de seguridad agentic en capas y una ronda de financiación inicial respaldada por LocalGlobe y Cambridge Innovation Capital. Sus cofundadores incluyen a un profesor de Cambridge que fue anteriormente director de aprendizaje automático en Amazon.

      Trent AI, una empresa de seguridad agentic con sede en Londres, ha recaudado 13 millones de dólares en una ronda de financiación inicial y ha salido de la clandestinidad. La ronda fue liderada por LocalGlobe y Cambridge Innovation Capital, con la participación de inversores ángeles, incluidos Joaquin Quiñonero Candela, miembro del personal técnico de OpenAI; Avinash Bhat, director en AWS; Ippokratis Pandis, ingeniero distinguido en Databricks; y Tony Jebara, ex vicepresidente de ingeniería y jefe de AI/ML en Spotify.

      La empresa fue fundada en 2025 y se lanzará públicamente el 7 de abril de 2026.

      Trent AI está apuntando a una brecha estructural que se ha ampliado a medida que las empresas despliegan agentes de IA autónomos más rápido de lo que sus marcos de seguridad pueden adaptarse. El producto de la empresa es una plataforma de seguridad multiagente construida específicamente para entornos agentic, en lugar de una herramienta de seguridad de reglas estáticas convencional adaptada para IA.

      Funciona a través de cuatro tipos de agentes especializados que operan continuamente en paralelo: Agentes de escaneo que observan el código, la infraestructura, las dependencias y el comportamiento en tiempo de ejecución para localizar riesgos. El 💜 de la tecnología de la UE Las últimas novedades de la escena tecnológica de la UE, una historia de nuestro sabio fundador Boris y un arte de IA cuestionable. Es gratis, cada semana, en tu bandeja de entrada. ¡Regístrate ahora!

      Agentes de juicio que clasifican y priorizan señales basadas en el impacto real en el negocio en lugar de reglas predefinidas. Agentes de mitigación que parchean vulnerabilidades y validan correcciones automáticamente. Y agentes de evaluación que rastrean tendencias de riesgo a lo largo del tiempo y comparan con estándares.

      El bucle de retroalimentación entre estas capas está diseñado para mejorar la precisión de cada ciclo subsiguiente.

      El equipo fundador está deliberadamente estructurado en torno a la combinación de profundidad académica y escala operativa. El CEO Eno Thereska fue anteriormente ingeniero distinguido en Alcion (adquirido por Veeam), AWS y Confluent. El cofundador Neil Lawrence es el profesor de aprendizaje automático de DeepMind en la Universidad de Cambridge y fue director de aprendizaje automático en Amazon.

      El tercer cofundador, Zhenwen Dai, fue científico de aprendizaje automático en AWS y gerente de investigación senior en Spotify. Una encuesta de Deloitte citada por Trent AI encontró que, mientras que el 74% de las empresas planean desplegar IA agentic en dos años, solo el 21% informa de un modelo de gobernanza maduro para agentes autónomos, la brecha que la empresa está diseñada explícitamente para abordar.

      Los socios de diseño, incluidos Canopy, Commscentre, ML@Cam, Qbeast y Weblogic, ya están utilizando la plataforma. Trent AI es un miembro asociado de OWASP, el Proyecto de Seguridad de Aplicaciones Abiertas a Nivel Mundial, y un socio de inicio con la Red de Emprendimiento CyLab de la Universidad Carnegie Mellon.

      El producto también incluye un agente de seguridad de código abierto para OpenClaw. Saul Klein, cofundador y presidente ejecutivo de Phoenix Court, el hogar de LocalGlobe, describió el momento como “el momento adecuado para construir las bases a largo plazo de la seguridad para sistemas agentic.”