Con sede a Londra Trento AIuna società di sicurezza per agenti, ha annunciato oggi il suo round Seed da 11 milioni di euro (13 milioni di dollari) che emerge dall’azione furtiva con una soluzione di sicurezza a più livelli creata per l’era degli agenti.
Il round è stato condotto da LocalGlobe e Cambridge Innovation Capital, con la partecipazione del membro dello staff tecnico di OpenAI Joaquin Quiñonero Candela, dell’ex responsabile dell’infrastruttura dati Stripe e attuale direttore di AWS Avinash Bhat, del Distinguished Engineer Ippokratis Pandis di Databricks e dell’ex vicepresidente tecnico di Spotify e responsabile dell’intelligenza artificiale/ML Tony Jebara.
“Le organizzazioni stanno implementando agenti IA e flussi di lavoro autonomi più velocemente di quanto la loro sicurezza possa adattarsi e la maggior parte dei team di sviluppo che utilizzano questi agenti e flussi di lavoro non dispone di un framework di sicurezza progettato per i propri sistemi,” dice Eno Thereskaco-fondatore e CEO di Trent AI.
“Questo non è un problema facile da risolvere. Trent AI sta affrontando questi problemi difficili e importanti, costruendo al contempo le basi e le strutture di sicurezza necessarie per i sistemi ad agenti ora e nel prossimo decennio.”
Nella copertura più vicina alle startup UE dal 2025 al 2026, altre società rilevanti includono:
- Sovramenteuna startup con sede a Londra che ha raccolto 2,3 milioni di euro per far crescere i team tecnici, accelerare lo sviluppo del prodotto e ampliare il go-to-market per il suo livello di supervisione dell’agente AI
- Lavori internisempre a Londra, che ha raccolto 3,7 milioni di euro per espandere la sua piattaforma di rilevamento delle frodi basata sull’intelligenza artificiale
- Operazioni Cyb3raltra società londinese, che ha raccolto 4,6 milioni di euro per fronteggiare il rischio informatico verso terzi
- Qevlar AIcon sede a Parigi, che ha raccolto 25,8 milioni di euro per automatizzare le indagini del Security Operations Center con l’intelligenza artificiale degli agenti
- Zepo Intelligenzache ha raccolto 12,8 milioni di euro per proteggere i luoghi di lavoro dalle minacce informatiche rivolte agli esseri umani guidate dall’intelligenza artificiale
- Galteada Barcellona, che ha raccolto 2,7 milioni di euro per la sua piattaforma di valutazione dell’intelligenza artificiale incentrata su agenti IA affidabili in produzione.
Insieme al round di Trent AI, che porta i finanziamenti del settore a quasi 63 milioni di euro, suggerendo un flusso visibile di capitali nel 2025-2026 verso le aziende europee che costruiscono strumenti di sicurezza, supervisione e affidabilità attorno ai sistemi di intelligenza artificiale. Il Regno Unito si distingue in particolare, poiché tre dei round comparabili più vicini hanno sede a Londra, collocando Trent AI in un cluster nazionale particolarmente attivo.
“L’adozione degli agenti sta superando la preparazione alla sicurezza aziendale. Poiché i flussi di lavoro autonomi prendono decisioni sui sistemi critici, è necessario un nuovo livello di infrastruttura per governare, osservare e applicare comportamenti sicuri”, aggiunge Cambridge Innovation Capital Partner Ian Corsia. “Riteniamo che Trent AI sia in una buona posizione per definire questa categoria.”
Fondata nel 2025, Trent AI mira a ridefinire l’intelligenza artificiale degli agenti con una sicurezza degli agenti basata sul contesto. Il suo livello di giudizio proprietario e la tecnologia di apprendimento per rinforzo alimentano una raccolta di agenti di sicurezza specializzati. Orchestrando questi agenti nei flussi di lavoro dei clienti, Trent AI trasforma la sicurezza degli agenti in una parte continua dello sviluppo degli agenti.
Trent AI è stato lanciato dai co-fondatori: Eno Thereska, ex Distinguished Engineer presso Alcion (acquisita da Veeam), AWS e Confluent, Neil Lawrence, DeepMind Professor of Machine Learning presso l’Università di Cambridge e precedente Direttore di ML presso Amazon, e Zhenwen Dai, ex Machine Learning Scientist presso AWS e Senior Research Manager presso Spotify.
“L’aumento degli agenti va di pari passo con l’aumento di nuove minacce alla sicurezza,” dice Saulo Kleinco-fondatore e presidente esecutivo di Phoenix Court, la sede di LocalGlobe. “Ora è il momento giusto per costruire le basi a lungo termine della sicurezza per i sistemi ad agenti. Trent AI è in una posizione unica per farlo, combinando una profonda competenza accademica con l’esperienza nel mondo reale nella creazione di sistemi su larga scala e lavorando a stretto contatto con i partner di progettazione che distribuiscono agenti oggi stesso.”
Secondo Rapporto Deloitte sullo stato dell’intelligenza artificiale 2026quasi 3 aziende su 4 (74%) prevedono di implementare l’AI entro due anni. Nonostante ciò, solo 1 su 5 (21%) riferisce di avere un modello maturo per la governance degli agenti autonomi. La minaccia aumenta in ambienti complessi con agenti interconnessi, con buchi di sicurezza che mettono a rischio l’intera infrastruttura; guidando la necessità di una soluzione di sicurezza e conformità che comprenda l’intero ecosistema degli agenti.
Secondo quanto riferito, l’offerta unificata e stratificata di Trent AI protegge gli agenti durante l’intero ciclo di vita. Ogni ciclo rende gli agenti di Trent AI più intelligenti riguardo ai sistemi che proteggono. Man mano che il ciclo di feedback si restringe, la capacità di giudizio migliora e le mitigazioni diventano più accurate, offrendo ai team di sviluppo e sicurezza un percorso più rapido e affidabile verso un’implementazione sicura.
Secondo l’azienda, gli agenti nel circuito lavorano per:
- Scansione: questi agenti di scansione delle minacce osservano il codice, l’infrastruttura, le dipendenze, gli agenti e il comportamento di runtime, apprendendo dove si trova il rischio nell’ecosistema, ponendo le basi per la sicurezza fin dalla progettazione.
- Giudice: questi agenti di analisi determinano e classificano il segnale rispetto al rumore, valutano l’impatto aziendale e stabiliscono le priorità in base al rischio reale piuttosto che a regole statiche. Questo giudizio diventa più predittivo nel tempo.
- Mitigazione: questi agenti di riparazione correggono le vulnerabilità, aprono richieste pull, regolano le configurazioni e convalidano che le correzioni funzionino per una base di codice più sana.
- Valutazione: questi agenti del livello di sicurezza monitorano le tendenze, quantificano il rischio nel tempo, confrontano gli standard con gli standard e identificano i punti deboli sistemici per un quadro di capitalizzazione che diventa sempre più accurato nel condurre previsioni di rischio.
Le aziende con accesso anticipato alla soluzione agentica Trent AI, tra cui Canopy, Commscentre, ML@Cam, Qbeast e Weblogic, hanno segnalato visibilità sul loro livello di sicurezza, un rapporto di audit sulla sicurezza, tempi di risposta rapidi per identificare e presentare le vulnerabilità, un ambito di riparazione pulito e ben strutturato e feedback adattivo.
“I sistemi agenti stanno rapidamente diventando parte dello stack software, ma l’infrastruttura di sicurezza che li circonda è ancora in fase iniziale,” dice Avinash BhatDirettore presso AWS. “Trent sta costruendo le basi di cui i team avranno bisogno per gestire questi sistemi in modo sicuro e su larga scala. Sono entusiasta di supportare Eno e il team mentre affrontano questa sfida emergente.”
