LONDON (IT BOLTWISE) – AIR bringt nach zwei Seed-Runden 50 Millionen US-Dollar an Kapital ein, um eine Sicherheitsplattform für KI-Agenten aufzubauen. Das Startup will erkennen, welche Agenten in Unternehmensumgebungen laufen, und Skills, Plugins sowie MCP-Server fortlaufend auf Risiken prüfen. Eine Enforcement-Schicht soll unzulässige Aktionen und Inhalte unterbinden, bevor sie an externe Systeme gelangen. Dabei setzt AIR laut Unternehmensangaben auf eine dynamisch aktualisierte Whitelist, die sich auch bei Veränderungen an Paketen oder Entwicklerkonten neu bewertet.
Mit zunehmender Reichweite von KI-Agenten in Unternehmenssystemen entsteht eine neue Angriffsfläche: Agenten greifen nicht nur auf Datenbanken zu, sondern laden auch externe Bausteine wie Skills, Plugins und MCP-Server nach. Genau an dieser Stelle versucht AIR, eine Sicherheitslücke zu schließen, die sich aus der wachsenden „Software-Lieferkette“ für Agenten ergibt. Das Startup ist aus dem Stealth-Modus zurück und meldet 50 Millionen US-Dollar Kapital, aufgeteilt auf zwei Seed-Runden, um ein Produkt zu bauen, das den Lebenszyklus dieser agentenbezogenen Komponenten sichtbar macht und kontrolliert.
Im Zentrum steht eine Plattform, die Agenten in einer Firmenumgebung entdecken und deren eingebundene Fähigkeiten kontinuierlich „neu verifizieren“ soll. AIR beschreibt das Vorgehen als Kombination aus Visibility, Enforcement und Kontrolle über eine Whitelist: Zuerst sucht die Software nach Agenten, die innerhalb des Unternehmens aktiv sind, und identifiziert zugleich Fälle, in denen Mitarbeitende KI-Tools nutzen, die nicht durch die IT-Abteilung genehmigt wurden. Danach greift eine Enforcement-Schicht in die Agentenaktionen ein, etwa wenn ein Skill geladen oder Inhalte aus dem Internet abgerufen werden sollen. Abschließend werden die gewünschten Tools und Add-ons gegen eine Whitelist geprüft, die AIR als Ergebnis fortlaufender Bewertungen aufrechterhält.
Die Begründung für den Ansatz knüpft AIR an das klassische Problem vertrauenswürdiger Code-Zulieferung an: In den frühen 2000er-Jahren, so beschreibt es CEO Yair Saban, sei bei Treiberinstallationen eine Signatur nicht obligatorisch gewesen, heute dagegen gibt es sichtbare Signaturen, weil Treiber Code in sicherheitskritische Bereiche des Systems laden. Bei KI-Agenten existiere diese Form der durchgängigen Signierung und Nachvollziehbarkeit für Skills, Plugins oder MCPs seiner Ansicht nach bislang nicht im gleichen Maß. Das macht die Komponenten zwar flexibel, aber auch schwerer prüfbar, wenn Angreifer die Inhalte vergiften, die ein Agent später konsumiert. AIR sieht besonders dann ein Risiko, wenn Agenten zunehmend autonom über Datenbestände und Enterprise-Systeme hinweg arbeiten und außerdem das Internet als Quelle hinzuziehen.
Um die Prüfung nicht auf einen einmaligen Scan zu reduzieren, setzt AIR auf kontinuierliches Monitoring der Komponentenlandschaft. Das Unternehmen sagt, es evaluiere öffentlich verfügbare Skills und Add-ons auf Änderungen und bösartige Verhaltensmuster. Dabei ist nicht nur eine ursprüngliche Freigabe entscheidend: Ein zuvor genehmigtes Skill-Paket kann später riskant werden, etwa wenn sich die heruntergeladene Abhängigkeit verändert oder wenn das Entwicklerkonto kompromittiert wird. AIR beziffert den Effekt der Filterung aktuell so, dass etwa 27 % der online gefundenen Add-ons und Skills aussortiert werden. Zusätzlich passt die Plattform laut Darstellung auch zu dynamischen Unternehmensrealitäten, weil sie auf einer laufenden Pipeline basiert, die Änderungen früh erkennt und nicht erst im Incident-Fall reagiert.
Zur Einordnung der Marktdynamik ordnet sich AIR in eine wachsende Kategorie ein, in der mehrere Teams Sicherheit und Governance für KI-Agenten adressieren. Konkret nennt der Text Wettbewerber mit ähnlichen Bausteinen: Noma Security kombiniert Discovery, Zugriffssteuerung und Runtime-Monitoring für Agenten, MCP-Server und Skills. Zenity verkauft Security- und Governance-Tools, die in eine ähnliche Richtung zielen, und Astrix Securitys Identity-Plattform soll Unternehmen dabei helfen, Agenten und MCP-Server zu entdecken und zu kontrollieren. Daneben bietet Operant AI „Agent Protections“ und einen MCP-Gateway-Ansatz. Dass zusätzlich Venture-Capital in großen Beträgen in diese Nische fließt, zeigt der Vergleich: Zenity soll im August eine 125 Millionen US-Dollar Series C geschlossen haben, Noma rund ein Jahr zuvor 100 Millionen US-Dollar in einer Series B.
AIR positioniert sich dabei vor allem über den Anspruch, eine durchgängige, herstellerübergreifende Infrastruktur für das fortlaufende Re-Assessment bereitzustellen. Saban argumentiert, dass Visibility über den Endpoint zwar prinzipiell erreichbar sei, sich daraus aber noch kein belastbares Sicherheitsmoat ableiten lasse. Der schwer nachzubildende Kern sei die kontinuierliche Prüfung des wachsenden Ökosystems aus Skills und Plugin-Webseiten. Diese Sicht wird durch einen Kommentar von Sequoia-Partner Bogomil Balkansky gestützt, der in einer schriftlichen Stellungnahme betont, dass die Herausforderung eher aus dem Aufbau einer Infrastruktur für wiederholte Inspektionen entstehe als aus einem einzelnen „Scanner“-Problem: Jede einzelne Komponente müsse bei Änderungen erneut bewertet werden, im Echtbetrieb und über die komplette Agentenflotte eines Unternehmens.
Operativ wächst AIR aktuell mit rund 40 Mitarbeitenden, der neue Kapitalzufluss soll laut Saban vor allem in Forschung und in den Ausbau der Go-to-Market-Aktivitäten in den USA und in Europa fließen. Das Unternehmen nennt mehr als 20 Kunden; etwa ein Viertel davon seien große Unternehmen. Als besonders starken Bedarf macht AIR in stark regulierten Branchen aus, insbesondere bei Finanzdienstleistern und in der Pharmaindustrie. Damit trifft die Plattform eine Praxis, die sich abzeichnet: Wenn KI-Agenten in operativen Prozessen „wie Betriebssysteme“ wirken, rücken Governance und Sicherheitskontrolle zunehmend in den Vordergrund – nicht als einmalige Prüfung, sondern als Prozess, der sich mit jedem Update eines Skills, Plugins oder MCP-Servers mitentwickelt.
Für IT-Leiter und Security-Teams bedeutet das vor allem eine Frage der Architektur: Wer Agenten orchestriert, braucht eine verlässliche Stelle, die Aktionen und externe Aufrufe unter Kontrolle hält und die Komponentenlandschaft kontinuierlich neu bewertet. AIRs Ansatz zielt darauf, diese Aufgabe unabhängig von einzelnen Modell- oder Agenten-Stacks bereitzustellen – und damit den Betrieb weniger von der jeweiligen Toolchain abhängig zu machen. Gleichzeitig bleibt die technische Umsetzung anspruchsvoll, weil eine Enforcement-Schicht in Echtzeit mit dem Agentenfluss zusammenspielen muss, ohne die Produktivität zu stark zu bremsen. Genau dieser Spagat aus strenger Kontrolle und niedriger Reibung entscheidet künftig darüber, wie schnell sich solche Sicherheitsprodukte in der Breite etablieren.
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