К содержанию
Выпуск №78 · 25 августа 2026 / Новости

Keenable создает поисковую инфраструктуру для ИИ-агентов

Стартап Keenable вышел из скрытого режима и привлек 26 млн $ посевного финансирования.

Редакция 25 августа 2026 г., 17:52 MSK

В Telegram

Стартап Keenable вышел из скрытого режима и привлек 26 млн $ посевного финансирования. Компанию основали бывший руководитель направления поиска, ИИ и облачных технологий Yandex Андрей Стыскин и немецкий исследователь ИИ Маттиас Петри. Как сообщает TechCrunch, раунд возглавила Accel при участии Conviction Partners и нескольких бизнес-ангелов.

Keenable создает веб-поисковый индекс, который включает более 100 млрд документов. API компании уже работает в системах нескольких ИИ-лабораторий и поставщиков инференса. Его используют как при обучении, так и во время выполнения задач. Имена клиентов стартап не раскрывает, однако известно о партнерстве с компанией голосового ИИ Gradium, которой API помогает получать актуальную информацию в реальном времени.

По словам Стыскина, специализированная структура индекса помогает быстро сужать область поиска и снижать расходы на обработку веб-массива. Кроме того, Keenable готовит продукт WebQueryLanguage. Он должен объединять сведения из разных веб-источников, даже если ни один из них не содержит полного ответа.

Сейчас в инженерной команде стартапа 15 сотрудников, работающих в США и Европе. К концу года Keenable планирует удвоить штат и заняться развитием коммерческого направления.

Ключевые факты

  • Посевной раунд на 26 млн $ возглавила Accel; в нем также участвовали Conviction Partners и бизнес-ангелы.

  • Веб-поисковый индекс Keenable содержит более 100 млрд документов.

  • API стартапа используется в рабочих системах нескольких ИИ-лабораторий и поставщиков инференса.

  • Инженерная команда из 15 сотрудников в США и Европе должна удвоиться к концу года.

Вопросы и ответы

Что уже доступно, а что пока находится в разработке?

API Keenable уже работает в системах нескольких ИИ-лабораторий и поставщиков инференса, включая этапы обучения и выполнения задач. Продукт WebQueryLanguage, который должен объединять сведения из разных веб-источников, пока готовится.

За счет чего сервис должен снижать затраты на веб-поиск?

Специализированные структуры индекса позволяют быстро сужать область поиска вместо обработки всего массива из более чем 100 млрд документов, сокращая вычислительные расходы.

Для каких практических сценариев это уже используют?

API применяют ИИ-лаборатории и поставщики инференса, а партнер Gradium использует технологию для получения актуальной информации в реальном времени в голосовом ИИ.

Контекст по теме

Как процитировать

«Keenable создает поисковую инфраструктуру для ИИ-агентов». hegai.media, 25 августа 2026 г.. https://hegai.media/novosti/keenable-sozdaet-poiskovuyu-infrastrukturu-dlya-ii-agentov--6af3db1e-60a9-46d9-8113-7095e504fb76

так материал выглядит в мессенджере