
Neue Lösungen für Aufbau von KI-Agenten
Neo4j investiert 100 Millionen US-Dollar in GenAI und startet neues Agentic-AI-Angebot
Mit neuen Produkten und einem der größten KI-nativen Startup-Programme startet Neo4j ihre bislang größte GenAI-Initiative
Neo4j gab die Investition von 100 Millionen US-Dollar bekannt. Damit will das Unternehmen seine Position als Standard-Knowledge-Layer für agentenbasierte Systeme (Agentic Systems) und als zentrale Infrastruktur für KI (GenAI, Generative AI) weiter ausbauen. Die Investition fließt in Produktinnovationen – darunter zwei neue Angebote für KI-Agenten – sowie in den Start eines der bislang größten Startup-Programme für KI-native Unternehmen. Innerhalb der nächsten zwölf Monate sollen damit weltweit 1.000 Startups unterstützt werden.
Die Investition kommt zu einem Zeitpunkt, an dem viele Unternehmen damit ringen, GenAI-Pilotprojekte in die Praxis zu überführen. Laut einer MIT-Studie liefern 95 Prozent der Pilotprojekte keine messbaren Ergebnisse. Der Bericht betont, dass "Modellqualität ohne Kontext versagt" und nennt fehlendes Langzeitgedächtnis sowie mangelndes kontextuelles Lernen als zentrale Gründe für das Scheitern. Neo4j schließt diese Lücke: Als Infrastrukturschicht unterstützt die Plattform Unternehmen dabei, unnötige KI-Ausgaben zu reduzieren, präzise und nachvollziehbare Ergebnisse sicherzustellen und KI erfolgreich in realen Anwendungen zu skalieren.
"Multi-Agenten-Systeme sind die Zukunft von Software. Sie benötigen kontextuelles Denken, ein Langzeitgedächtnis sowie präzise und nachvollziehbare Ergebnisse. All das liefert Graphtechnologie in einzigartiger Weise", sagte Emil Eifrem, Mitgründer und CEO von Neo4j. "Neo4j verwandelt isolierte Daten in nutzbares Wissen. Die aktuelle Investition ermöglicht es uns, diese Vision noch schneller voranzutreiben."
Neue Lösungen für den Aufbau von KI-Agenten
Neo4j adressiert eine der größten aktuellen Herausforderungen im KI-Umfeld: Datensilos, unverbundene Tools und fehlende Expertise erschweren Unternehmen den Aufbau intelligenter KI-Agenten auf Basis unternehmenseigener Daten. Vor diesem Hintergrund stellt Neo4j zwei neue Angebote vor: Neo4j Aura Agent und den Model Context Protocol (MCP) Server für Neo4j. Beide Lösungen vereinfachen den Einstieg in Agentic AI und unterstützen Unternehmen dabei, genaue, nachvollziehbare und produktionsreife Ergebnisse zu erzielen.
>> Neo4j Aura Agent: Das neue Angebot ermöglicht es Anwendern, KI-Agenten in wenigen Minuten direkt auf Basis unternehmenseigener Daten zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen. Es bietet eine vollständig automatisierte Orchestrierung sowie AIOps für Graph-basiertes Knowledge Retrieval. Neo4j Aura Agent ist ab sofort im Early-Access-Programm verfügbar. Die allgemeine Verfügbarkeit ist für das vierte Quartal dieses Jahres vorgesehen.
>> Model Context Protocol (MCP) Server für Neo4j: Der MCP Server integriert Graph-basiertes Gedächtnis und Reasoning in bestehende Agenten oder KI-Anwendungen. Unterstützt werden Abfragen in natürlicher Sprache, automatisch generierte Graph-Datenmodelle, Memory Persistence sowie das automatisierte Management von Neo4j-AuraDB-Instanzen. Eine voll unterstützte Version wird im vierten Quartal verfügbar sein.
Programm für KI-Native-Start-ups
Neo4j stellt ein neues Startup-Programm vor. Ziel ist es, eine der bislang größten dedizierten Gruppen von KI-nativen Unternehmen aufzubauen. Innerhalb der nächsten zwölf Monate werden weltweit mehr als 1.000 Startups ausgewählt und unterstützt. Die Teilnehmer erhalten Zugang zu Cloud-Guthaben, technischer Unterstützung und Go-to-Market-Services, um mit Graph-Technologie Mulit-Agenten-Systeme zu entwickeln und zu skalieren.
"Acht von zehn GenAI-nativen Startups, mit denen ich spreche, migrieren derzeit auf Neo4j", erklärt David Klein, Mitgründer und Managing Partner bei One Peak sowie Board Director von Neo4j. "Das Feedback dieser Gründer ist eindeutig: Für sie ist Neo4j die natürliche Wahl, wenn es darum geht, intelligente Systeme mit Kontext und Langzeitgedächtnis zu entwickeln." (Neo4j: ra)
eingetragen: 07.10.25
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