Polar получила $5,7 млн на браузерных AI-агентов для интеллектуальной работы
В 2026 году стартап Polar привлёк $5,7 млн в посевном раунде под руководством Madrona. Компания развивает AI-браузер для интеллектуальной работы, а не для массовых сценариев вроде бронирования билетов. Polar основал Кевин Цзян, ранее работавший в Perplexity над браузером Comet.
Почему браузер стал средой автоматизации
Первая волна AI-браузеров пыталась заменить поиск и приучить пользователей общаться с открытыми вкладками. Однако редкие бытовые задачи не создавали достаточной причины менять основной браузер. В 2026 году рынок сместился к агентам, способным регулярно выполнять рабочие процессы.
Логика Polar укладывается в смену фокуса браузерных войн на AI-агентов: конкуренция теперь идёт не только за интерфейс поиска, но и за доступ к авторизованным веб-сервисам. Браузер видит контекст вкладок и может действовать в инструментах, которыми сотрудник уже пользуется.
Что предлагает Polar
Пользователи могут сохранять промпты, планировать рабочие процессы и назначать агентам задачи на основе открытых вкладок. Среди заявленных сценариев — продажи, рекрутинг, маркетинг, исследования и операционная работа. Продукт рассчитан в том числе на сотрудников без технической подготовки.
«Мы сосредоточились на той области, где браузерные агенты действительно полезны, — на интеллектуальной работе», — объяснил Кевин Цзян.
Браузер доступен бесплатно и предоставляет несколько ежедневных кредитов для AI-задач. Платные тарифы с увеличенными лимитами начинаются от $20 в месяц. Сейчас большинство пользователей запускают Polar именно для автоматизации, сохраняя другой браузер в качестве основного.
В раунде также участвовали бывший CEO GitHub Томас Домке, основательница Phia Фиби Гейтс и руководители ряда AI-компаний. Партнёр Madrona Сабрина Альберт считает главным техническим барьером надёжную работу агентов в открытом интернете и внутри сервисов с авторизацией.
Для бизнеса Polar интересен не как очередная замена Chrome, а как отдельный исполнитель повторяемых операций. Практичный подход — тестировать его на ограниченном процессе с измеримым результатом: подготовке списка кандидатов, сборе рыночных данных или обновлении CRM.