瑞典 Oplane 獲 3500 萬港元種子輪 專攻 AI 寫 Code 保安漏洞

團隊目前有 8 個人，並正在積極招聘 。

一個為 AI 時代而設嘅「智能代理」威脅建模平台

Oplane 嘅核心論點好直接：AI 編碼助手（例如 Claude Code、Cursor 同 GitHub Copilot）針對嘅係速度同完成任務，而唔係全方位嘅安全考量。咁樣產生出嚟嘅程式碼，好容易會無意中引入一啲架構性嘅漏洞，係傳統靜態分析工具未必搵到嘅 。

為咗應對呢個問題，Oplane 會喺背景持續運行，繪製成個程式碼庫嘅架構，浮現系統層面嘅安全要求，並喺開發人員用開嘅工具入面提供上下文相關嘅修復建議——包括透過模型上下文協議（MCP）整合嘅 IDE、GitHub 或 GitLab 嘅 Pull Request，同埋 Slack 。

呢個平台之所以被稱為「智能代理」，係因為佢唔單止係定期掃描咁簡單。相反，佢會喺每次程式碼變更發生嗰陣即時分析，並隨住每次迭代不斷完善佢對系統架構嘅理解 。產品頁面詳細介紹咗一個多輪嘅 LLM（大型語言模型）分析過程，以用平實語言描述嘅項目同程式碼庫架構作為輸入，提出跟進問題，並喺大約 10 分鐘內生成精確、可行動嘅安全要求 。

「AI 編碼工具係為咗解決眼前嘅即時問題而優化嘅——而唔係為咗安全……呢個問題需要透過『智能代理』解決方案嚟處理，並緊密嵌入到機構嘅開發工作流程之中。」—— Emil Kvarnhammar，行政總裁

客戶 Miro 同 Tandem Health 嘅實戰應用

呢間公司已經喺早期嘅企業客戶身上獲得咗實質嘅牽引力。Oplane 現時已喺視覺協作平台 Miro 同醫療科技公司 Tandem Health 嘅生產環境中部署使用。喺呢兩間公司，平台嘅採用範圍由最初幾個程式碼庫，擴展到數以百計，短短幾個月內就生成咗數千個威脅模型 。

Oplane 進一步確認，更多嘅試點項目正在進行中，預計好快會有更多客戶消息公布 。

資金點樣用？

Oplane 計劃將呢筆新資金用於三個即時優先事項 ：

1. 擴展歐洲嘅商業營運。 公司打算建立銷售、市場推廣同面向客戶嘅功能團隊，以捕捉對 AI 安全工具日益增長嘅需求。
2. 深化同 AI 編碼工具嘅整合，特別係 Claude Code、Cursor 同 GitHub Copilot。將平台緊密嵌入到呢啲快速增長嘅生態系統之中，係產品策略嘅核心。
3. 喺四個職能上擴充團隊：工程、網絡安全、品質保證同市場推廣（Go-to-market）。呢次招聘計劃將同時支持產品開發同歐洲擴張。

隨住 AI 生成程式碼成為工程團隊嘅標準做法，Oplane 呢次融資表明，投資者押注保安層面絕對唔可以係事後諗起先做嘅嘢。呢間公司嘅做法——持續、嵌入式同「智能代理」——令佢有機會成為現代開發流程中一個關鍵嘅組成部分。