.
Startup suíço LogicStar está empenhado em se juntar ao jogo do agente da IA. A startup de verão de 2024 conquistou US $ 3 milhões em financiamento pré-semente para trazer ferramentas para o mercado de desenvolvedores que podem fazer manutenção autônoma de aplicativos de software, em vez do caso mais típico de uso do agente de IA de co-desenvolvimento de código.
O CEO e co-fundador da LogicStar, Boris Paskalev (na foto, no canto superior direito, na imagem do recurso, com seus colegas co-fundadores) sugere que os agentes da IA da startup podem acabar em parceria com agentes de desenvolvimento de código-como, digamos, como cognição ai’s Devin -em uma empresa ganha-ganha.
O Code Fidelity é um problema para os agentes de IA construindo e implantando software, assim como é para desenvolvedores humanos, e o LogicStar quer fazer sua parte para lubrificar a roda de desenvolvimento pegando automaticamente e corrigindo bugs onde quer que possam surgir em código implantado.
Tal como está, Paskalev sugere que “até os melhores modelos e agentes” por aí são incapazes de resolver a maioria dos bugs com os quais eles são apresentados – daí a equipe espionando uma oportunidade para uma startup de IA dedicada a melhorar essas probabilidades e a entrega sobre O sonho de manutenção de aplicativos menos tediosa.
Para esse fim, eles estão construindo em cima de grandes modelos de idiomas (LLMS)-como o GPT da Openai ou até o Deepseek da China-adotando uma abordagem modelo-agnóstico para sua plataforma. Isso permite que o LogicStar mergulhe em diferentes LLMs e maximize o utilitário de seus agentes de IA, com base no qual o modelo fundamental funciona melhor para resolver um problema de código específico.
Paskalev sustenta que a equipe fundadora possui o conhecimento técnico e específico do domínio para criar uma plataforma que possa resolver problemas de programação que podem desafiar ou o Outfox LLMs trabalhando sozinho. Eles também têm sucesso empresarial passado para apontar: ele vendeu sua startup de revisão de código anterior, Deepcode, para a gigante da cibersegurança Snyk em setembro de 2020.
“No começo, estávamos pensando em construir um grande modelo de idioma para código”, disse ele ao Strong The One. “Então percebemos que isso se tornará rapidamente uma mercadoria … agora estamos construindo assumindo que todos esses grandes modelos de idiomas estão lá. Supondo que haja alguns realmente decentes [AI] Agentes para código, como extraímos o máximo valor comercial deles? ”
Ele disse que a idéia se baseou no entendimento da equipe sobre como analisar aplicativos de software. “Combine isso com grandes modelos de linguagem – depois concentre -se no fundamento e verifique o que esses grandes modelos de idiomas e o agente da IA realmente sugerem”.
Desenvolvimento orientado a testes
O que isso significa na prática? Paskalev diz que o LogicStar executa uma análise de cada aplicativo em que sua tecnologia é implantada – usando “métodos clássicos de ciência da computação” – a fim de construir uma “base de conhecimento”. Isso fornece ao seu agente de IA um mapa abrangente das entradas e saídas do software; Como as variáveis vinculam às funções; e quaisquer outros vínculos e dependências, etc.
Em seguida, para cada bug que é apresentado, o agente de IA é capaz de determinar quais partes do aplicativo são impactadas – permitindo que o LogicStar restrinja as funções que precisam ser simuladas para testar as pontuações de possíveis correções.
Por Paskalev, este “ambiente de execução minimizado” permite que o agente da IA execute “milhares de testes destinados a reproduzir bugs para identificar um” teste de falha “e-através dessa abordagem de” desenvolvimento orientado a testes “-finalmente pousar em uma correção que bastões.
Ele confirma que as correções de bug reais são provenientes do LLMS. Mas como a plataforma da LogicStar permite que esse “ambiente executivo muito rápido”, seus agentes de IA podem trabalhar em escala para separar o trigo do palha, por assim dizer, e servir a seus usuários com um atalho para o melhor que o LLMS pode oferecer.
“O que vemos é [LLMs are] Ótimo para prototipagem, testar coisas etc., mas absolutamente não é ótimo para [code] Produção, aplicações comerciais. Acho que estamos longe de lá, e é isso que nossa plataforma oferece ”, argumentou. “Para poder extrair esses recursos dos modelos hoje, podemos realmente extrair com segurança o valor comercial e realmente economizar tempo para os desenvolvedores realmente se concentrarem nas coisas importantes”.
As empresas estão definidas como o destino inicial do LogicStar. Seus “agentes de silício” devem ser colocados para trabalhar ao lado de equipes de desenvolvimento corporativo, embora em uma fração do salário necessário para contratar um desenvolvedor humano, lidando com uma variedade de tarefas de manutenção de aplicativos e libertando talentos de engenharia para mais criativos e/ou desafiadores trabalhar. (Ou, bem, pelo menos até que os agentes de LLMs e IA fiquem muito mais capazes.)
Enquanto o discurso da startup divide uma capacidade de manutenção de aplicativos “totalmente autônoma”, o Paskalev confirma que a plataforma permitirá que os desenvolvedores humanos revisem (e supervisionem), as correções seus agentes de IA são chamados. Portanto, a confiança pode ser – e deve ser – ganhos primeiro.
“A precisão que um desenvolvedor humano oferece entre 80 e 90%. Nosso objetivo [for our AI agents] deve estar exatamente lá ”, acrescenta.
Ainda são os primeiros dias para o LogicStar: uma versão alfa de sua tecnologia é testar com várias empresas não reveladas a que Paskalev se refere como “parceiros de design”. Atualmente, a tecnologia suporta apenas o Python – mas as expansões para TypeScript, JavaScript e Java são cobradas como “em breve”.
“O objetivo principal [with the pre-seed funding] é realmente mostrar que a tecnologia funciona com nossos parceiros de design – com foco no Python ”, acrescenta Paskalev. “Já passamos um ano e temos muitas oportunidades de realmente expandir. E é por isso que estamos tentando focar primeiro, mostrar o valor em um caso. ”
O aumento da pré-semente da startup foi liderado pela empresa européia de VC Northzone, com investidores anjos de DeepMind, Fleet, Sequoia Scouts, Snyk e Spotify também se juntando à rodada.
Em um comunicado, Michiel Kotting, sócio da Northzone, disse: “A geração de código acionada por IA ainda está em seus estágios iniciais, mas os ganhos de produtividade que já estamos vendo são revolucionários. O potencial dessa tecnologia para otimizar os processos de desenvolvimento, reduzir custos e acelerar a inovação é imensa. e a vasta experiência técnica da equipe e o recorde comprovado de pista posicionam -os para fornecer resultados reais e impactantes. O futuro do desenvolvimento de software está sendo remodelado e o LogicStar desempenhará um papel crucial na manutenção do software. ”
LogicStar está operando um lista de espera Para clientes em potencial que desejam expressar interesse em obter acesso antecipado. Ele nos disse que um lançamento beta está planejado para o final deste ano.
O Strong The One tem um boletim informativo focado na IA! Inscreva -se aqui para obtê -lo em sua caixa de entrada toda quarta -feira.
.
