Після революції AI-кодування настала нова криза – стартап за 1 мільярд доларів хоче її вирішити

• Resolve AI, стартап вартістю 1 мільярд доларів, розробив платформу з AI-агентами для автоматизації підтримки та моніторингу програмного забезпечення, щоб вирішити кризу, спричинену швидкою AI-генерацією коду.
• Нова мультиагентна система Resolve AI підвищує точність виявлення причин збоїв удвічі та дозволяє агентам автоматично реагувати на проблеми, що виникають у production-системах, скорочуючи час усунення проблем у 4 – 5 разів.

Штучний інтелект прискорив розробку програм у рази, але разом із цим створив нову проблему для IT-компаній. Інженери дедалі частіше не встигають контролювати системи, які AI допомагає запускати у виробництво.

Американський стартап Resolve AI, який займається автоматизацією підтримки й моніторингу програмного забезпечення, представив масштабне оновлення своєї платформи. Компанія заявляє, що сучасний бум AI-генерації коду вже створює нову кризу в IT-галузі – системи розробляються швидше, ніж інженери встигають їх підтримувати та виправляти. Про це повідомляє VentureBeat.

Дивіться також AI навчився переконливо видавати себе за людину у живих чатах

Чому AI-кодування почало створювати проблеми для самих розробників?

Resolve AI, підтриманий фондами Greylock і Lightspeed Venture Partners, розробив платформу з AI-агентами, які мають самостійно розслідувати збої в роботі програм, перевіряти причини помилок і навіть пропонувати шляхи виправлення без участі людини.

Центральною частиною оновлення стала нова мультиагентна система аналізу інцидентів. Замість одного AI-агента компанія тепер використовує цілу команду спеціалізованих моделей, які паралельно перевіряють різні гіпотези, аналізують журнали помилок, шукають причинно-наслідкові зв'язки та взаємно перевіряють висновки один одного.

Читайте більше перевірених новин Додайте 24 Канал у вибрані джерела в Google Додати

У NORDIS переконані: комфорт не має шкодити довкіллю. Тому кондиціонери бренду створені за простим принципом – поєднання простоти, екологічності та інженерної точності. Сталий розвиток – не тренд, а основа діяльності компанії зі Скандинавії.

Генеральний директор і співзасновник компанії Спірос Ксантос порівнює це з роботою реальної команди інженерів.

"Уявіть одного агента, який чергує так само, як це робить людина. Тепер у нас є команда агентів, які працюють разом майже як група людей, що налагоджують проблему. Це підвищило якість результатів удвічі", – заявив він VentureBeat.

Resolve AI стверджує, що AI уже швидше за людей знаходить причини збоїв

За словами компанії, нова архітектура показала більш ніж дворазове покращення точності у внутрішніх тестах під час пошуку першопричин проблем у production-системах.

Йдеться про ситуації, коли онлайн-сервіс або інфраструктура компанії раптово починає працювати нестабільно після оновлення, збою серверів або помилок у коді. Resolve AI заявляє, що її агенти тепер можуть реагувати на сповіщення автоматично – ще до того, як інженер встигне відкрити ноутбук і почати розслідування. Компанія наводить приклад DoorDash, де AI нібито допоміг скоротити час пошуку першопричини збою до 87%.

"Коли щось ламається, людині може знадобитися 5 – 10 хвилин лише на те, щоб дістати ноутбук і підключитися. Типовий час усунення проблеми може тривати десятки хвилин або навіть години", – пояснив Ксантос.

За його словами, скорочення цього часу у 4 – 5 разів є "чимось, чого індустрія раніше не досягала".

Як компанія бореться з галюцинаціями AI?

Одна з головних проблем великих мовних моделей – так звані галюцинації, коли AI генерує правдоподібні, але неправильні відповіді.

У сфері production-систем це особливо небезпечно, адже помилковий аналіз може змусити інженерів витрачати години на хибний напрямок пошуку. Ксантос визнає цю проблему прямо.

"Моделі за замовчуванням завжди намагаються дати відповідь. Якщо їм бракує доказів, вони все одно створять найбільш імовірну відповідь – а вона може бути неправильною", – зазначив він. Саме тому Resolve AI створила систему взаємної перевірки між агентами.

Кожен AI-агент зобов'язаний:

• показати джерела доказів;
• пояснити логіку висновку;
• побудувати повний причинно-наслідковий ланцюг;
• пройти незалежну перевірку іншими агентами.

Інші агенти при цьому намагаються спростувати знайдену теорію та шукають логічні прогалини.

"Часто агенти самі руйнують ці теорії, коли знаходять невідповідності", – пояснив Ксантос.

Компанія також наголошує, що AI повинен уміти визнавати невизначеність, а не видавати впевнені відповіді без достатньої кількості даних.

AI-агенти почали працювати "у фоновому режимі"?

Окрім автоматичного реагування на аварії, Resolve AI представила новий тип background agents – AI-агентів, які постійно працюють у фоновому режимі.

Вони можуть:

• аналізувати нові розгортання програм;
• перевіряти зміни інфраструктури;
• шукати ризики для хмарних витрат;
• контролювати конфігурації;
• перевіряти якість системи сповіщень;
• накопичувати знання про внутрішню інфраструктуру компанії.

Фактично платформа перетворюється на постійного "AI-оператора", який безперервно стежить за роботою production-систем.

"Тепер ці агенти можуть працювати у фоні постійно, а не лише коли людина попросить їх дослідити проблему", – пояснив Ксантос.

Як пише Tipranks, ще одна частина оновлення – спільний робочий простір для інженерів та AI-агентів. Під час інциденту людина й AI працюють в одному інтерфейсі, бачать однакові журнали, докази, запити та історію аналізу.

Інженери можуть запускати додаткові перевірки, змінювати запити або переглядати проміжні висновки агентів у реальному часі.

"Це інтерфейс не лише для production-інструментів, а й для співпраці людей та агентів – або агентів між собою", – зазначив CEO Resolve AI. Найгучніша теза Resolve AI полягає у тому, що AI-генерація коду не вирішує проблеми інженерів, а навпаки – збільшує навантаження на команди підтримки.

За словами Ксантоса, компанії сьогодні створюють величезні обсяги коду, який розробники часто не встигають повністю перевіряти або навіть розуміти. "Тепер, коли coding-агенти створюють код, ми виробляємо набагато більше програмного коду, з яким люди менш знайомі. Тому AI має стати захисним механізмом", – заявив він.

Раніше Ксантос також говорив у подкасті Stack Overflow, що інженери можуть витрачати понад 70% часу не на створення нових функцій, а на підтримку та ремонт уже запущених систем.

На думку Resolve AI, саме ця проблема стане наступним великим ринком для AI-індустрії.

Стартап уже оцінюють у 1 мільярд доларів?

Resolve AI була заснована у 2024 році Спіросом Ксантосом і Маянком Агарвалом – розробниками, які раніше працювали над OpenTelemetry, одним із найпоширеніших open-source стандартів для моніторингу програмних систем.

У 2025 році компанія залучила 125 мільйонів доларів інвестицій при оцінці у 1 мільярд доларів. Серед клієнтів стартап називає Coinbase, DoorDash, Salesforce, MongoDB та Zscaler.

Ксантос переконаний, що в майбутньому AI не замінить інженерів повністю, а зробить технології дешевшими та доступнішими. Втім, головне питання поки залишається відкритим – чи готові компанії довірити штучному інтелекту автоматичне втручання у production-системи без контролю людини.