Công ty khởi nghiệp LogicStar của Thụy Sĩ đang quyết tâm tham gia vào trò chơi đại lý AI. Công ty khởi nghiệp được thành lập vào mùa hè năm 2024 đã thu về 3 triệu đô la trong vòng gọi vốn trước để mang các công cụ đến thị trường phát triển phần mềm có thể tự động bảo trì các ứng dụng phần mềm, thay vì trường hợp sử dụng AI thường thấy hơn là cùng phát triển mã.
Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của LogicStar, Boris Paskalev, gợi ý rằng các đại lý AI của công ty khởi nghiệp có thể kết hợp với các đại lý phát triển mã — như những người như Cognition Labs' Devin — trong một thắng lợi kinh doanh.
Vấn đề về tính chính xác của mã là một vấn đề đối với các đại lý AI xây dựng và triển khai phần mềm, cũng giống như với các nhà phát triển con người, và LogicStar muốn đóng góp của mình để làm trơn bánh phát triển bằng cách tự đông nhận diện và sửa chữa lỗi ở bất kỳ nơi nào trong mã triển khai.
Paskalev cho biết, "dù các mô hình và đại lý tốt nhất hiện có không thể giải quyết phần lớn các lỗi mà chúng đối mặt" — vì vậy các thành viên nhóm đã nhìn thấy cơ hội cho một công ty khởi nghiệp AI mà đã cam kết cải thiện tỷ lệ này và thúc đẩy giấc mơ về việc bảo trì ứng dụng ít nhàm chán hơn.
Vì mục đích này, họ đang xây dựng trên các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) — như OpenAI's GPT hoặc thậm chí DeepSeek của Trung Quốc — theo cách tiếp cận không phụ thuộc vào mô hình cho platfor...
Paskalev khẳng định rằng nhóm sáng lập có kiến thức kỹ thuật và chuyên môn cụ thể về việc xây dựng một nền tảng có thể giải quyết các vấn đề lập trình khó khăn hoặc thông minh hơn LLMs làm việc một mình. Họ cũng đã có thành công trong khởi nghiệp trước đó: ông đã bán công ty khám phá mã trước của mình, DeepCode, cho gigant chống tin cậy Snyk vào tháng 9 năm 2020.
“Ban đầu, chúng tôi đã nghĩ về việc thật sự xây dựng một mô hình ngôn ngữ lớn cho mã,” ông nói với TechCrunch. “Sau đó, chúng tôi nhận ra rằng điều đó sẽ nhanh chóng trở thành một hàng hóa... Bây giờ chúng tôi đang xây dựng giả định rằng tất cả các mô hình ngôn ngữ lớn đó đã xuất hiện. Giả sử có một số loại đại lý AI thực sự tốt cho mã, làm thế nào chúng tôi có thể trích xuất giá trị kinh doanh tối đa từ chúng?”
Ông nói rằng ý tưởng dựa trên sự hiểu biết của nhóm về cách phân tích ứng dụng phần mềm. “Kết hợp hiểu biết đó với các mô hình ngôn ngữ ...
Phát triển dựa trên kiểm tra
Điều đó có nghĩa là gì trong thực tế? Paskalev cho biết LogicStar thực hiện một phân tích của mỗi ứng dụng mà công nghệ của họ được triển khai trên — sử dụng “phương pháp khoa học máy tính cổ điển” — để xây dựng một “cơ sở kiến thức”. Điều này cho phép đại lý AI có một bản đồ toàn diện về các đầu vào và đầu ra của phần mềm; cách biến số kết nối với các chức năng; và bất kỳ kết nối và phụ thuộc khác nào.
Sau đó, đối với mỗi lỗi nó gặp phải, đại lý AI có khả năng xác định các phần của ứng dụng bị ảnh hưởng — cho phép LogicStar hẋ
Paskalev xác nhận rằng các lỗi sửa mã thực tế được lấy từ LLMs. Nhưng vì nền tảng của LogicStar cho phép môi trường thực thi “rất nhanh chóng này,” các đại lý AI của họ có thể làm việc ở quy mô để phân loại điểm quan trọng từ đám chặn, vì vậy và phục vụ người dùng của mình với một lối tắt cho điều tốt nhất mà LLMs có thể đem lại.
“Điều chúng tôi thấy là [LLMs là] rất tuyệt cho việc tạo mẫu, kiểm tra các vấn đề, v.v., nhưng nó tuyệt đối không tốt cho [mã] sản xuất, các ứng dụng thương mại. Tôi nghĩ chúng ta còn rất xa, và đây chính là những gì nền tảng của chúng tôi mang lại,” ông lý giải. “Để có thể trích xuất những khả năng của các mô hình hôm nay, chúng ta thực sự có thể an toàn trích xuất giá trị thương mại và thực sự tiết kiệm thời gian cho các nhà phát triển để tập trung vào những vấn đề quan trọng.”
Các doanh nghiệp sẽ là mục tiêu ban đầu của LogicStar. Các “đại lý silic” của họ được thiết kế để làm việc cùng với các nhóm phát triển công ty, mặc dù chỉ cần một phần mức lương cần thiết để thuê một nhà phát triển con người, giải quyết một loạt nhiệm vụ duy trì ứng dụng và giải phóng tài năng kỹ sư để thực hiện công việc sáng tạo và/hoặc thách đấu hơn. (Hoặc, có lẽ, ít nhất là cho đến khi LLMs và các đại lý AI trở nên mạnh mẽ hơn.)
Mặc dù lời mời của công ty khởi nghiệp quảng cáo về khả năng duy trì ứng dụng "hoàn toàn tự động", Paskalev lý giải rằng nền tảng sẽ cho phép các nhà phát triển con người xem xét (và giám sát khác) các sửa đổi mà đại lý AI của họ gọi lên. Vì vậy, sự tin tưởng có thể — và phải — được xây dựng trước.
“Độ chính xác mà một nhà phát triển con người cung cấp dao động giữa 80 đến 90%. Mục tiêu của chúng tôi [cho các đại lý AI của chúng tôi] là đó,” ông thêm.
Vẫn còn quá sớm cho LogicStar: một phiên bản alpha của công nghệ của họ đang được thử nghiệm với một số công ty không được tiết lộ mà Paskalev gọi là “đối tác thiết kế”. Hiện nay công nghệ chỉ hỗ trợ Python — nhưng việc mở rộng sang Typescript, Javascript và Java được quảng cáo là “sắp tới”.
“Mục tiêu chính [với vốn gọi vốn trước] là thực sự chứng minh công nghệ chúng tôi hoạt động với các đối tác thiết kế của chúng tôi — tập trung vào Python,” Paskalev thêm. “Chúng tôi đã chi gần một năm vào đó, và chúng tôi có rất nhiều cơ hội để mở rộng thực sự. Và đó là lý do tại sao chúng tôi cố gắng tập trung vào nó trước tiên, để chứng minh giá trị trong một trường hợp.”
Vốn gọi vốn trước của công ty khởi nghiệp được dẫn dắt bởi công ty Northzone đến từ châu Âu, với các nhà đầu tư thiên thần từ DeepMind, Fleet, Sequoia scouts, Snyk và Spotify cũng tham gia vòng gọi vốn.
Trong một tuyên bố, Michiel Kotting, đối tác tại Northzone, nói: “Sinh mã được đẩy đầu bởi AI vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng những người thau hiểu thấy hiệu suất mà chúng ta đã thấy đang là một cuộc cách mạng. Tiềm năng của công nghệ này để tối ưu quy trình phát triển, giảm chi phí, và tăng tốc độ đổi mới là rất lớn. và sự chuyên nghiệp của đội ngũ và lịch sử thành công chứng tỏ họ có khả năng mang lại kết quả thật sự, ấn tượng. Tương lai của phát triển phần mềm đang được tái tạo, và LogicStar sẽ đảm đương vai trò quan trọng trong việc bảo trì miềm tổng thể.”
LogicStar đang vận hành danh sách chờ cho khách hàng tiềm năng muốn thể hiện sự quan tâm đến việc tiếp cận sớm. Công ty nói với chúng tôi rằng kế hoạch phát hành beta dự kiến sẽ diễn ra vào cuối năm nay.
