$16 млн в посевном раунде: Codegen — автоматизация задач разработки с помощью ИИ

Джей Хак, исследователь ИИ, специализирующийся на обработке естественного языка и компьютерном зрении, несколько лет назад пришел к выводу, что большие языковые модели (LLM) — например, OpenAI GPT-4 или ChatGPT — способны повысить продуктивность разработчиков за счет преобразования запросов на естественном языке в код.

После работы в компании Palantir в качестве инженера по машинному обучению, создания и продажи Mira, стартапа по покупке косметики с помощью искусственного интеллекта, Хак начал экспериментировать с LLM для выполнения pull request — процесса слияния новых изменений кода с основными репозиториями проекта. С помощью небольшой команды Хак постепенно расширил эти эксперименты до платформы Codegen, которая пытается автоматизировать как можно больше рутинных и повторяющихся задач программной инженерии с помощью LLM.

«Codegen позволяет автоматизировать рутинную работу по разработке ПО, наделив агентов искусственного интеллекта полномочиями по поставке кода», — рассказал Хак в интервью TechCrunch. «Платформа позволяет компаниям двигаться значительно быстрее и устраняет затраты на технический долг и обслуживание, позволяя компаниям сосредоточиться на инновациях».

Можно задаться вопросом, что же отличает Codegen от таких ИИ, генерирующих код, как GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer и модели Salesforce, с которой Codegen имеет общее название? Во-первых, по словам Хака, это задачи, которые решает Codegen. В то время как Copilot, CodeWhisperer и другие компании сосредоточены на автодополнении кода, Codegen решает такие общие задачи, как большие миграции и рефакторинг (т.е. реструктуризация кода приложения без изменения его функциональности).

«Для генерации сложного кода Codegen использует мультиагентную систему», — пояснил Хак. «Это подразумевает управление роем агентов, которые совместно декомпозируют и решают большие задачи. Множество LLM эффективно обсуждают и развивают работу друг друга, что позволяет получить значительно более качественные результаты».

Основной продукт Codegen — это облачный и локальный инструмент, который подключается к кодовым базам и системам управления проектами, таким как Jira и Linear, и автоматически генерирует пул-реквесты для решения тикетов. По словам Хака, платформа может даже настроить необходимую инфраструктуру кода и ведение логов.

«В отличие от других решений, Codegen обеспечивает более высокий уровень автоматизации при выполнении целых задач от имени разработчиков», — говорит Хак. «Мы сканируем бэклог компании, находим решаемые тикеты, затем создаем целую армию агентов, которые находят соответствующий код и готовят запрос на внесение изменений».

Codegen много обещает, учитывая, что даже лучшие модели искусственного интеллекта сегодня допускают серьезные ошибки. Например, хорошо известно, что инструменты генеративного кодирования могут создавать небезопасный код, а одно из Стэнфордских исследований показало, что инженеры-программисты, использующие искусственный интеллект для генерации кода, с большей вероятностью могут стать причиной уязвимостей в безопасности разрабатываемых ими приложений.

По словам Хака, Codegen, со своей стороны, пытается найти «правильный баланс» между человеческим контролем и передовыми методами мониторинга кода, создаваемого LLM.

«Это очень важная работа, и вся экосистема разработки только выиграет от лучшего понимания того, как оценивать и проверять результаты работы LLM», — сказал Хак. «Должны произойти значительные подвижки, чтобы разработчики стали повсеместно доверять общим системам автоматической генерации кода».

Инвесторы, похоже, считают, что у Codegen все впереди, чего бы это ни стоило. На этой неделе компания объявила о закрытии посевного раунда в размере $16 млн. под руководством Thrive Capital и при участии инвесторов-ангелов, включая генерального директора Quora Адама Д’Анджело и соучредителя Instagram* Майка Кригера. В результате транша общая сумма привлеченных средств Codegen достигла $16.2 млн., а стоимость стартапа после завершения раунда достигла $60 млн., утверждает Хак.

Филипп Кларк из Thrive сообщил: «В 2023 году большинство разработчиков по-прежнему тратят неоправданную долю своего времени на написание кода для решения низкоуровневых задач, таких как миграция, рефакторинг, интеграция и исправление ошибок. Такие компании, как Codegen, используют LLM для создания ИИ-агентов, которые освобождают инженеров от этой рутинной работы. В скором времени разработчики смогут передавать задания агентам и перестанут беспокоиться о рутинной работе, сосредоточившись на создании новых продуктов».

У компании Codegen, расположенной в Сан-Франциско, пока нет платящих клиентов — в настоящее время платформа находится в стадии инкубации с двумя «крупными» корпоративными партнерами. Однако Хак рассчитывает на рост в течение следующего года.

«Мы привлекаем значительный капитал, поскольку возможность создания столь значительного и амбициозного продукта появилась совсем недавно, и мы хотим в полную силу рвануть на рынок», — сказал он, добавив, что к концу года Codegen планирует увеличить штат с шести до десяти сотрудников. «Полученные средства будут направлены на расширение штата и поддержку нашей инфраструктуры».