$5 млн в посевном раунде: Factory — автоматизация жизненного цикла разработки с помощью ИИ

На скорость работы разработчиков — скорость создания кода — часто влияют такие необходимые, но длительные процессы, как обзор кода, написание документации и тестирование. Неэффективность может привести к тому, что эти процессы станут занимать еще больше времени. По данным одного из источников, разработчики тратят 17.3 часа в неделю на технический долг и плохой, т.е. нефункциональный код.

Матан Гринберг, доктор наук по машинному обучению, и Эно Рейес, ранее работавший специалистом по обработке данных в компаниях Hugging Face и Microsoft, решили, что есть способ улучшить эти процессы.

В ходе хакатона в Сан-Франциско Гринберг и Рейес создали платформу, способную автономно решать простые задачи по программированию, и впоследствии пришли к выводу, что эта платформа имеет коммерческий потенциал. После хакатона они расширили платформу, чтобы она могла решать больше задач в разработке программного обеспечения, и основали компанию Factory для монетизации созданного ими проекта.

«Миссия Factory — привнести автономность в разработку программного обеспечения», — сказал Гринберг. «Если говорить более конкретно, то Factory помогает крупным инженерным организациям автоматизировать часть жизненного цикла разработки программного обеспечения с помощью автономных систем, работающих на основе искусственного интеллекта».

Системы Factory, которые Гринберг называет «дроидами», созданы для выполнения различных повторяющихся, рутинных, но обычно трудоемких задач в разработке ПО. Например, в Factory есть «дроиды» для рецензирования кода, рефакторинга или реструктуризации кода и даже генерации нового кода по подсказкам а-ля GitHub Copilot.

Гринберг поясняет: «Дроид-рецензент оставляет содержательные обзоры кода и обеспечивает контекст для человеческих рецензентов по каждому изменению в кодовой базе. Дроид-документатор генерирует и постоянно обновляет документацию по мере необходимости. Тестовый Droid пишет тесты и поддерживает процент покрытия тестами по мере слияния нового кода. Дроид знаний живет в вашей коммуникационной платформе (например, Slack) и отвечает на глубокие вопросы об инженерной системе. А проектный дроид помогает планировать и разрабатывать требования на основе тикетов поддержки клиентов и фиче-реквестов».

Все «дроиды» Factory построены на основе того, что Гринберг называет «Droid-ядром» — движок получает и обрабатывает данные инженерной системы компании для создания базы знаний, а алгоритм извлекает из базы знаний информацию для решения различных инженерных задач. Третий компонент ядра, Reflection Engine, выступает в роли фильтра для сторонних моделей искусственного интеллекта, которые использует Factory, позволяя компании внедрять собственные средства защиты, передовые методы обеспечения безопасности и т.д. поверх этих моделей.

«Корпоративный подход заключается в том, что это программный комплекс, который позволяет инженерным организациям быстрее выпускать более качественные продукты, а также повышает моральный дух инженеров за счет снижения нагрузки на такие утомительные задачи, как обзор кода, документооборот и тестирование», — сказал Гринберг. «Кроме того, благодаря автономному характеру, система не требует особого обучения пользователей».

Если Factory сможет последовательно и надежно автоматизировать все эти задачи разработчиков, то платформа действительно окупится. По данным исследования, проведенного в 2019 году компаниями Tidelift и The New Stack, разработчики тратят 35% своего времени на управление кодом, включая тестирование и реагирование на проблемы безопасности, и менее трети — на, собственно, программирование.

Но вопрос в том, сможет ли компания это сделать?

Даже самые лучшие модели искусственного интеллекта сегодня не могут не совершать катастрофических ошибок. А инструменты генеративного программирования могут создавать небезопасный код. В одном из Стэнфордских исследований было высказано предположение, что инженеры-программисты, использующие искусственный интеллект для генерации кода, с большей вероятностью могут стать причиной уязвимостей в безопасности разрабатываемых ими приложений.

Гринберг откровенно рассказал о том, что у Factory нет средств для обучения всех своих моделей собственными силами, и поэтому она находится во власти ограничений, накладываемых сторонними разработчиками. Но, по его утверждению, платформа Factory все равно приносит пользу, хотя и опирается на сторонних поставщиков в части искусственного интеллекта.

«Наш подход заключается в создании этих систем ИИ и архитектур рассуждений, использовании передовых … моделей и налаживании отношений с клиентами, чтобы предоставлять ценность уже сейчас», — сказал Гринберг. «Для молодого стартапа, обучение [больших] моделей — это проигрышная стратегия. По сравнению с конкурентами у вас нет ни денежного преимущества, ни преимущества доступа к вычислительным ресурсам, ни преимущества доступа к данным, ни (почти наверняка) технического преимущества».

По словам Гринберга, в долгосрочной перспективе Factory будет обучать больше собственных ИИ-моделей для создания «сквозной» системы инженерного интеллекта — и дифференцировать эти модели, получая данные для обучения инженеров от своих первых клиентов.

«Со временем у нас будет больше капитала, дефицит микросхем исчезнет, и мы получим прямой доступ (с разрешения) к сокровищнице данных (т.е. к исторической хронологии целых инженерных организаций)», — продолжил он. «Мы создадим дроидов надежными, полностью автономными — с минимально необходимым взаимодействием с человеком — и с первого дня будем подстраиваться под нужды клиентов».

Не слишком ли это оптимистичный взгляд? Возможно. Рынок стартапов в области ИИ становится все более конкурентным с каждым днем.

Но, к чести Гринберга, Factory уже работает с основной группой из примерно 15 компаний. Гринберг не стал называть имен и названий клиентов, которые уже использовали платформу Factor для написания тысяч обзоров кода и сотен тысяч строк кода и имеют размер от «посевной стадии» до «публичной».

Недавно компания Factory закрыла посевной раунд в размере $5 млн под совместным руководством Sequoia и Lux при участии SV Angel, BoxGroup, генерального директора DataBricks Али Годси, соучредителя Hugging Face Клема Деланга и других. По словам Гринберга, новый капитал будет направлен на расширение команды Factory, состоящей сейчас из шести человек, и расширение возможностей платформы.

«Основными проблемами в индустрии ИИ генерации кода являются доверие и дифференциация», — сказал он. «Каждый вице-президент по инженерным вопросам хочет повысить производительность своей организации с помощью ИИ. На пути к этому стоит ненадежность многих ИИ-инструментов, а также нежелание крупных сложных организаций доверять этой новой, футуристически звучащей технологии… Factory строит мир, в котором программная инженерия сама по себе является доступным, масштабируемым товаром».