EMERGENT: JAK INDICKÁ DVOJČATA MĚNÍ KÓDOVÁNÍ PRO KAŽDÉHO

Shrnutí klíčových bodů

• Emergent, startup založený indickými dvojčaty Makundem a Madavem Jarem, je jednou z nejrychleji rostoucích firem Y Combinatoru.
• Platforma umožňuje i netechnickým uživatelům vytvářet a nasazovat produkční software pomocí AI agentů, s 80 % uživatelů bez programovacích znalostí.
• Zakladatelé původně zkoumali automatizaci testování, ale pivotovali k obecným kódovacím agentům, když si uvědomili širší potenciál.
• Emergent vyvinul průkopnickou multi-agentní architekturu a unikátní dlouhodobou paměť pro AI agenty, což jim umožňuje učit se napříč sezeními.
• Klíčový rozdíl oproti konkurenci spočívá v schopnosti dodat kompletní produkční aplikace s vlastní infrastrukturou, ne jen prototypy.
• Společnost se zaměřuje na řešení „poslední míle“ vývoje, včetně nasazení, bezpečnosti a správy.
• Zakladatelé věří, že AI spíše rozšiřuje trh, umožňuje netechnikům stát se tvůrci a kombinuje tradiční role ve vývoji softwaru, než aby nahrazovala pracovní místa.

Emergent: Od testování k revoluci v tvorbě softwaru pro každého

Makund a Madav Jar, oba s bohatými zkušenostmi z technologického světa, včetně Google a Amazonu, se rozhodli spojit své síly a vytvořit něco, co by odstranilo bariéry v tvorbě softwaru. „Nyní skutečně vidíme, jak se otevírá prostor pro lidi, kteří jsou skutečnými experty ve svém oboru, ale byli blokováni technologickými překážkami, aby se mohli vyjádřit, a nyní používají Emergent k vytváření těchto věcí,“ říká Makund. Jejich vize je jasná: demokratizovat vývoj softwaru a dát autonomii do rukou jednotlivců.

Od Dunzo k průkopnické AI

Cesta k Emergentu nebyla přímá. Oba bratři začali programovat ve dvanácti letech a později se vydali do USA za doktorským studiem. Zatímco Makund opustil PhD program a připojil se k Googlu, Madav vedl tým hlubokého učení v Amazonu. Touha po společném startupu však přetrvávala. Před Emergentem Makund řídil v Indii startup Dunzo, hyperlocalní společnost pro rychlý obchod, která se stala v Indii tak známou, že se její název stal téměř synonymem pro doručování. „Bylo to opravdu velké,“ vzpomíná Makund. „Byli jsme v Indii téměř slovesem. Když lidé něco posílali, říkali ‚dunzo it‘.“

Během svého působení v Dunzo, kde řídil tým 300 inženýrů, si Makund uvědomil zásadní problém: „Testování softwaru bylo největší překážkou v rychlém dodávání.“ Právě tato zkušenost se stala základem pro první myšlenku Emergentu – automatizaci testování softwaru pomocí AI. S touto myšlenkou se přihlásili do Y Combinatoru a oslovili řadu venture kapitálových firem, ale setkali se s nedůvěrou. „Považovali to za příliš šílené,“ dodává Makund. Dnes se to jeví jako úsměvné, vzhledem k tomu, kam se Emergent posunul.

Pivot k obecným kódovacím agentům a technologický skok

Při vývoji testovacích agentů si tým Emergentu uvědomil hlubší pravdu: pokud dokážete vyřešit ověřování (testování), můžete automatizovat celé softwarové inženýrství. To byl klíčový moment a pivot k obecným kódovacím agentům. V té době, na začátku roku 2024, byl trh s kódovacími AI agenty v plenkách. Společnosti jako Lovable a Bolt teprve začínaly.

Emergent si stanovil ambiciózní cíl: stát se číslem jedna v benchmarku Sweetbench, standardu pro měření výkonu kódovacích agentů. „Zavřeli jsme se do místnosti a řekli si, jak to prolomíme,“ říká Makund. Během dvou měsíců se jejich kódovací agenti stali světovou jedničkou, což jim umožnilo objevit mnoho základních principů práce s velkými jazykovými modely (LLM) a agenty. Vyvinuli průkopnické koncepty, jako jsou multi-agentní systémy, paměť agentů a komunikace mezi agenty, a to ještě předtím, než se tyto myšlenky objevily v akademických pracích.

Od inženýrů k netechnickým tvůrcům: Demokratizace vývoje

Původně byl Emergent čistě výzkumnou společností zaměřenou na inženýry. Brzy však zjistili, že cesta přes podniky je příliš pomalá. Paralelně začali interně používat vlastní platformu k vytváření nástrojů a softwaru. S rostoucím úspěchem platforem jako Lovable a Bolt si uvědomili potenciál oslovit širší publikum. V červnu 2023 spustili malý beta program, který se okamžitě ujal.

Výsledek byl ohromující: „Dnes je 80 % uživatelů platformy netechnických, s nulovými programovacími znalostmi,“ uvádí Makund. Tito uživatelé, rozprostření ve více než 190 zemích po celém světě, vytvářejí aplikace, které pohánějí skutečné podniky. Klíčovým rozdílem Emergentu se stala schopnost dodat produkční software, nikoli jen prototypy. „Skutečnou potřebou uživatelů bylo skutečně produkt expedovat, nikoli jen front-end prototypování,“ vysvětluje Makund.

Inženýrství „poslední míle“ a vlastní infrastruktura

Zkušenosti zakladatelů s řízením velkých inženýrských týmů je naučily, jak důležitá je „poslední míle“ – tedy fáze od prototypu k plně funkční a nasazené aplikaci. „Poslední míle, kterou jste zmínil, je vždy to, co lidé zanedbávají, že je třeba zajistit, aby se aplikace nejen vytvořila, ale také nasadila,“ říká Madav. Proto se Emergent rozhodl vybudovat vlastní infrastrukturu, včetně Kubernetes a kontejnerového stacku, což agentům poskytuje stejné prostředí pro vývoj i nasazení a umožňuje rychlou zpětnou vazbu.

„Váš agent je jen tak dobrý, jak dobrá je zpětná vazba, kterou mu poskytnete,“ zdůrazňuje Madav. Jejich robustní architektura s Python backendem a React frontendem je navržena tak, aby podporovala složité funkce, jako jsou asynchronní úlohy, což je neobvyklé pro platformy zaměřené na netechnické uživatele. To umožňuje uživatelům vytvářet aplikace s rostoucími ambicemi, od jednoduchých formulářů po komplexní systémy.

Chytrá multi-agentní architektura a učení napříč sezeními

Emergent byl průkopníkem v multi-agentní architektuře. Hlavní agent řídí hlavní rutinu, zatímco dílčí agenti se starají o delegované úkoly, jako je testování, návrh nebo integrace API. Systém je navržen tak, aby byl šetrný ke správě kontextu, což je kritické pro efektivitu LLM.

Ještě působivější je unikátní mechanismus dlouhodobé paměti. „Váš agent se učí nejen z vaší vlastní relace, ale učí se napříč relacemi,“ vysvětluje Madav. To znamená, že pokud agent před třemi týdny bojoval s integrací kalendáře, dnes už s tím nemá problém díky dřívějším zkušenostem. Tento typ „kontinuálního učení“ a automatického generování dovedností na základě předchozích trajektorií dává Emergentu obrovskou výhodu.

Budoucnost práce a paradox Jevonsa

Navzdory obavám z toho, že AI nahradí pracovní místa, zakladatelé Emergentu vidí jinou realitu. „Kódovací aspekt je jen 20 % práce,“ říká Makund. „Dostat aplikaci do produkce je opravdu, opravdu těžké.“ Věří, že s rostoucími schopnostmi modelů AI roste i lidská touha po složitějších aplikacích. „Myslím, že jsme na rozšiřujícím se trhu,“ dodává Makund. „Umožňujeme neprogramátorům, aby nebyli neprogramátory.“

Interviewer k tomu dodává: „Čím výkonnější nástroje jsou, tím více nápadů získáte a tím více práce chcete dělat, a prostě se zdá, že každý pracuje více hodin, dělá více věcí, a rychlost softwaru, který se od vás očekává za týden, stále stoupá.“ Tento jev, známý jako Jevonsův paradox, naznačuje, že zvýšená efektivita vede k vyšší spotřebě, nikoli k úbytku. Emergent interně pozoruje, jak se role kombinují – projektový manažer, designér a inženýr v jedné osobě.

Inspirativní ukázky z praxe

Během rozhovoru Makund předvedl několik působivých aplikací vytvořených na Emergentu netechnickými uživateli:

• Aplikace pro procvičování podcastových a pracovních otázek: Full-stack aplikace, kterou lze vytvořit pouhým zadáním promptu.
• Systém pro nastavení audio-video techniky: Uživatel z Illinois, který dříve spravoval svůj AV byznys ručně přes tabulky, si vytvořil robustní lead-gen formulář s vynikajícím designem a funkčností.
• CRM pro právníky: Podnikatel z Norska, který neměl žádné programovací znalosti, vytvořil komplexní CRM systém, aby pomohl právníkům vyrovnat se s tabulkami a byrokracií. „Popisuje se jako ‚vývojář byznysu‘. Líbí se mi slovo, které použil,“ říká Makund.

Tyto příklady jasně ukazují, jak Emergent umožňuje netechnickým jednotlivcům přeměnit své nápady v plně funkční obchodní nástroje, překlenout propast mezi vizí a realizací.

Závěr: Budoucnost v rukou tvůrců

Emergent není jen další AI nástroj; je to platforma, která přetváří způsob, jakým přemýšlíme o tvorbě softwaru. Díky svému zaměření na produkční připravenost, inovativní multi-agentní architektuře a hluboké empatii pro uživatele (jak technické, tak netechnické) se Emergent rychle stává klíčovým hráčem v demokratizaci digitální tvorby. Jak se modely AI stávají stále schopnějšími, Emergent se nadále zaměřuje na rozšiřování svých služeb – od distribuce a růstu aplikací až po správu uživatelů. Budoucnost softwaru, podle Emergentu, patří všem, kdo mají nápady, a ne jen těm, kdo umí kódovat. Je to triumf inovace, který otevírá dveře nekonečným možnostem pro globální komunitu tvůrců.