Emergent.sh gehört zu den Top-Anbietern. AI Plattformen zur Umsetzung von Konzepten in vollwertige, produktionsreife Software, ohne dass ein riesiges Entwicklerteam erforderlich ist.
Emergent.sh wurde von den Brüdern Jha gegründet und bietet eine robuste Suite, in der spezialisierte Agenten die Backend-Architektur, den Frontend-Code und die Bereitstellung übernehmen, um zuverlässige und skalierbare Anwendungen zu liefern.
An der Spitze dieser Technologie steht Mukund Jha, Mitbegründer und CEO von Emergent.sh.
Mit seinem Ingenieurstudium an der Columbia University, Stationen bei Google und der Mitgründung des Einhorn-Unternehmens Dunzo hat Mukund seine Kompetenzen in den Bereichen Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit zu einem Werkzeug für effizientes Wirtschaften gemacht. AI Software-Entwicklung.
Hören wir ihm zu und versuchen wir, aus seinen Erfahrungen in der Branche wertvolle Einblicke zu gewinnen.
Können Sie uns etwas über Ihren Werdegang vom Ingenieurstudium an der Columbia University über Ihre Tätigkeit als Google-Ingenieur und die Mitgründung von Dunzo bis hin zum Aufbau von Emergent.sh erzählen? Welche Erfahrungen haben Ihre Vision für KI-gestützte Entwicklung geprägt?
Ich begann mein Ingenieurstudium an der Columbia University, wo ich meine Grundlagen in System-, Software- und Produktentwicklung erlernte. Danach wechselte ich zu Google, was meine Sichtweise auf Skalierbarkeit, Zuverlässigkeit und handwerkliches Können grundlegend veränderte.
Später, als ich Dunzo mitgründete und beim Wachstum half, bekam ich einen Einblick in die Herausforderungen, die mit der Entwicklung von Anwendungen für Millionen von Nutzern unter komplexen realen Bedingungen, schnellen Iterationen und der Entwicklung von Systemen, die auch bei großem Umfang nicht versagen, verbunden sind.
All diese Erfahrungen prägten Emergent. Ich wollte die Strenge der großen Technologiekonzerne, die Geschwindigkeit der Startup-Umsetzung und die Probleme, die ich selbst erlebt hatte, nutzen, um etwas aufzubauen, das… AI Plattform, die es jedem ermöglicht Produktionssoftware erstellen ohne dass ein riesiges Entwicklerteam benötigt wird.
Sie und Ihr Zwillingsbruder Madhav haben Emergent Labs gemeinsam gegründet – wie beeinflusst diese einzigartige Partnerschaft Ihren Ansatz beim Aufbau des Unternehmens, und welche Vorteile bietet ein Mitgründer, der's auch dein Geschwisterkind?
Gemeinsam mit meinem Zwillingsbruder Madhav ein Unternehmen aufzubauen, ist ehrlich gesagt eine Superkraft. Wir programmieren schon seit unserer Kindheit zusammen, daher sind Vertrauen, eine gemeinsame Sprache und ein gutes Verständnis ganz natürlich.
Kein Ego, keine Zeitverschwendung durch Politik; wir arbeiten schnell, diskutieren konstruktiv und legen hohe Maßstäbe aneinander an. Wenn man etwas so Ambitioniertes aufbaut wie Multiagent AI InfrastrukturEin solches Maß an Vertrauen und Schnelligkeit beim Mitgründer macht einen enormen Unterschied.
Welche Lehren haben Sie aus Ihrer Erfahrung beim Aufbau von Dunzo – vom Startup zum Milliardenunternehmen mit Unterstützung von Google und Reliance – beim Aufbau von Emergent.sh gezogen?'s Architektur und Geschäftsmodell?
Bei Dunzo habe ich gelernt, dass der Erfolg oder Misserfolg echter Produkte nicht von Demos abhängt, sondern von Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit und den Ergebnissen für die Nutzer.
Deshalb haben wir bei Emergent von Anfang an auf Produktion ausgelegt, inklusive Observability. InfrastrukturautomatisierungCI/CD, ordnungsgemäße Datenmodellierung, alles.
Wir haben auch die Dunzo-Philosophie übernommen, schlanke und hocheffiziente Entwicklerteams aufzubauen. Es geht nicht darum, 100 Entwickler zu haben, sondern um die richtige Plattform, die die Leistung eines kleinen Teams vervielfacht. Emergent ist im Grunde genau diese Philosophie, umgesetzt in ein Produkt.
Erläutern Sie uns bitte, was Emergent.sh grundlegend von typischen „AI „Codierungsassistenten“ – was's Ihre Kernphilosophie hinter der Plattform?
Die meisten Tools unterstützen Sie während des Programmierens. Emergent hingegen wurde entwickelt, um Ihnen den gesamten Programmierprozess zu ermöglichen.
Unsere Philosophie ist, dass der Benutzer seine Absichten und Einschränkungen mitteilen sollte und das System sich um Architektur, Code, Infrastruktur, Bereitstellung und Iteration kümmern sollte.
Es ist kein Programmierassistent. Es ist ein agentenbasierter Softwareentwickler.
Most AI Entwicklungswerkzeuge konzentrieren sich stark auf die Frontend-Generierung und UI-Mockups. Warum haben Sie sich entschieden, zunächst eine robuste Backend-Infrastruktur aufzubauen und sich erst danach mit dem Frontend-Design zu befassen?'s Welchen strategischen Vorteil bietet dieser Ansatz?
Alle anderen begannen damit, ansprechende Frontends und Mockups zu erstellen. Wir gingen den umgekehrten Weg: Wir bauten zuerst eine umfassende Backend-Infrastruktur auf.
Warum? Weil echte Apps bei der Authentifizierung scheitern. Datenbank DesignIntegrationen, Skalierbarkeit, Bereitstellungen – nicht Schaltflächen und Farben.
Indem wir die schwierigsten und technisch anspruchsvollsten Aspekte zuerst lösen, stellen wir sicher, dass alles, was auf Emergent basiert, tatsächlich produktionsreif ist. Sobald die Grundlagen solide sind, wird die Feinabstimmung des Frontends zum Kinderspiel.
Sie haben erwähnt, dass Emergent die „Welt“ ist.'s „Die erste wirklich agentenbasierte Vibe-Coding-Plattform.“ Können Sie erläutern, was „agentenbasiert“ in der Praxis bedeutet und wie sich Ihre Multiagentenarchitektur von Einzelmodellansätzen unterscheidet?
Wenn ich sage, dass Emergent handlungsfähig ist, meine ich, dass es sich buchstäblich wie ein Team autonomer Einheiten verhält. AI Ingenieure.
Wir haben spezialisierte Mitarbeiter: einen für das Verständnis der Absicht, einen für die Systemarchitektur, weitere für Backend, Frontend, Tests, Infrastruktur, Bereitstellung und Qualitätssicherung; alle arbeiten eng zusammen.
Dies unterscheidet sich grundlegend von Einzelmodell-Tools, die von einem einzigen LLM alle Aufgaben übernehmen. Unsere Architektur spiegelt die Arbeitsweise realer Entwicklerteams wider, was die Ergebnisse deutlich zuverlässiger macht.
Mit über 10,000 Apps, die während Ihrer Alpha-Phase entwickelt wurden, und Platz 2-3 im SWE-Bench-Benchmark, was's Ihre Vision für die Demokratisierung der Softwareentwicklung? Wohin wird sich diese Entwicklung Ihrer Meinung nach in den nächsten 2-3 Jahren entwickeln?
Während unserer Alpha-Phase erstellten die Nutzer über 10,000 Apps. Dies bestätigte die Annahme, dass eine enorme Nachfrage nach einer Plattform besteht, die es jedem – Gründern, Teams und Entwicklern – ermöglicht, Ideen in reale, marktreife Software umzusetzen.
Meine Vision ist, dass in den nächsten zwei bis drei Jahren Millionen von Menschen Apps entwickeln werden, ohne überhaupt programmieren zu müssen. Software wird dialogorientiert, iterativ und zugänglich.
Wir bauen die Schienen für diese Zukunft.
Wie unterscheidet sich Emergent.sh von etablierten Anbietern wie Lovable, Bolt, Cursor und GitHub Copilot? Welche spezifischen Vorteile bietet Ihre Plattform, die diese auf das Frontend fokussierten Tools einfach nicht bieten können?
Diese Tools sind großartig, konzentrieren sich aber hauptsächlich auf Frontend-Generierung oder Code-Vorschlags-Workflows.
Emergent ist eine Full-Stack-Lösung mit Fokus auf Produktion und Agenten.
Wir begnügen uns nicht mit Prototypen; wir entwerfen das Backend, modellieren die Daten, generieren die APIs, bauen das Frontend, richten die Infrastruktur ein, führen Tests durch und stellen das Ganze bereit.
Das ist der Unterschied zwischen „Hier ist etwas Code“ und „Hier ist Ihre lauffähige, produktionsreife App“.
Viele Wettbewerber beschränken sich auf Prototypen oder erfordern nach der ersten Generation umfangreiche manuelle Codierung. Wie löst Emergent.sh das Problem der „letzten Meile“ bei der tatsächlichen Bereitstellung produktionsreifer Anwendungen?
Most AI Die Entwicklertools erzeugen etwas, das wie eine App aussieht, aber noch wochenlange Entwicklungsarbeit benötigt, bevor es tatsächlich läuft.
Wir haben Agenten entwickelt, die alles übernehmen, was nach der Codegenerierung geschieht: Migrationen, Infrastruktureinrichtung, CI, Bereitstellung, Validierung, Überwachung.
Unser Ziel ist einfach: Wenn Sie mit Emergent entwickeln, soll Ihre Idee am Ende eine funktionierende Anwendung sein und nicht nur ein Codeordner auf Ihrem Laptop.
Sie haben 6-10 Millionen Dollar vom Together Fund eingesammelt und streben eine Bewertung von 100 Millionen Dollar an. In einem so umkämpften Markt... AI Entwicklungsraum, was's Ihr Alleinstellungsmerkmal, das diese ambitionierte Bewertung rechtfertigt?
Anleger achten auf drei Dinge:
- Klare Produktdifferenzierung: Wir sind die einzige Plattform, die sich auf agentenbasierte, vollumfängliche und produktionsreife Ergebnisse konzentriert.
- Umsetzungsgeschwindigkeit und -wirkung: Unsere Alpha-Wirkung und unser ARR-Wachstum waren starke Signale.
- Kategoriepotenzial: Wir entwickeln das Betriebssystem für KI-generierte Software.
If AI Emergent muss existieren, wenn es darum geht, die nächste Generation von Apps zu entwickeln, und Investoren müssen auf diese Überzeugung setzen.
Du hast das mehr erwähnt AI Modelle werden in Kürze auf der Plattform verfügbar sein. Wie stellen Sie sich vor, dass diese neuen Modelle das Programmieren noch einfacher machen werden, und auf welche spezifischen Funktionen freuen Sie sich am meisten?
Wir fügen weitere spezialisierte Modelle hinzu, da verschiedene Bereiche der App-Entwicklung unterschiedliche Kompetenzen erfordern.
Manche Modelle eignen sich hervorragend für logisches Denken und Planen; andere sind besser in der strukturierten Codegenerierung; wieder andere zeichnen sich durch Refactoring oder Interpretation aus.
Mit der Hinzufügung neuer Modelle wird Emergent schneller, zuverlässiger und in der Lage, immer komplexere Anwendungen mit weniger Benutzereingaben zu generieren.
Mit Fortschritten in AI Schlussfolgerungsmodelle wie OpenAI's o1 und Claude's Wie ist Emergent.sh in den neuesten Versionen aufgestellt, um diese komplexeren Modelle in Ihr Multiagenten-Framework zu integrieren?
Unsere Multiagentenarchitektur ist von Natur aus modellagnostisch.
Das bedeutet, wir können die o-Serie von OpenAI für die Planung einsetzen und Claude für … verwenden. Argumentation im Langzeitkontextund greifen dabei auf kleinere Modelle für die routinemäßige Codegenerierung zurück – alles innerhalb derselben Pipeline.
Dadurch erzielen wir das beste Kosten-Nutzen-Verhältnis und erweitern gleichzeitig die Grenzen dessen, was autonome Softwareentwicklung leisten kann.
Mit Blick auf das Jahr 2026: Welche technischen Herausforderungen sehen Sie in der KI-gestützten Entwicklung, und wie bereitet sich Emergent.sh darauf vor, diese zu bewältigen?
In den nächsten Jahren werden die größten Probleme folgende sein:
Wir lösen diese Probleme durch Verifizierungsschleifen, automatisierte Tests, robuste Infrastrukturbausteine und eine bessere Beobachtbarkeit der generierten Systeme.
AI Wir werden bald mehr Code generieren als Menschen, aber die Herausforderung besteht darin, diesen Code vertrauenswürdig zu halten.
Als jemand, der's Sie haben Produkte für Millionen von Nutzern entwickelt. Welchen Rat würden Sie der AIMOJO-Community geben? AI Enthusiasten, Affiliate-Marketer und Unternehmer, die davon profitieren möchten AI Tools wie Emergent.sh, um eigene Produkte zu entwickeln?
Mein Rat ist einfach: Fang an zu bauen. Warte nicht auf die perfekte Idee oder den perfekten Zeitpunkt.
Arbeiten jederzeit weiterbearbeiten können. Jede Präsentation und jeder KI-Avatar, den Sie von Grund auf neu erstellen oder hochladen, AI Tools wie Emergent ermöglichen es, Ideen innerhalb von Tagen statt Monaten zu validieren. Schnelle Ergebnisse erzielen, Feedback einholen und iterativ verbessern. Der Fokus liegt dabei auf den Ergebnissen, indem ein echtes Problem für einen echten Nutzer gelöst wird. Diejenigen, die in dieser neuen Ära erfolgreich sind, behandeln… AI als Hebelwirkung, nicht als Magie.
Zum Abschluss dieses anregenden Gesprächs mit Mukund Jha wird deutlich, dass Emergent.sh mehr ist als nur ein AI Tool; es ist ein wichtiger Baustein für Gründer, um produktionsreife Full-Stack-Software zu entwickeln, ohne Code schreiben zu müssen.
Mukunds Vision einer Plattform, die menschliche Absichten in zuverlässige, skalierbare Anwendungen umsetzt, ist inspirierend und offenbart viel über die Zukunft der KI-gestützten Entwicklung.
Vielen Dank für Ihre Teilnahme. Wir hoffen, dass diese Diskussion Sie dazu anregt, herauszufinden, wie künstliche Intelligenz kann die Entwicklung Ihres Produkts beschleunigen.
Bleiben Sie dran für weitere Updates, während Emergent.sh weiter wächst und die Art und Weise, wie wir weltweit Software entwickeln, neu definiert.
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