Az Emergent.sh az egyik legnépszerűbb AI platformok, amelyek segítségével a koncepciókból teljes értékű, gyártásra kész szoftvereket lehet készíteni anélkül, hogy hatalmas mérnöki csapatra lenne szükség.
A Jha fivérek által alapított Emergent.sh egy robusztus csomagot kínál, ahol a specializált ügynökök kezelik a backend architektúrát, a frontend kódot és a telepítést, hogy megbízható, skálázható alkalmazásokat biztosítsanak.
Ennek a technológiának az élén áll Mukund Jha, az Emergent.sh társalapítója és vezérigazgatója.
A Columbiában szerzett mérnöki tapasztalattal, a Google-nél betöltött pozíciókkal és a Dunzo unikornis társalapítójával Mukund a méretezhetőség és a megbízhatóság terén szerzett ismereteit hatékony eszközzé alakította. AI szoftverfejlesztés.
Hallgassuk meg őt, és próbáljunk meg értékes betekintést nyerni az iparágban szerzett tapasztalataiból.
Mesélne nekünk az útjáról, amely során a Columbia Engineering egyetemen végzett hallgatótól a Google mérnöki mérnöki pályájáig, majd a Dunzo társalapítójáig, és most az Emergent.sh építéséig jutott? Milyen tapasztalatok formálták a mesterséges intelligenciára épülő fejlesztéssel kapcsolatos elképzeléseit?
Mérnöki tanulmányaimat a Columbián kezdtem, ahol rendszerek, szoftverek és termékorientált gondolkodás alapjait fektettem le. Ezután csatlakoztam a Google-höz, amely teljesen átalakította a méretezhetőségről, a megbízhatóságról és a szakértelemről alkotott képemet.
Később, amikor társalapítója voltam a Dunzónak és segítettem a skálázásában, első sorból tapasztalhattam meg, mit jelent több millió felhasználó számára fejleszteni bonyolult, valós korlátokkal, gyors iterációval és olyan rendszerek tervezésével, amelyek nem sérülnek meg a méretezés során.
Mindezek a tapasztalatok formálták az Emergentet. A Big Tech szigorúságát, a startupok végrehajtásának sebességét és a személyesen megtapasztalt nehézségeket kihasználva akartam egy olyan… AI platform, amely bárki számára lehetővé teszi gyártási szoftver létrehozása anélkül, hogy egy hatalmas mérnöki csapatra lenne szükség.
Ön és ikertestvére, Madhav közösen alapítottátok az Emergent Labs-t – hogyan befolyásolja ez az egyedülálló partnerség a cégépítéshez való hozzáállásotokat, és milyen előnyei vannak annak, ha egy társalapítóval van közös vállalkozásotok?'s a testvéred is?
Az ikertestvéremmel, Madhavval közös céget építeni őszintén szólva szuperképesség. Gyerekkorunk óta együtt programozunk, így a bizalom, a rövidítések és az összhang természetes.
Nincs ego, nincs időpocsékolás politikával; gyorsan cselekszünk, produktívan nem értünk egyet, és magas mércét állítunk egymás elé. Amikor valami olyan ambiciózus dolgot építesz, mint a... több ügynök AI infrastruktúraaz ilyen szintű bizalom és gyorsaság egy társalapítóban óriási különbséget jelent.
A Dunzo startupból egy Google és Reliance által támogatott milliárd dolláros vállalattá való felfuttatásának tapasztalatai alapján milyen tanulságokat alkalmazott az Emergent.sh létrehozásakor?'s architektúra és üzleti modell?
A Dunzónál megtanultam, hogy az igazi termékek nem a demók, hanem a megbízhatóság, a sebesség és a felhasználói élmény alapján élnek vagy halnak meg.
Az Emergenttel az első naptól kezdve a gyártásra terveztünk, beleértve a megfigyelhetőséget is, infra automatizálás, CI/CD, megfelelő adatmodellezés, minden.
Átvettük Dunzo filozófiáját is, miszerint lean, nagy tőkeáttételű mérnökcsapatokat kell építenünk. Nem arról van szó, hogy 100 mérnökünk legyen, hanem arról, hogy megfelelő platformunk legyen, amely megsokszorozza egy kis csapat teljesítményét. Az Emergent alapvetően ezt a filozófiát termékké alakítja.
Mutassuk be, miben különbözik az Emergent.sh alapvetően a tipikus „…AI „kódoló asszisztensek” – mi's A platform mögött álló alapvető filozófiád?
A legtöbb eszköz segít a kódolásban. Az Emergent úgy lett kialakítva, hogy helyetted kódoljon, teljes körűen.
Filozófiánk az, hogy a felhasználónak kell közölnie a szándékát és a korlátait, a rendszernek pedig kezelnie kell az architektúrát, a kódot, az infrastruktúrát, a telepítéseket és az iterációt.
Ez nem egy kódoló asszisztens. Ez egy ügynöki szoftvermérnök.
híd AI A fejlesztőeszközök nagy hangsúlyt fektetnek a frontend generálására és a felhasználói felület makettjeire. Miért döntöttek úgy, hogy először egy robusztus backend infrastruktúra kiépítését helyezik előtérbe, és csak ezután foglalkoznak a frontend tervezésével?'s Ennek a megközelítésnek a stratégiai előnye?
Mindenki más azzal kezdte, hogy szép frontendeket és mockupokat generált. Mi az ellenkező irányba mentünk: először mély backend infrastruktúrát építettünk.
Miért? Mert a valódi alkalmazások hitelesítés közben hibát jeleznek. adatbázis tervezés, integrációk, skálázhatóság, telepítések, nem pedig gombok és színek.
Azzal, hogy először a legnehezebb, legtechnikaibb részeket oldjuk meg, biztosítjuk, hogy az Emergentre épülő dolgok valóban gyártáskészek legyenek. A front-end finomítása könnyűvé válik, ha az alapok szilárdak.
Azt említetted, hogy az Emergent a „világ”'s „Az első valóban ágentikus hangulatkódoló platform.” El tudná magyarázni, mit jelent az „ágentikus” a gyakorlatban, és miben különbözik a többágentes architektúrája az egymodelles megközelítésektől?
Amikor azt mondom, hogy az Emergent ügynöki jellegű, szó szerint úgy viselkedik, mint egy autonóm csapat. AI mérnökök.
Szakosodott ügynökeink vannak, az egyik a szándék megértésével, a másik a rendszer megtervezésével, a többi pedig a backend, frontend, tesztelés, infrastruktúra, telepítés és minőségbiztosítás feladataival foglalkozik; mindannyian egymással koordinálva dolgoznak.
Ez alapvetően különbözik az egyetlen modellre épülő eszközöktől, amelyek egyetlen LLM-et kérnek meg minden elvégzésére. Az architektúránk tükrözi a valódi mérnöki csapatok munkáját, ami sokkal megbízhatóbbá teszi a kimenetet.
Több mint 10 000 alkalmazás készült az alfa fázisban, és a 2-3. helyen végzett az SWE-Bench benchmarkon.'s Mi a jövőképe a szoftverfejlesztés demokratizálásáról? Merre látja ezt a következő 2-3 évben?
Az alfa tesztverziónk során több mint 10 000 alkalmazást készítettünk. Ez megerősítette azt az elképzelést, hogy hatalmas igény van egy olyan platformra, amely lehetővé teszi bárki számára – beleértve az alapítókat, csapatokat és alkotókat is –, hogy ötleteiket valódi, leszállított szoftverré alakítsák.
Az a vízióm, hogy a következő 2-3 évben emberek milliói fognak alkalmazásokat fejleszteni anélkül, hogy egyáltalán kódot kellene írniuk. A szoftverek társalgási, iteratív és könnyen hozzáférhetővé válnak.
Síneket építünk a jövő számára.
Miben különbözik az Emergent.sh a már ismert szereplőktől, mint például a Lovable, a Bolt, a Cursor és a GitHub Copilot? Milyen konkrét előnyöket kínál a platformotok, amelyekkel ezek a frontend-központú eszközök egyszerűen nem tudnak versenyezni?
Ezek az eszközök nagyszerűek, de leginkább a frontend generálására vagy a kódjavaslatok készítésére összpontosítanak.
Az Emergent teljes körű, gyártásorientált és ügynökközpontú.
Nem állunk meg a prototípusoknál; megtervezzük a backendet, modellezzük az adatokat, generáljuk az API-kat, felépítjük a frontendet, beállítjuk az infrastruktúrát, teszteket futtatunk és telepítjük az egészet.
Ez a különbség aközött, hogy „Íme egy kis kód” és a „Íme a futó, éles használatra kész alkalmazásod” között.
Sok versenytárs megáll a prototípusoknál, vagy a kezdeti generálás után kiterjedt manuális kódolást igényel. Hogyan oldja meg az Emergent.sh az éles üzembe helyezésre kész alkalmazások tényleges telepítésének „utolsó mérföld” problémáját?
híd AI A fejlesztőeszközök létrehoznak valamit, ami úgy néz ki, mint egy alkalmazás, de még hetekig tartó mérnöki munka szükséges ahhoz, hogy ténylegesen futhasson.
Olyan ügynököket építettünk, amelyek a kódgenerálás utáni összes folyamatot kezelik: migrációkat, infrastruktúra beállítását, konfigurációelemzést (CI), telepítést, validálást és monitorozást.
A célunk egyszerű: amikor az Emergentre építesz, az ötleted egy élő, működő alkalmazásként végződik, nem pedig egy kódmappáként a laptopodon.
6-10 millió dollárt gyűjtöttél a Together Fundtól, és 100 millió dolláros értékelést célozol meg. Egy ilyen zsúfolt környezetben AI fejlesztési tér, mi's az egyedi értékesítési ajánlatod, amely indokolja ezt az ambiciózus értékelést?
A befektetők három dolgot néznek:
- Egyértelmű termékdifferenciálás: Mi vagyunk az egyetlen platform, amely az ügynöki, teljes körű, gyártásra kész kimenetre összpontosít.
- Végrehajtási sebesség és tapadás: Az alfa-támadásunk és az ARR-növekedésünk erős jelzések voltak.
- Kategóriapotenciál: Az operációs rendszert építjük a következőhöz: MI által generált szoftver.
If AI valóban a következő alkalmazáshullámot fogja felépíteni, az Emergentnek léteznie kell, és a befektetők erre a meggyőződésre fogadnak.
Azt említetted bővebben, hogy AI modellek hamarosan megjelennek a platformon. Hogyan képzeli el, hogy ezek az új modellek még könnyebbé teszik a kódolást, és milyen konkrét funkciók bevezetését várja a leginkább?
Több speciális modellt adunk hozzá, mivel az alkalmazásfejlesztés különböző részei eltérő erősségeket igényelnek.
Néhány modell kiváló az érvelésben és a tervezésben; mások jobbak a strukturált kódgenerálásban; megint mások az újrafaktorálásban vagy az értelmezésben jeleskednek.
Ahogy új modelleket adunk hozzá, az Emergent gyorsabbá, megbízhatóbbá és egyre összetettebb alkalmazások létrehozására képes kevesebb felhasználói beavatkozással.
Az előrelépésekkel AI érvelési modellek, mint például az OpenAI's o1 és Claude's A legújabb iterációk alapján hogyan van az Emergent.sh képes integrálni ezeket a kifinomultabb modelleket a többágenses keretrendszerébe?
Többágenses architektúránk eredendően modellfüggetlen.
Ez azt jelenti, hogy csatlakoztathatjuk az OpenAI o-sorozatát a tervezéshez, használhatjuk a Claude-ot a következőkhöz: hosszú kontextusú érvelés, és kisebb modellekre támaszkodnak a rutin kódgeneráláshoz, mindezt ugyanabban a folyamatban.
Ez biztosítja számunkra a legjobb ár-érték arányt, miközben feszegeti az autonóm szoftverfejlesztés határait.
2026-ra előretekintve, melyeket tart a mesterséges intelligencia alapú fejlesztés legnagyobb technikai kihívásainak, és hogyan készül az Emergent.sh ezek kezelésére?
A következő néhány évben a legnehezebb problémák a következők lesznek:
Ezeket ellenőrzési ciklusokkal, automatizált teszteléssel, erős infrastrukturális primitívekkel és a generált rendszerek közötti jobb megfigyelhetőséggel oldjuk meg.
AI hamarosan több kódot fog generálni, mint az emberek, de a kihívás az, hogy a kód megbízható maradjon.
Mint aki's felhasználók millióinak épített termékeket, milyen tanácsot adnál az AIMOJO közösségének? AI rajongók, affiliate marketingesek és vállalkozók, akik szeretnék kihasználni AI olyan eszközöket, mint az Emergent.sh, hogy saját termékeket építsenek?
A tanácsom egyszerű: Kezdj el építkezni. Ne várj tökéletes ötletekre vagy tökéletes időzítésre.
Felhasználás AI olyan eszközök, mint az Emergent, amelyek napok, nem pedig hónapok alatt validálják az ötleteket. Gyors szállítás, visszajelzések gyűjtése, folyamatos fejlesztés. És az eredményekre való összpontosítás egy valós probléma megoldásával egy valós felhasználó számára. Azok az emberek nyernek ebben az új korszakban, akik bánnak a megoldással. AI erőként, nem varázslatként.
Ahogy lezárjuk ezt a lebilincselő beszélgetést Mukund Jhával, nyilvánvalóvá válik, hogy az Emergent.sh több mint egy… AI eszköz; kulcsfontosságú eszköz az alapítók számára, hogy teljes körű termelési szoftvereket építsenek kódírás nélkül.
Mukund elképzelése egy olyan platformról, amely az emberi szándékot megbízható, skálázható alkalmazásokká alakítja, inspiráló, és sokat elárul a mesterséges intelligencia által vezérelt mérnöki munka jövőjéről.
Köszönjük, hogy csatlakozott hozzánk, és reméljük, hogy ez a beszélgetés arra ösztönzi Önt, hogy felfedezze, hogyan mesterséges intelligencia felgyorsíthatja a termékkel kapcsolatos folyamatot.
Maradjon velünk további frissítésekért, ahogy az Emergent.sh folyamatosan növekszik és újraértelmezi a szoftverfejlesztés globális módját.
BÓNUSZ: Szerezd meg a 200 dolláros "AI „Mastery Toolkit” INGYENES regisztrációval!
![10 legjobb takarító AI Alternatívák az NSFW Chat-tel [2026. május]](https://aimojo.io/wp-content/uploads/2024/01/Best-Janitor-AI-Alternatives-100x100.webp)
