Emergent.sh è uno dei migliori AI piattaforme per trasformare i concetti in software full-stack pronti per la produzione, senza bisogno di un team di ingegneri di grandi dimensioni.
Fondata dai fratelli Jha, Emergent.sh fornisce una suite solida in cui agenti specializzati gestiscono l'architettura backend, il codice frontend e la distribuzione per fornire applicazioni affidabili e scalabili.
A capo di questa tecnologia c'è Mukund Jha, co-fondatore e CEO di Emergent.sh.
Con un background in ingegneria presso la Columbia, ruoli in Google e la co-fondazione dell'unicorno Dunzo, Mukund ha trasformato le sue competenze in termini di scalabilità e affidabilità in uno strumento per un'efficiente AI sviluppo software.
Ascoltiamolo e cerchiamo di trarre spunti preziosi dalla sua esperienza nel settore
Puoi raccontarci il tuo percorso da laureato in Ingegneria alla Columbia University a ingegnere di Google, poi co-fondatore di Dunzo e ora sviluppatore di Emergent.sh? Quali esperienze hanno plasmato la tua visione dello sviluppo basato sull'intelligenza artificiale?
Ho iniziato a studiare ingegneria alla Columbia, dove ho costruito le mie basi in sistemi, software e product thinking. In seguito, sono entrato in Google, che ha completamente rivoluzionato il mio modo di concepire scalabilità, affidabilità e competenza.
In seguito, quando ho co-fondato Dunzo e ne ho contribuito alla crescita, ho potuto osservare in prima persona cosa significa creare per milioni di utenti con vincoli reali e complessi, iterazioni rapide e sistemi di progettazione che non si rompono con la scalabilità.
Tutte queste esperienze hanno plasmato Emergent. Volevo prendere il rigore delle Big Tech, la velocità di esecuzione delle startup e i punti critici che avevo vissuto personalmente, e costruire un AI piattaforma che consente a chiunque creare software di produzione senza bisogno di un team di ingegneri numeroso.
Tu e il tuo fratello gemello Madhav avete fondato insieme Emergent Labs: in che modo questa partnership unica influenza il vostro approccio alla creazione dell'azienda e quali sono i vantaggi di avere un co-fondatore che's anche tuo fratello?
Costruire un'azienda con il mio fratello gemello Madhav è davvero un superpotere. Programmiamo insieme da quando eravamo bambini, quindi la fiducia, la scioltezza e l'affiatamento sono naturali.
Non c'è ego, non si perde tempo in politica; ci muoviamo velocemente, siamo in disaccordo in modo produttivo e ci atteniamo a standard elevati. Quando si costruisce qualcosa di ambizioso come multiagente AI infrastruttura, avere quel livello di fiducia e velocità in un co-fondatore fa un'enorme differenza.
Sulla base della tua esperienza nel trasformare Dunzo da una startup a un'azienda da miliardi di dollari sostenuta da Google e Reliance, quali lezioni hai applicato durante la creazione di Emergent.sh?'s architettura e modello di business?
Alla Dunzo ho imparato che i prodotti reali non dipendono dalle demo, ma dall'affidabilità, dalla velocità e dai risultati per gli utenti.
Quindi con Emergent, abbiamo progettato la produzione fin dal primo giorno, inclusa l'osservabilità, automazione infra, CI/CD, modellazione dei dati adeguata, tutto.
Abbiamo anche adottato la filosofia Dunzo di creare team di ingegneri snelli e altamente performanti. Non si tratta di avere 100 ingegneri; si tratta di avere la piattaforma giusta che moltiplica i risultati di un piccolo team. Emergent è fondamentalmente quella filosofia trasformata in un prodotto.
Raccontaci cosa rende Emergent.sh fondamentalmente diverso dai tipici "AI assistenti di codifica” – cosa's qual è la filosofia alla base della piattaforma?
La maggior parte degli strumenti ti assiste mentre scrivi codice. Emergent è progettato per programmare per te, dall'inizio alla fine.
La nostra filosofia è che l'utente debba comunicare intenti e vincoli e che il sistema debba gestire architettura, codice, infrastruttura, distribuzioni e iterazioni.
Non è un assistente di programmazione. È un ingegnere informatico agente.
ponte AI Gli strumenti di sviluppo si concentrano principalmente sulla generazione del frontend e sui mockup dell'interfaccia utente. Perché avete scelto di dare priorità alla creazione di un'infrastruttura backend robusta, per poi dedicarvi alla progettazione del frontend?'s il vantaggio strategico di questo approccio?
Tutti gli altri hanno iniziato generando frontend e mockup accattivanti. Noi abbiamo fatto la direzione opposta: abbiamo prima costruito un'infrastruttura backend approfondita.
Perché? Perché le app reali falliscono l'autenticazione, progettazione di database, integrazioni, scalabilità, implementazioni, non su pulsanti e colori.
Risolvendo prima gli aspetti più complessi e tecnici, garantiamo che tutto ciò che viene sviluppato su Emergent sia effettivamente pronto per la produzione. Una volta che le fondamenta sono solide, rifinire il frontend diventa facile.
Hai detto che Emergent è il "mondo's prima piattaforma di codifica delle vibrazioni veramente agentica." Puoi spiegare cosa significa "agentico" in pratica e in che modo la tua architettura multi-agente funziona in modo diverso dagli approcci a modello singolo?
Quando dico che Emergent è un agente, intendo dire che si comporta letteralmente come un team di persone autonome AI ingegneri.
Disponiamo di agenti specializzati: uno per comprendere l'intento, uno per progettare il sistema, altri per backend, frontend, test, infrastruttura, distribuzione, QA; tutti coordinati tra loro.
Questa è una differenza fondamentale rispetto agli strumenti a modello singolo che richiedono a un singolo LLM di fare tutto. La nostra architettura rispecchia il modo in cui lavorano i veri team di ingegneria, il che rende l'output molto più affidabile.
Con oltre 10,000 app sviluppate durante la fase alpha e classificate al 2°-3° posto nel benchmark SWE-Bench, cosa's Qual è la tua visione per la democratizzazione dello sviluppo software? Dove vedi che andrà nei prossimi 2-3 anni?
Durante la nostra fase alpha, sono state sviluppate oltre 10,000 app. Questo ha confermato l'idea che ci sia un'enorme richiesta per una piattaforma che consenta a chiunque, inclusi fondatori, team e creatori, di trasformare le idee in software reale e distribuito.
La mia visione è che nei prossimi 2-3 anni milioni di persone creeranno app senza dover scrivere codice. Il software diventerà conversazionale, iterativo e accessibile.
Stiamo costruendo le rotaie per quel futuro.
In che modo Emergent.sh si differenzia da attori affermati come Lovable, Bolt, Cursor e GitHub Copilot? Quali vantaggi specifici offre la vostra piattaforma che questi strumenti incentrati sul frontend semplicemente non possono eguagliare?
Questi strumenti sono ottimi, ma si concentrano principalmente sulla generazione del frontend o sui flussi di lavoro di suggerimento del codice.
Emergent è un sistema full-stack, production-first e agentic.
Non ci fermiamo ai prototipi: progettiamo il backend, modelliamo i dati, generiamo le API, realizziamo il frontend, configuriamo l'infrastruttura, eseguiamo i test e distribuiamo il tutto.
È la differenza tra "Ecco del codice" ed "Ecco la tua app pronta per la produzione".
Molti concorrenti si fermano ai prototipi o richiedono un'ampia attività di codifica manuale dopo la generazione iniziale. In che modo Emergent.sh risolve il problema dell'"ultimo miglio" di distribuzione effettiva di applicazioni pronte per la produzione?
ponte AI Gli strumenti di sviluppo generano qualcosa che sembra un'app, ma che necessita comunque di settimane di progettazione prima di poter essere effettivamente eseguito.
Abbiamo creato agenti che gestiscono tutto ciò che accade dopo la generazione del codice: migrazioni, configurazione dell'infrastruttura, CI, distribuzione, convalida, monitoraggio.
Il nostro obiettivo è semplice: quando sviluppi su Emergent, la tua idea diventa un'app funzionante e attiva, non una cartella di codice sul tuo laptop.
Hai raccolto 6-10 milioni di dollari dal Together Fund e stai puntando a una valutazione di 100 milioni di dollari. In un contesto così affollato AI spazio di sviluppo, cosa's la tua proposta di vendita unica che giustifica questa valutazione ambiziosa?
Gli investitori considerano tre cose:
- Chiara differenziazione del prodotto: siamo l'unica piattaforma focalizzata su output agentici, full-stack e pronti per la produzione.
- Velocità di esecuzione e trazione: la nostra trazione alfa e la crescita dell'ARR sono stati segnali forti.
- Potenziale di categoria: Stiamo costruendo il sistema operativo per Software generato dall'intelligenza artificiale.
If AI è davvero intenzionata a creare la prossima ondata di app, Emergent deve esistere e gli investitori scommettono su questa convinzione.
Hai menzionato questo più AI I nuovi modelli arriveranno presto sulla piattaforma. Come immagini che questi nuovi modelli renderanno la programmazione ancora più semplice e quali funzionalità specifiche sei più entusiasta di introdurre?
Stiamo aggiungendo modelli più specializzati perché le diverse fasi della creazione di app richiedono punti di forza diversi.
Alcuni modelli sono eccellenti nel ragionamento e nella pianificazione; altri sono più efficaci nella generazione di codice strutturato; altri ancora eccellono nel refactoring o nell'interpretazione.
Con l'aggiunta di nuovi modelli, Emergent diventa più veloce, più affidabile e in grado di generare applicazioni sempre più complesse con meno input da parte dell'utente.
Con i progressi in AI modelli di ragionamento come OpenAI's o1 e Claude's ultime iterazioni, come si posiziona Emergent.sh per integrare questi modelli più sofisticati nel tuo framework multi-agente?
La nostra architettura multi-agente è intrinsecamente indipendente dal modello.
Ciò significa che possiamo collegare la serie o di OpenAI per la pianificazione, usare Claude per ragionamento a lungo contestoe si affidano a modelli più piccoli per la generazione di codice di routine, il tutto nella stessa pipeline.
Ciò ci garantisce il miglior rapporto qualità-prezzo, ampliando al contempo i confini di ciò che l'ingegneria del software autonomo può fare.
Guardando al 2026, quali sono, secondo lei, le maggiori sfide tecniche nello sviluppo basato sull'intelligenza artificiale e come si sta preparando Emergent.sh ad affrontarle?
Nei prossimi anni i problemi più difficili saranno:
Stiamo risolvendo questi problemi attraverso cicli di verifica, test automatizzati, primitive infrastrutturali robuste e una migliore osservabilità nei sistemi generati.
AI presto genereranno più codice degli esseri umani, ma la sfida è mantenere tale codice affidabile.
Come qualcuno che's prodotti realizzati per milioni di utenti, quale consiglio daresti alla comunità AIMOJO di AI appassionati, affiliati e imprenditori che vogliono sfruttare AI strumenti come Emergent.sh per creare i propri prodotti?
Il mio consiglio è semplice: inizia a costruire. Non aspettare idee perfette o tempi perfetti.
Usa il AI Strumenti come Emergent per convalidare le idee in pochi giorni, non mesi. Consegnare rapidamente, raccogliere feedback, iterare. E concentrarsi sui risultati risolvendo un problema reale per un utente reale. Le persone che vincono in questa nuova era sono quelle che trattano AI come leva, non come magia.
Mentre concludiamo questa coinvolgente chiacchierata con Mukund Jha, è evidente che Emergent.sh si distingue come più di un AI strumento; è un elemento chiave per i fondatori che vogliono creare software di produzione full-stack senza scrivere codice.
La visione di Mukund di una piattaforma che trasforma l'intento umano in applicazioni affidabili e scalabili è stimolante e rivela molto sul futuro dell'ingegneria basata sull'intelligenza artificiale.
Grazie per esserti unito a noi e speriamo che questa discussione ti motivi ad esplorare come intelligenza artificiale può accelerare il percorso del tuo prodotto.
Restate sintonizzati per ulteriori aggiornamenti mentre Emergent.sh continua a crescere e a ridefinire il modo in cui realizziamo software a livello globale.
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