После революции AI-кодирования наступил новый кризис – стартап за 1 миллиард долларов хочет его решить

Американский стартап Resolve AI, который занимается автоматизацией поддержки и мониторинга программного обеспечения, представил масштабное обновление своей платформы. Компания заявляет, что современный бум AI-генерации кода уже создает новый кризис в IT-отрасли – системы разрабатываются быстрее, чем инженеры успевают их поддерживать и исправлять. Об этом сообщает VentureBeat.

Смотрите также AI научился убедительно выдавать себя за человека в живых чатах

Почему AI-кодирование начало создавать проблемы для самих разработчиков?

Resolve AI, поддержан фондами Greylock и Lightspeed Venture Partners, разработал платформу с AI-агентами, которые должны самостоятельно расследовать сбои в работе программ, проверять причины ошибок и даже предлагать пути исправления без участия человека.

Центральной частью обновления стала новая мультиагентная система анализа инцидентов. Вместо одного AI-агента компания теперь использует целую команду специализированных моделей, которые параллельно проверяют различные гипотезы, анализируют журналы ошибок, ищут причинно-следственные связи и взаимно проверяют выводы друг друга.

В NORDIS убеждены: комфорт не должен вредить окружающей среде. Поэтому кондиционеры бренда созданы по простому принципу – сочетание простоты, экологичности и инженерной точности. Устойчивое развитие – не тренд, а основа деятельности компании из Скандинавии.

Генеральный директор и соучредитель компании Спирос Ксантос сравнивает это с работой реальной команды инженеров.

"Представьте одного агента, который дежурит так же, как это делает человек. Теперь у нас есть команда агентов, которые работают вместе почти как группа людей, отлаживающих проблему. Это повысило качество результатов вдвое", – заявил он VentureBeat.

Resolve AI утверждает, что AI уже быстрее людей находит причины сбоев

По словам компании, новая архитектура показала более чем двукратное улучшение точности во внутренних тестах при поиске первопричин проблем в production-системах.

Речь идет о ситуации, когда онлайн-сервис или инфраструктура компании внезапно начинает работать нестабильно после обновления, сбоя серверов или ошибок в коде. Resolve AI заявляет, что ее агенты теперь могут реагировать на оповещения автоматически – еще до того, как инженер успеет открыть ноутбук и начать расследование. Компания приводит пример DoorDash, где AI якобы помог сократить время поиска первопричины сбоя до 87%.

"Когда что-то ломается, человеку может понадобиться 5 – 10 минут только на то, чтобы достать ноутбук и подключиться. Типичное время устранения проблемы может длиться десятки минут или даже часы", – объяснил Ксантос.

По его словам, сокращение этого времени в 4 – 5 раз является "чем-то, чего индустрия ранее не достигала".

Как компания борется с галлюцинациями AI?

Одна из главных проблем больших языковых моделей – так называемые галлюцинации, когда AI генерирует правдоподобные, но неправильные ответы.

В сфере production-систем это особенно опасно, ведь ошибочный анализ может заставить инженеров тратить часы на ложное направление поиска. Ксантос признает эту проблему прямо.

"Модели по умолчанию всегда пытаются дать ответ. Если им не хватает доказательств, они все равно создадут наиболее вероятный ответ – а он может быть неправильным", – отметил он. Именно поэтому Resolve AI создала систему взаимной проверки между агентами.

Каждый AI-агент обязан:

• показать источники доказательств;
• объяснить логику вывода;
• построить полную причинно-следственную цепочку;
• пройти независимую проверку другими агентами.

Другие агенты при этом пытаются опровергнуть найденную теорию и ищут логические пробелы.

"Часто агенты сами разрушают эти теории, когда находят несоответствия", – объяснил Ксантос.

Компания также отмечает, что AI должен уметь признавать неопределенность, а не выдавать уверенные ответы без достаточного количества данных.

AI-агенты начали работать "в фоновом режиме"?

Кроме автоматического реагирования на аварии, Resolve AI представила новый тип background agents – AI-агентов, которые постоянно работают в фоновом режиме.

Они могут:

• анализировать новые развертывания приложений;
• проверять изменения инфраструктуры;
• искать риски для облачных расходов;
• контролировать конфигурации;
• проверять качество системы оповещений;
• накапливать знания о внутренней инфраструктуре компании.

Фактически платформа превращается в постоянного "AI-оператора превращается в постоянного "AI-оператора", который непрерывно следит за работой production-систем.

"Теперь эти агенты могут работать в фоне постоянно, а не только когда человек попросит их исследовать проблему", – объяснил Ксантос.

Как пишет Tipranks, еще одна часть обновления – совместное рабочее пространство для инженеров и AI-агентов. Во время инцидента человек и AI работают в одном интерфейсе, видят одинаковые журналы, доказательства, запросы и историю анализа.

Инженеры могут запускать дополнительные проверки, изменять запросы или просматривать промежуточные выводы агентов в реальном времени.

"Это интерфейс не только для production-инструментов, но и для сотрудничества людей и агентов – или агентов между собой", – отметил CEO Resolve AI. Самый громкий тезис Resolve AI заключается в том, что AI-генерация кода не решает проблемы инженеров, а наоборот – увеличивает нагрузку на команды поддержки.

По словам Ксантоса, компании сегодня создают огромные объемы кода, который разработчики часто не успевают полностью проверять или даже понимать. "Теперь, когда coding-агенты создают код, мы производим гораздо больше программного кода, с которым люди менее знакомы. Поэтому AI должен стать защитным механизмом", – заявил он.

Ранее Ксантос также говорил в подкасте Stack Overflow, что инженеры могут тратить более 70% времени не на создание новых функций, а на поддержку и ремонт уже запущенных систем.

По мнению Resolve AI, именно эта проблема станет следующим крупным рынком для AI-индустрии.

Стартап уже оценивают в 1 миллиард долларов?

Resolve AI была основана в 2024 году Спиросом Ксантосом и Маянком Агарвалом – разработчиками, которые ранее работали над OpenTelemetry, одним из самых распространенных open-source стандартов для мониторинга программных систем.

В 2025 году компания привлекла 125 миллионов долларов инвестиций при оценке в 1 миллиард долларов. Среди клиентов стартап называет Coinbase, DoorDash, Salesforce, MongoDB и Zscaler.

Ксантос убежден, что в будущем AI не заменит инженеров полностью, а сделает технологии дешевле и доступнее. Впрочем, главный вопрос пока остается открытым – готовы ли компании доверить искусственному интеллекту автоматическое вмешательство в production-системы без контроля человека.