Romain Sestier (CEO) & Guillaume Lebedel (CTO), spoluzakladatelé StackOne – Interview Series

Romain Sestier, spoluzakladatel a CEO StackOne, postavil produkt od začátku až k valuaci 1 miliardy dolarů v Google a také působil jako VP of Product & CS ve Yieldify, kde vedl 70 lidí po celém světě a řídil strategii integrace SaaS. Romain také otevřel britskou pobočku jako Head of UK Services v ContentSquare a vedl integraci s nástroji A/B testování. Spoluzakládal také předchozí startup Upper.ai s Guillaumem.

Guillaume Lebedel, spoluzakladatel a CTO StackOne, byl VP of Engineering ve Yieldify, společnosti, která byla koupena Publicis. Guillaume vedl integrační týmy a postavil stovky integračních bodů se sadami SaaS, které používají více než 1000 produktů SaaS. Postavil a udržoval také API s více než 2 miliardami zásahů měsíčně.

StackOne je platforma pro integraci s prioritou ochrany soukromí a umělou inteligencí, která pomáhá společnostem B2B SaaS a agentům AI budovat reálné, oboustranné integrace napříč stovkami podnikových systémů prostřednictvím jednotného API. Navrženo pro rychlost a bezpečnost, umožňuje vývojářům dodávat integrace za dny místo týdnů bez ukládání zákaznických dat.

Co vás inspirovalo k odchodu z Google a spoluzaložení StackOne, a jakou mezeru v oblasti integrace AI nebo SaaS jste viděli, která dělá tuto příležitost naléhavou?

Romain: „Bolest integrace je něco, co jsem cítil na každé úrovni své kariéry, ať už jsem byl na začátku startupu nebo pracoval s velkými systémy uvnitř Google. Když jsem vedl produkt v Google, buduji nástroj pro AI přehledy pro maloobchod, a dokonce tam – v jedné z nejtechnologicky nejvyspělejších společností na světě – jsme narazili na obrovské překážky pouze při získání čistých integračních systémů. To je okamžik, kdy mi to opravdu došlo: toto je široce rozšířený, systémový problém. A s růstem LLM jsme viděli nové okno příležitostí. Najednou byla šance úplně重新 tưởng integraci: jednu, která nebyla jen přidána, ale postavena od základu pro AI. Guillaume a já jsme to jasně viděli: timing byl správný a trh byl hladový po řešení.“

Jak vaše zkušenosti s vedením produktu a služeb ve Yieldify a vaše práce v Area 120 ovlivnily vaši přístup k produktové strategii StackOne?

Romain: „Ve Yieldify jsem vedl obě strany produktu a služeb, což mě naučilo důležitost spojení roadmap s skutečnými výnosovými výsledky; věci jako rychlejší partnerství, vyšší průměrná objednávka nebo nižší fluktuace. V Google jsem škáloval produkt pro datové přehledy, který dodal 1 miliardu dolarů příjmů, a tato zkušenost mi potvrdila, jak kritické jsou metriky uživatelského zážitku a přijetí pro úspěch. Area 120 byl velmi jiný – šlo o 10x nápady a rychlost. To mě naučilo pohybovat se rychle, experimentovat neustále a nebát se vsadit velké. To vše hluboce ovlivnilo, jak stavíme v StackOne: bi-týdenní sprinty, odvážné produktové sázky a laserový focus na to, aby integrace nebyly jen snadněji škálovatelné, ale také příjemné na použití.“

StackOne není budování nového modelu – stavíte propojovací tkáň mezi modely a systémy SaaS. Proč je tato infrastrukturní vrstva tak kritická pro úspěch agentů AI?

Guillaume: „Realita je taková, že agenti AI nepotřebují pouze mozek, ale také ruce. Model může být schopen rozumět brilantně, ale pokud nemůže provádět přesné, bezpečné a rychlé akce ve skutečném světě, je velmi omezený. Bez strukturované infrastrukturní vrstvy, která řídí ověření, limity rychlosti a přístupová oprávnění, budou buď halucinovat a provádět špatné akce, nebo něco rozbít. Většina společností používá více než 100 nástrojů SaaS, takže bez platformy jako StackOne, která abstrahuje potrubí, jste uvízli v pokusu o propojení každého z nich jednotlivě. Naše práce je dát agentům bezpečný, škálovatelný přístup k nástrojům, které potřebují, aby týmy mohly soustředit na logiku, ne na logistiku.“

Můžete nás provést, jak funguje Unified API a platforma AI Agent Actions StackOne pod kapotou? Co je na tom technicky náročné?

Guillaume: „Definujeme jeden vyčerpávající OpenAPI specifikaci pro každý domén, který mapuje na stovky základních koncových bodů. Tato specifikace zůstává centrálně aktualizovaná, takže zákazníci nemusí spravovat změny verzí. Naše nástrojové schéma jsou předdefinována s odpovídajícími ověřovacími rozsahy, což znamená, že agent nemusí hádat nebo překročit. Nejobtížnější částí je normalizace datových modelů SaaS – nástroje jako Workday umožňují zákazníkům definovat vlastní objekty a vztahy, což zavádí obrovskou složitost. Naše engine zvládá vše v reálném čase, poskytující vývojářům spolehlivou, deterministickou vrstvu provádění poháněnou LLM-asistovaným mapováním.“

Co dělá StackOne nástroj pro volání rychlejším a přesnějším než schopnosti vedoucích LLM?

Guillaume: „Klíč je struktura. Naše engine poskytuje typované a vyčerpávající funkční signatury, takže modely přesně vědí, které argumenty použít. Pod kapotou StackOne je schopný škálovat a paralelizovat nástrojové volání, zatímco respektuje limity rychlosti, aby provedl žádosti co nejrychleji s automatickými opakovanými pokusy. A protože spravujeme přihlašovací údaje centrálně, není potřeba opětovného ověření uvnitř smyčky. Tyto optimalizace dělají obrovský rozdíl, když se snažíte spustit agenty v reálném čase.“

Jak je StackOne optimalizován speciálně pro použití AI, jako je Generace s pomocnou obnovou (RAG), použití nástrojů nebo reálné provádění agentů?

Guillaume: „Nabízíme koncové body pouze pro delta pro RAG potrubí, které udržuje kontextové okna krátká a efektivní. Pro agenty v reálném čase podporujeme streamované jednotné webhooky využívající nativní události nebo vytvářející syntetické události, když základní nástroje neposkytují události, které potřebujete. A naše platforma vynucuje jemně zrnitou kontrolu přístupu na úrovni nájemce a projektu, což je nezbytné pro orchestraci více agentů napříč různými uživateli bezpečně.“

Jaké jsou nejčastější mýty, které týmy mají o budování integračních bodů interně ve srovnání s použitím platformy jako StackOne?

Romain: „Jedním z velkých mýtů je, že integrace jsou pouze o volání API. Počáteční build může vypadat jednoduše, ale pokračující údržba často spotřebuje 20 % času inženýrů. Týmy také podceňují hodnotu niklových konektorů: ty, které deprioritizujete, mohou být tam, kde skutečně žije riziko fluktuace. A bezpečnost je často podceňována. DIY týmy zřídka pokrývají věci jako SOC-2 compliance nebo izolaci nájemců, které jsou nezbytné pro zákazníky podniků. A pak je tu přizpůsobení nájemců. Každý nový zákazník přináší své vlastní soubory edge případů, konfiguračních kuriozit a logiky mapování, což přidává pokračující složitost, která je snadno přehlédnutelná na začátku.“

Všichni mluví o agentech AI, ale reálné nasazení je stále na počátku. Co podle vás brání masovému podnikovému přijetí – a jak StackOne řeší tuto otázku?

Romain: „Bezpečnost a dodržování předpisů jsou stále největšími překážkami. CIO se obávají, že agenti budou jednat mimo rámec nebo vytvářet mezery v auditu. StackOne řeší tuto otázku tím, že vynucuje minimální rozsahy OAuth, umožňuje vypínače na úrovni nájemců a poskytuje úplnou auditní stopu. Když týmy rizik vidí tuto úroveň kontroly, pohybují se z pozice bránění k aktivní podpoře.“

Jaké jsou největší technické nebo bezpečnostní výzvy při používání agentů AI, kteří jednají jménem uživatelů napříč platformami SaaS – a jak je StackOne řeší?

Guillaume: „Musíte spravovat věci jako tokenový rozptyl a cykly obnovení, které řešíme centrálním šifrovaným trezorem. Prevence úniku dat na úrovni řádku je další výzvou, takže vynucujeme deterministické identifikátory účtů v nástrojovém volání, aby agenti přistupovali pouze k správným datům a nebylo to na LLM. A aby se zabránilo agentům driftu nebo zneužití, neustále provádíme kontrolu zásad a testování červených týmů. Naše platforma také umožňuje parametrizovat, jakou akci by mělo být možné provést pro který propojený systém. Bezpečnost musí být integrována od základu.“

Jak vidíte budoucnost otevřených nástrojů, jako jsou LangChain a CrewAI, ve spojení s proprietárními platformami, jako je StackOne?

Guillaume: „Vidíme otevřený zdroj jako vrstvu orchestrace a StackOne jako základní infrastrukturu. Proto jsme postavili SDK pro Python a Typescript, které se přímo připojují k pracovním postupům LangChain a CrewAI. Uvidíte hybridní model, který se objeví, s otevřeným zdrojem pro prototypování a spravovanými platformami pro spolehlivost na úrovni produkce, podobně jako týmy používají Terraform s AWS. Není to buď-anebo, je to oboje.“

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit StackOne.