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 Googlu a také působil jako VP of Product & CS v Yieldify, kde vedl 70 lidí po celém světě a řídil strategii SaaS integrace. 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. (GOOGL )

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

StackOne je platforma pro integraci s prioritou ochrany soukromí a umělou inteligencí, která pomáhá společnostem B2B SaaS a AI agentům budovat reálné, oboustranné integrace napříč stovkami podnikových systémů prostřednictvím jediného sjednoceného API. Navržena pro rychlost a bezpečnost, umožňuje vývojářům nasazovat integrace během dnů místo týdnů bez ukládání zákaznických dat.

Co vás inspirovalo k odchodu z Googlu a spoluzaložení StackOne, a jakou mezeru v oblasti AI nebo SaaS integrace jste viděli, která činila 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 Googlu. Když jsem vedl produkt v Googlu, buduji nástroj pro AI přehledy pro maloobchod, a dokonce tam – v jedné z nejtechnologicky pokročilých společností na světě – jsme narazili na obrovské překážky pouze při získání čistých integračních mezi systémy. To bylo tehdy, kdy mě to opravdu zasáhlo: toto je široce rozšířený, systémový problém. A s nástupem LLMs jsme viděli nové okno příležitostí. Najednou byla šance kompletně重新 tưởng integraci vrstvy: 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 v Yieldify a vaší prací v Area 120 ovlivnily váš přístup k produktové strategii StackOne?

Romain: “V Yieldify jsem vedl jak produkt, tak služby, což mě naučilo důležitosti spojení roadmap s skutečnými výnosy; věci jako rychlejší partnerství, vyšší průměrná objednávka, nebo nižší fluktuace. V Googlu jsem škáloval produkt pro data insights, který přinesl 1 miliardu dolarů přírůstkového výnosu, a tato zkušenost mi potvrdila, jak kritické je uživatelské prostředí a metriky 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: dvoutýdenní sprinty, odvážné produktové sázky a laserový focus na to, aby integrace nebyly jen snadněji škálovatelné, ale také příjemné na použití.”

StackOne nestaví nový model – stavíte propojovací tkáň mezi modely a SaaS systémy. Proč je tato infrastruktura vrstva tak kritická pro úspěch AI agentů?

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

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

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

Co dělá StackOne’s tool-calling engine rychlejší a přesnější než schopnosti i předních LLMs?

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

Jak je StackOne optimalizován specificky pro AI použití, jako je Retrieval-Augmented Generation (RAG), nástrojové použití nebo reálné časové agentní provádění?

Guillaume: “Nabízíme delta-only koncové body pro RAG potrubí, které udržuje kontextové okna krátká a efektivní. Pro reálné agenty podporujeme streamované sjednocené 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 integrací interně ve srovnání s používáním platformy jako StackOne?

Romain: “Jedním velkým mýtem 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 myšlenka až dodatečně. DIY týmy zřídka pokrývají věci jako SOC-2 compliance nebo izolaci nájemců, které jsou nezbytné pro podnikové zákazníky. A pak je tam přizpůsobení nájemců. Každý nový zákazník přináší své vlastní sadu edge případů, konfiguračních kuriozit a mapovacích logiky, což přidává pokračující komplexitu, kterou je snadné přehlédnout na začátku.”

Všichni mluví o AI agentech, ale reálné nasazení je stále v rané fázi. Co podle vás brání masovému podnikovému přijetí — a jak StackOne řeší tuto otázku?

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

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

Guillaume: “Musíte spravovat věci jako tokenové rozptylování 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 abychom zabránili agentnímu driftu nebo zneužití, neustále spouštíme kontrolní politiky a testování červených týmů. Naše platforma také umožňuje parametrizaci, jaká akce by měla být k dispozici pro který propojený systém. Bezpečnost musí být zapracována od základu.”

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

Guillaume: “Vidíme otevřené zdroje jako orchestraci vrstvu a StackOne jako základní infrastrukturu. Proto jsme postavili SDK pro Python a Typescript, které se přímo připojují k LangChain a CrewAI pracovním postupům. Uvidíte hybridní model, který se objeví, s otevřenými zdroji pro prototypování a spravovanými platformami pro produkční spolehlivost, podobně jako týmy používají Terraform s AWS. Není to buď-anebo, je to obojí.”

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