Ali-Reza Adl-Tabatabai、Gitarの創設者兼CEO – インタビュー・シリーズ

Ali-Reza Adl-Tabatabai、Gitarの創設者兼CEOは、シリコンバレーで最も影響力のあるテクノロジー企業の1つである、Uber、Google、Facebook、Intel、AMD、IBMでキャリアを積んだベテランエンジニアリングリーダーです。Gitarを2023年に立ち上げる前に、Uberのエンジニアリング部門のシニアディレクターを務め、開発者プラットフォームのイニシアチブを牽引し、GoogleではSite Reliability Engineeringを担当し、Communications、Photos、Social、Cloud、テクニカルインフラストラクチャなどの製品を担当しました。

彼のキャリアの初期には、Intel LabsとFacebookのHipHop VMチームでコンパイルテクノロジー、仮想マシン、並列コンピューティングシステム、ハードウェア最適化に取り組み、スタンフォード大学でもコンパイル設計を教えていました。プログラミング言語、インフラストラクチャの信頼性、開発者ツール、ラージスケールシステムアーキテクチャに関する彼の長年のバックグラウンドは、進化するAIパワードソフトウェアエンジニアリングの風景において、著名な人物としての地位を確立しています。

Gitarは、AIアシストソフトウェア開発の台頭によって生じる問題に焦点を当てています。つまり、企業システムに流入する大量のマシン生成コードの検証とセキュリティです。プラットフォームは、コードレビュー、CI/CDパイプラインの故障の調査、バグと脆弱性の特定、修正の提案、既存のエンジニアリングワークフローへの統合をAIエージェントを使用して自動化します。GitHub、GitLab、Jenkins、Jira、Slackなどのツールを使用して、エンジニアリングワークフローに直接統合します。Gitarは、AIコード生成にのみ競合するのではなく、エンジニアリングチームが信頼性、セキュリティ、運用の監視を維持できるように、コード検証とセキュリティに重点を置いています。

あなたはUber、Google、Intel Labsでエンジニアリングを率いてきました。大規模な開発者プラットフォームとインフラストラクチャに取り組んでいました。どのような経験がGitarの創設に繋がり、コード検証ではなくコード生成に焦点を当てたのですか?

Uber、Google、Facebook、Intel Labsで、さまざまなスケールの開発者プラットフォームに取り組んできました。開発者エクスペリエンスは競争上の優位性であるという教訓が繰り返し出てきました。優れたツールは最高のエンジニアを引き付け、企業が迅速に動くことができます。開発者は、迅速でノイズのないツールを求め、自動化されたgrunt workを求め、フローを維持することができます。しかし、開発者ツールは深く断片化されており、多くの企業は一貫したエクスペリエンスをまとめるために大量のエンジニアリングリソースを費やしています。私は、そこを修正することの利点を直接見ました。

AIは、以前よりも多くの開発者ワークフローを自動化できるようにします。コード生成はすでに十分にカバーされていますが、それはボトルネックを下流にシフトしました。検証、リファクタリング、メンテナンスのコードが今までにない速度で生成されるようになりました。Gitarはそこに焦点を当てています。AIがより多くのコードを書くにつれて、希少なリソースは生成ではありません。信頼性、正しさ、メンテナンス性が重要です。コード検証は、AI生成コードが実際に安全にプロダクションに到達するかどうかを決定するワークフローの部分です。それが解決すべきより難しい、より貴重な問題です。

AI生成コードの台頭により、多くのチームは現在「コード過負荷」と呼ばれる問題に直面しています。この問題は今日の企業内でどれほど重大なものですか? チームはどこで最も苦労していますか?

変化はコードの書き方ではありません。すでにチームが吸収できるよりも速く進んでいます。変化したのは、コードの後に続くすべてのことです。AIツールは、チームがレビューできるよりも速くプルリクエストの連続流れを生成し、システムの設計ではなかった部分に圧力がかかります。

すべての変更はまだ検証を通過する必要があります。コードレビュー、CI、セキュリティチェック、承認など、すべてが消え去るわけではありません。以前は管理可能なフローでしたが、バックログに変わりました。チームはアイデアや実装でブロックされていません。信頼性でブロックされています。出荷できますか? 安全ですか? 何か微妙なものを壊しましたか?

業界は主にコード生成の高速化に焦点を当ててきました。なぜ検証が見落とされているのでしょうか? それが今より重要になる理由は何ですか?

コード生成の下流のシステムは同じペースで進化していません。出力が増加すると、下流のすべてがストレスを受けます。プルリクエストは大きくなり、頻度が増えます。CIの失敗は積み上がり、レビューサイクルは圧縮されます。誰もがすべての変更を深く調べる時間がありません。

品質は低下し始めます。エンジニアが気にしないわけではありませんが、ボリュームによりトレードオフが必要になります。プラットフォームチームはパイプラインの問題、失敗のトライアジ、フローを維持するための負担を増やします。シニアエンジニアはコーディネーターとして働き、ログを組み立て、問題を診断し、安全にマージできるかどうかを決定します。

Gitarはコードレビュー、テスト、CIワークフローをAIエージェントで処理します。これらのエージェントは従来の静的分析ツールやルールベースのパイプラインとどのように根本的に異なりますか?

違いは表面的なものではありません。実際のエージェントは、プロンプトに応答するだけでなく、マルチステップの作業を処理し、計画し、ツールを使用し、コンテキストを追跡し、タスクを進め、常に入力を必要としません。

ほとんどのシステムはこの基準を満たしていません。出力を生成しますが、実行を管理しません。実際のワークフローに配置されたとき、これらのツールのギャップはすぐに明らかになります。複雑さを軽減しません。多くの場合、管理する必要のある別のレイヤーを追加します。

信頼はソフトウェア開発における自動化の重大な障壁です。Gitarはどのようにして検証プロセスがチームに依存できるだけの信頼性があることを保証していますか?

うまく機能するパターンはシンプルです。作業を小さなステップに分割します。明確な境界を定義します。出力を継続的に検証します。リスクを伴う決定では人間を関与させます。

エージェントはコードをレビューし、スケールで見逃しやすい問題を表面化できます。CIの失敗を分析し、関連するエラーをグループ化し、 вероятの根本原因を示します。修正を提案し、制御された方法で適用できます。

あなたのプラットフォームでは、チームが独自のエージェントを作成できます。エンタープライズの採用におけるカスタマイズの重要性は何ですか? どのような興味深いユースケースを見ていますか?

カスタマイズはエンタープライズの採用にとって不可欠です。プラットフォームチームは、CIを会社の特定のニーズに合わせて調整するために、多大なリソースを費やしています。これには従来、独自のスクリプト、構成、ツール統合、ログプロセッサ、現代のDevインフラストラクチャを維持するためのその他のDUCTテープが必要でした。

Gitarはその作業を圧縮します。プラットフォームチームは、自然言語のプロンプトを使用してカスタムチェックを記述できます。これにより、従来のプログラム分析では困難または不可能なものを検証できます。たとえば、ユーザー向けの文字列を曖昧な翻訳としてフラグ設定するか、AGENTS.mdファイルの更新を検証します。カスタムワークフローもプルリクエストの上に自動化できます。Jiraの問題にPRをリンクする、解決されていないレビューコメントのためのフォローアップチケットを開く、不安定なテストを自動的に再試行する、またはPRの要約にカスタムのTODOリストを追加するなどです。

現代のエンジニアリングチームは、GitHub、GitLab、Jiraなどの複雑なツールのスタックに依存しています。Gitarが既存のワークフローに統合されることの重要性はどれほどですか?

採用は、開発者がすでにいる場所で彼らに会うことによって依存します。エンジニアは別の表面を学びたいと思ったり、別のダッシュボードを確認したり、ツール間でコンテキストを切り替えたりすることはありません。彼らは既存のワークフローが速く、静かになることを望んでいます。したがって、GitHub、GitLab、Jira、スタックの残りの部分との深い統合は、私たちにとって戦略の全体です。

あなたは、シニアエンジニアの役割が次の数年間にどのように進化することを想定していますか?

シニアエンジニアはすでに調整役としてシフトしています。ログを組み立て、問題を診断し、安全にマージできるかどうかを決定しています。那は誰もが計画していた役割ではありません。那はシステムが負荷に崩壊したことに対する反応です。

Gitarは最近、900万ドルを調達しました。資本の優先事項は何ですか? 次の12〜18ヶ月間に成功とは何ですか?

資本は2つの優先事項に向けられます。最初はマーケティングです。エンタープライズの動きを拡大し、開発者への認知度を高め、Gitarが存在することをチームに知らせています。2つ目は製品です。完全に自動化されたコード検証と品質に向けて構築を続け、エージェントの機能を深化し、ワークフローのカバレッジを拡大し、開発者がすでに使用しているツールとの統合を強化します。

次の12〜18ヶ月間の成功とは、企業顧客がコードベース全体でGitarを実行していること、開発者コミュニティがGitarをAI駆動型コード検証のデフォルトとして認識していること、エージェントがレビュー、修正、統合の作業を時間の経過とともにより多く自動化していることの証拠です。如果私たちが軌道に乗っているなら、1年後の会話はAIがコードを検証できるかどうかではなく、チームがエージェントに検証パイプラインのどれだけを渡したかについてです。

素晴らしいインタビュー、ありがとうございました。詳しく知りたい読者は、Gitarを訪れてください。