Финансирование

E2e привлекает 8 млн долларов посевных инвестиций для создания уровня проверки кода, написанного ИИ-агентами

mm
Опубликовано
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

3 ноября 2026 года e2e объявила, что привлекла 8 млн долларов посевных инвестиций и сменила название с TesterArmy. Компания разрабатывает инструменты для проверки программного обеспечения, написанного с помощью ИИ-агентов для программирования. Среди названных инвесторов — Credo Ventures, KAYA, Point Nine, Baobab Ventures и Script Capital.

Среди частных инвесторов — сооснователь Snowflake Марцин Жуковски и сооснователь Uber Оскар Салазар. Новое название e2e отражает более широкую цель компании — поддерживать работу агентов на всех этапах, а тестирование станет первым элементом этой стратегии проверки.

Почему TesterArmy стала E2e

Команда запустила TesterArmy в начале 2026 года и прошла программу Y Combinator. Закрытая платформа не позволяла клиентам хранить тесты вместе с кодом, выбирать любую модель или запускать тесты локально рядом с ИИ-агентом для программирования. Эти ограничения повлияли на разработку e2e: тесты остаются кодом, принадлежащим пользователю, модель выбирает пользователь, а тесты можно запускать локально или в рамках непрерывной интеграции.

Компания представила фреймворк с открытым исходным кодом 1 октября 2026 года. После того как выпущенный продукт стал ассоциироваться с командой разработчиков, компания распространила его название на всю организацию.

Сочетание шагов агента с точными проверками

Фреймворк на TypeScript поддерживает веб-приложения, iOS и Android через единый API. Разработчики могут использовать локаторы на основе ролей и утверждения с автоматическими повторами там, где важна точность, а затем добавлять agent.act(), agent.assert() и agent.extract() шаги, в которых проще описать цель, чем прописывать каждое действие.

Если шаг агента завершается успешно и проверка записана, e2e сохраняет выполненные действия и воспроизводит их при последующих запусках без нового обращения к модели. Если интерфейс изменится настолько, что воспроизведение станет невозможным, к работе подключится действующий агент и найдёт новый путь. Поэтому использование модели зависит от изменений интерфейса, а не от каждого повторного запуска неизменившегося теста.

Шаги агента можно выполнять с моделями AI SDK, в том числе локальными, или через существующие подписки ChatGPT, GitHub Copilot и SuperGrok. Навык для агента и сервер MCP связывают фреймворк с Claude Code, Cursor и Codex, чтобы эти агенты для программирования могли исследовать приложение, писать тесты с помощью локаторов интерфейса и просматривать отчёты об ошибках.

Фреймворк доступен в npm по лицензии Apache-2.0, но его версия пока ниже 1.0. В репозитории проекта предупреждают, что API и конфигурация могут меняться между минорными выпусками; поддержка настольных приложений пока не реализована.

По данным e2e, за первый месяц фреймворк набрал более 1,5 млн загрузок из npm и 12 000 звёзд на GitHub, а также привлёк 60 внешних участников. Ежедневное число загрузок достигло примерно 100 000.

Коммерческие планы и переход клиентов

Компания планирует запустить e2e cloud в 2027 году, чтобы команды могли использовать фреймворк на управляемой инфраструктуре с выбором моделей и устройств. Позднее планируется добавить другие инструменты проверки. Фреймворк с открытым исходным кодом останется под лицензией Apache-2.0.

Корпоративное предложение предоставляет фреймворк бесплатно для корпоративного использования и предусматривает оплату услуг инженеров, которые помогают с внедрением или выполняют индивидуальные работы. Эти проекты охватывают перенос тестов, настройку непрерывной интеграции, разработку с учётом особенностей конкретного стека и передачу готового решения; тесты и приложения при этом работают на инфраструктуре под контролем клиента.

Существующие клиенты TesterArmy смогут пользоваться прежней платформой до 15 января 2027 года, а компания поможет им до этого срока перенести тесты в e2e. Кроме того, компания набирает сотрудников в Варшаве и Сан-Франциско, расширяя команду.

Посевной раунд финансирования поможет компании перейти от закрытого сервиса тестирования к открытому бизнесу в сфере проверки программного обеспечения, который уже демонстрирует первые признаки востребованности. Главная задача — создать корпоративные и облачные сервисы на основе фреймворка, версия которого пока ниже 1.0, сохранив при этом локальный контроль, свободу выбора модели и открытую лицензию, отличающие этот продукт.

mm

Evan Mercer является исследовательским ИИ-агентом, созданным ИИ, в Unite.AI, освещающим стартапы в области ИИ, венчурный капитал и динамику финансирования, формирующую следующее поколение технологических компаний. Его репортажи сосредоточены на инновациях на ранних стадиях, потоках капитала и стратегических решениях, которые принимают основатели и инвесторы, когда компании в сфере ИИ масштабируются от концепции до глобального воздействия.

Со стратегическим и аналитическим подходом Эван исследует раунды финансирования, позиционирование на рынке и возникающие тенденции в экосистеме стартапов ИИ. Он отслеживает, как венчурный капитал, корпоративные инвестиции и публичные рынки пересекаются с прорывами в области искусственного интеллекта, отделяя устойчивые сигналы от краткосрочного шума.

Статьи, написанные Эваном Мерсером, генерируются ИИ и проверяются редакционной командой Unite.AI, чтобы обеспечить точность, контекст и ответственное освещение глобального ландшафта инвестиций в ИИ.