Роман Сестьер (CEO) и Гийом Лебедель (CTO), сооснователи StackOne – Интервью

Роман Сестьер, сооснователь и CEO StackOne, создал продукт с нуля до оценки в 1 миллиард долларов в Google (GOOGL ) и также занимал должность вице-президента по продукту и услугам в Yieldify, где он руководил 70 людьми по всему миру и возглавлял стратегию интеграции SaaS. Роман также открыл офис в Великобритании в качестве руководителя службы Великобритании в ContentSquare и возглавлял интеграцию с инструментами тестирования A/B. Он также стал сооснователем предыдущего стартапа, Upper.ai, вместе с Гийомом.

Гийом Лебедель, сооснователь и CTO StackOne, был вице-президентом по инженерии в Yieldify, компании, которую приобрела Publicis. Гийом возглавлял команды интеграции и создавал сотни интеграций с инструментами SaaS, используемыми более чем 1000 продуктами SaaS. Он также создавал и поддерживал API с более чем 2 миллиардами обращений в месяц.

StackOne – это платформа интеграции, ориентированная на конфиденциальность и оснащенная ИИ, которая помогает компаниям B2B SaaS и агентам ИИ создавать реальные, двусторонние интеграции по hundreds корпоративных систем через единый унифицированный API. Разработанная для скорости и безопасности, она позволяет разработчикам доставлять интеграции за несколько дней, а не недель, не храня данные клиентов.

Что вдохновило вас покинуть Google и стать сооснователем StackOne, и какая проблема в области ИИ или интеграции SaaS вы увидели, что сделала возможность чувствоваться срочной?

Роман: «Боль интеграции – это то, что я чувствовал на каждом этапе своей карьеры, будь то ранняя стадия стартапа или работа с крупномасштабными системами внутри Google. Когда я возглавлял продукт в Google, я создавал инструмент ИИ для розничной торговли, и даже там – в одной из самых технически продвинутых компаний в мире – мы столкнулись с огромными препятствиями при интеграции систем. Тогда мне действительно стало ясно: это широко распространенная, системная проблема. И с появлением LLM мы увидели новое окно возможностей. Внезапно появилась возможность полностью переосмыслить слой интеграции: не просто прикрепленный, а созданный с нуля для ИИ. Гийом и я увидели это четко: время было подходящим, и рынок был готов к решению».

Как ваш опыт руководства продуктом и услугами в Yieldify и ваша работа в Area 120 повлияли на ваш подход к стратегии продукта StackOne?

Роман: «В Yieldify я возглавлял как продукт, так и услуги, что taught мне важность связи дорожной карты с фактическими результатами выручки; вещи вроде более быстрой интеграции с партнерами, более высокой средней стоимости заказа или более низкой скорости отказов. В Google я масштабировал продукт данных, который принес 1 миллиард долларов дополнительной выручки, и этот опыт еще раз показал мне, насколько важны показатели пользовательского опыта и принятия для успеха. Area 120 был совсем другим – это было все о 10-кратных идеях и скорости. Это taught меня двигаться быстро, постоянно экспериментировать и не бояться делать большие ставки. Все это глубоко повлияло на то, как мы строим в StackOne: двухнедельные спринты, смелые ставки на продукт и лазерный фокус на том, чтобы сделать интеграции не только более простыми в масштабировании, но и приятными в использовании».

StackOne не создает новую модель – вы строите связующее звено между моделями и системами SaaS. Почему этот слой инфраструктуры так критичен для успеха агентов ИИ?

Гийом: «Реальность такова, что агенты ИИ не только нуждаются в мозгах, но и в руках. Модель может блестяще рассуждать, но если она не может совершать точные, безопасные и быстрые действия в реальном мире, она сильно ограничена. Без структурированного слоя инфраструктуры для управления аутентификацией, ограничениями скорости и разрешениями доступа они либо будут выдавать неправильные действия, либо ломать вещи. Большинство компаний используют более 100 инструментов SaaS, поэтому без платформы вроде StackOne, абстрагирующей трубы, вы застряли, пытаясь подключить каждый из них индивидуально. Наша задача – дать агентам безопасный, масштабируемый доступ к инструментам, которые им нужны, чтобы команды могли сосредоточиться на логике, а не на логистике».

Можете ли вы рассказать нам, как работает платформа Unified API и AI Agent Actions StackOne под капотом? Что в этом технически сложного?

Гийом: «Мы определяем один исчерпывающе описанный OpenAPI-спецификацию для каждого домена, который сопоставляется со сотнями лежащих в основе конечных точек. Эта спецификация остается актуальной централизованно, поэтому клиентам не нужно управлять изменениями версий. Наши схемы инструментов поставляются с предварительно определенным набором аутентификационных областей, что означает, что агент не угадывает и не превышает полномочия. Самая сложная часть – нормализация моделей данных SaaS – инструменты вроде Workday позволяют клиентам определять пользовательские объекты и отношения, что вводит огромную сложность. Наш движок обрабатывает все это в реальном времени, предоставляя разработчикам надежный, детерминированный слой выполнения, работающий на основе сопоставления с помощью LLM».

Что делает движок вызова инструментов StackOne быстрее и более точным, чем возможности даже ведущих LLM?

Гийом: «Ключом является структура. Наш движок предоставляет типизированные и исчерпывающе описанные сигнатуры функций, поэтому модели знают точно, какие аргументы использовать. Под капотом StackOne может пакетировать и параллелизировать вызовы инструментов, соблюдая ограничения скорости, чтобы выполнить запросы как можно быстрее с автоматическим повторением. И поскольку мы управляем учетными данными централизованно, нет необходимости в повторной аутентификации внутри цикла. Эти оптимизации делают огромную разницу, когда вы пытаетесь запустить агентов в реальном времени».

Как StackOne оптимизирован специально для случаев использования ИИ, таких как Retrieval-Augmented Generation (RAG), использование инструментов или выполнение агентов в реальном времени?

Гийом: «Мы предлагаем конечные точки только для дельт для конвейеров RAG, что сохраняет контекстные окна короткими и эффективными. Для агентов реального времени мы поддерживаем потоковые унифицированные веб-хуки, используя родные события или создавая синтетические события, когда лежащие в основе инструменты не предоставляют необходимых событий. И наша платформа обеспечивает тонкий контроль доступа на уровне арендатора и проекта, который необходим для оркестровки нескольких агентов по разным пользователям безопасно».

Какие наиболее распространенные заблуждения команд о построении интеграций внутри компании по сравнению с использованием платформы вроде StackOne?

Роман: «Одним из больших мифов является то, что интеграции – это просто вызов API. Первоначальная сборка может выглядеть простой, но постоянное обслуживание часто потребляет 20% времени инженерии. Команды также недооценивают ценность нишевых коннекторов: те, которые вы отдают приоритет, могут быть теми, где фактически существует риск отказов. И безопасность часто является после мысли. Команды DIY редко покрывают такие вещи, как соблюдение SOC-2 или изоляция арендаторов, которые являются незаменимыми для корпоративных клиентов. И есть настройка арендатора. Каждый новый клиент приносит свою собственную коллекцию случаев на краю, причуд и логики сопоставления, что добавляет постоянную сложность, которую легко упустить из виду изначально».

Все говорят об агентах ИИ, но реальное развертывание все еще находится на ранней стадии. Что, по вашему мнению, препятствует массовому внедрению в корпоративном секторе – и как StackOne решает эту проблему?

Роман: «Безопасность и соблюдение требований все еще являются самыми большими препятствиями. CIO беспокоятся об агентах, действующих вне области своей компетенции, или создании пробелов аудита. StackOne решает эту проблему, обеспечивая минимальные привилегии OAuth, включая выключатели на уровне арендатора и предоставляя полный аудиторский след. Когда команды риска видят этот уровень контроля, они переходят от роли воротников к активным сторонникам».

Какие самые большие технические или безопасные проблемы при разрешении агентам ИИ действовать от имени пользователей по всей платформе SaaS – и как вы смягчаете их?

Гийом: «Вам необходимо управлять такими вещами, как распыление токенов и циклы обновления, которые мы решаем с помощью центрального зашифрованного хранилища. Предотвращение утечки данных на уровне строки является еще одной проблемой, поэтому мы обеспечиваем детерминированные идентификаторы учетной записи в вызове инструмента, чтобы гарантировать, что агенты получают доступ только к правильным данным и это не зависит от LLM. И чтобы избежать дрейфа или неправильного использования агентов, мы постоянно проводим проверки политики и тестирование красных команд. Наша платформа также позволяет параметризировать, какое действие должно быть доступно для каждого связанного системы. Безопасность должна быть встроена с самого начала».

Как вы видите будущее открытых инструментов, таких как LangChain и CrewAI, в сочетании с проприетарными платформами, такими как StackOne?

Гийом: «Мы видим открытый исходный код как слой оркестровки и StackOne как лежащую в основе инфраструктуру. Поэтому мы построили SDK для Python и Typescript, которые подключаются напрямую к LangChain и CrewAI workflows. Вы увидите гибридную модель, которая появляется, с открытым исходным кодом для прототипирования и управляемыми платформами для производственной надежности, аналогично тому, как команды используют Terraform с AWS. Это не либо-or, это и то, и другое».

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, могут посетить StackOne.