Romain Sestier (CEO) & Guillaume Lebedel (CTO), StackOne’un Kurucu Ortakları – Röportaj Serisi

Romain Sestier, StackOne’un Kurucu Ortağı ve CEO’su, Google’da bir ürünü sıfırdan 1 milyar dolarlık bir değerlemeye çıkararak inşa etti ve ayrıca Yieldify’de Ürün ve Hizmetler Başkan Yardımcısı olarak görev yaptı. Burada 70 kişiyi küresel olarak yönetti ve SaaS entegrasyonu stratejisini yönetti. Romain ayrıca ContentSquare’de UK Hizmetleri Başkan Yardımcısı olarak UK ofisini açtı ve A/B test araçlarıyla entegrasyonu yönetti. Ayrıca Guillaume ile birlikte Upper.ai adlı bir önceki girişimi kurdu. (GOOGL )

Guillaume Lebedel, StackOne’un Kurucu Ortağı ve CTO’su, Yieldify’de Mühendislik Başkan Yardımcısı olarak görev yaptı. Yieldify, Publicis tarafından satın alındı. Guillaume, SaaS araçlarını kullanan 1000’den fazla SaaS ürünüyle entegrasyon ekiplerini yönetti ve yüzlerce entegrasyon inşa etti. Ayrıca, aylık 2 milyar hiti aşan API’leri inşa etti ve bakımını yaptı.

StackOne bir gizlilik öncelikli, AI destekli entegrasyon platformudur. Bu platform, B2B SaaS şirketlerine ve AI ajanlarına, yüzlerce kurumsal sistem boyunca tek birleşik API ile gerçek zamanlı, çift yönlü entegrasyonlar oluşturmasına yardımcı olur. Hız ve güvenlik için tasarlanan StackOne, geliştiricilerin müşteri verilerini depolamadan günler içinde entegrasyonları teslim etmesini sağlar.

Google’dan ayrılmanıza ve StackOne’u kurmanıza ne ilham verdi ve AI veya SaaS entegrasyonu alanında hangi boşluğu gördünüz ki bu fırsat acil hissetti?

Romain: “Entegrasyon acısı, kariyerimin her aşamasında hissettiğim bir şey. Google’da Ürün Başkanıyken, perakende için bir AI içgörü aracı inşa ediyordum ve orada bile – dünyanın en teknik olarak gelişmiş şirketlerinden birinde – sistemler arasında temiz bir entegrasyon elde etmek için büyük engellerle karşılaştık. İşte o zaman gerçekten anlamış oldum: bu, yaygın, sistemik bir sorundur. Ve LLM’lerin yükselişiyle birlikte, entegrasyon katmanını tamamen yeniden düşünme fırsatı ortaya çıktı. Guillaume ve ben bunu net bir şekilde gördük: zaman doğruydu ve pazar bir çözüm için açtı.”

Yieldify’de ürün ve hizmetleri yönetmen ve Area 120’deki çalışmanız, StackOne’un ürün stratejisi yaklaşımınıza nasıl etki etti?

Romain: “Yieldify’de Ürün ve Hizmetler başkanlığını yaptım, bu da bana yol haritasını gerçek gelir sonuçlarına bağlamanın önemini öğretti. Google’da, 1 milyar dolarlık artımsal geliri getiren bir veri içgörü ürününü ölçekledim ve bu deneyim, kullanıcı deneyimi ve benimseme metriklerinin başarısına ne kadar kritik olduğunu pekiştirdi. Area 120, çok farklı bir yaratıktı – 10x fikirleri ve hız hakkında idi. Bu, hızlı hareket etmeyi, sürekli deney yapmayı ve büyük bahislere karşı korkmamayı öğretti. Bunların hepsi, StackOne’da nasıl inşa ettiğimize derin bir şekilde etki etti: iki haftalık sprintler, cesur ürün bahisleri ve entegrasyonları sadece ölçeklenebilir değil, kullanışlı hale getirmeye odaklanma.”

StackOne yeni bir model inşa etmiyor – model ve SaaS sistemleri arasındaki bağlantıyı inşa ediyorsunuz. Bu altyapı katmanı, AI ajanlarının başarısı için neden bu kadar kritik?

Guillaume: “Gerçeklik, AI ajanlarının sadece beyinlere değil, aynı zamanda ellere ihtiyacı olduğudur. Bir model mükemmel bir şekilde akıl yürütebilir, ancak gerçek dünyada hızlı, güvenli ve doğru eylemler gerçekleştiremezse, çok sınırlıdır. Kimlik doğrulama, hız sınırları ve erişim izinleri için yapılandırılmış bir altyapı katmanı olmadan, ajanlar ya yanlış eylemler yapacak ya da şeyler bozulacaktır. Çoğu şirket 100’den fazla SaaS aracı kullanıyor, bu nedenle StackOne gibi bir platform olmadan, her birini bireysel olarak bağlamanız gerekir. İşimiz, ajanlara ihtiyaç duydukları araçlara güvenli, ölçeklenebilir erişim sağlamaktır, böylece ekipler mantık üzerinde odaklanabilir, lojistik değil.”

StackOne’un Birleşik API’si ve AI Ajanı Eylemleri platformunun nasıl çalıştığını anlatın. Teknik olarak zor olan nedir?

Guillaume: “Her alan için tek bir eksiksiz olarak tanımlanmış OpenAPI spec’i tanımlarız, bu da yüzlerce alt düzey uç noktaya karşılık gelir. Bu spec, merkezi olarak güncel kalır, böylece müşterilerin sürüm değişikliklerini yönetmesine gerek kalmaz. Araç şemalarımız, doğru kimlik doğrulama kapsamları ile önceden tanımlanmıştır, bu da ajanın tahmin veya aşırılığa gitmesini engeller. En zor kısım, SaaS veri modellerini normalleştirmektir – araçlar gibi Workday, müşterilerin özel nesneleri ve ilişkileri tanımlamasına izin verir, bu da büyük bir karmaşıklık getirir. Motorumuz, bu işlemi gerçek zamanlı olarak gerçekleştirir ve geliştiricilere deterministik bir yürütme katmanı sağlar, bu da LLM destekli eşleme tarafından güçlendirilir.”

StackOne’un araç çağırma motoru, önde gelen LLM’lerin yeteneklerinden daha hızlı ve daha doğru nasıl?

Guillaume: “Anahtar, yapıdır. Motorumuz, modellere tam olarak hangi argümanları kullanacağını bildiren tipilmiş ve eksiksiz olarak tanımlanmış işlev imzaları sağlar. Altta yatan StackOne, araç çağrılarını toplu olarak paralelleştirir ve hız sınırlarını saygı göstererek talepleri mümkün olduğunca hızlı bir şekilde gerçekleştirir ve otomatik olarak yeniden deneme yapar. Ayrıca, kimlik bilgilerini merkezi olarak yönettiğimiz için, döngü içinde yeniden kimlik doğrulamasına gerek yoktur. Bu optimizasyonlar, gerçek zamanlı olarak ajanları çalıştırmaya çalışırken büyük bir fark yaratır.”

StackOne, AI kullanım örnekleri için nasıl optimize edilmiştir, örneğin Retrieval-Augmented Generation (RAG), araç kullanımı veya gerçek zamanlı ajan yürütmesi?

Guillaume: “RAG boru hatları için delta-only uç noktaları sunuyoruz, bu da bağlam pencerelerini kısa ve verimli tutar. Gerçek zamanlı ajanlar için, yerel olayları kullanarak veya altta yatan araçlar tarafından sağlanan olayları sağlamayan sentetik olaylar oluşturarak birleşik web kancalarını destekleriz. Ayrıca, kiracı ve proje düzeyinde ince ayarlı erişim kontrolü uygulayarak, birden fazla ajanı farklı kullanıcılar arasında güvenli bir şekilde düzenleriz.”

Takımların entegrasyonları dahili olarak inşa etmesi ile StackOne gibi bir platform kullanması arasındaki en yaygın yanlış anlaşılmalar nelerdir?

Romain: “Bir mit, entegrasyonların sadece bir API çağrısı yapmaktan ibaret olduğudur. İlk inşa basit görünse de, devam eden bakım genellikle mühendislik zamanının %20’sini tüketir. Takımlar ayrıca niş konektörlerin değerini küçümsüyor: önceliklendirmeyi ertelediğiniz konektörler, aslında churn riskinin yaşandığı yerlerdir. Güvenlik genellikle son düşünülür. Kendi kendine inşa eden takımlar, SOC-2 uyumluluğu veya kiracı izolasyonu gibi şeyleri nadiren kapsar, bu da kurumsal müşteriler için müzakere edilemez. Ve sonra kiracı özelleştirmesi var. Her yeni müşteri, kendi kenar durumları, yapılandırma tuhaflıkları ve eşleme mantığı ile birlikte gelir, bu da başlangıçta gözden kaçan sürekli bir karmaşıklık ekler.”

Herkes AI ajanlarından bahsediyor, ancak gerçek dünya dağıtımı hala erken. Kurumsal kabulü engelleyen en büyük şeyin ne olduğunu düşünüyorsunuz ve StackOne bunu nasıl ele alıyor?

Romain: “Güvenlik ve uyumluluk hala en büyük engeller. CIO’lar, ajanların kapsamı dışında hareket etmesinden veya denetim boşlukları oluşturmasından endişe ediyor. StackOne, en düşük ayrıcalık OAuth kapsamlarını zorlayarak, kiracı düzeyinde öldürme anahtarları sağlayarak ve tam bir denetim izi sunarak bunu çözüyor. Risk ekipleri, bu düzeyde kontrolü gördüklerinde, kapı bekçileri olmaktan aktif destekçilere dönüşüyorlar.”

AI ajanlarının SaaS platformları boyunca kullanıcılar adına eylemde bulunmasına ilişkin en büyük teknik veya güvenlik zorlukları nelerdir ve bunları nasıl hafifletiyorsunuz?

Guillaume: “Token yayılması ve yenileme döngülerini yönetmeniz gerekir, bu da merkezi bir şifreli kasa ile çözülür. Satır düzeyinde veri sızıntısını önlemek başka bir zorluktur, bu nedenle ajanın yalnızca doğru verilere erişebilmesi için araç çağırma sırasında deterministik hesap tanımlayıcılarını zorlarız. Ajan sapması veya suistimalini önlemek için sürekli olarak politika kontrolleri ve kırmızı takım testleri çalıştırırız. Platformumuz ayrıca, hangi eylemin hangi bağlı sisteme yönelik olarak kullanılabilir olacağını parametrelemeye izin verir. Güvenlik, temelden itibaren inşa edilmelidir.”

LangChain ve CrewAI gibi açık kaynaklı araçların geleceğini, StackOne gibi özel platformlarla nasıl birleştireceğinizi düşünüyorsunuz?

Guillaume: “Açık kaynaklı araçları, orkestrasyon katmanı ve StackOne’u altta yatan altyapı olarak görüyoruz. Bu nedenle, LangChain ve CrewAI iş akışlarına doğrudan bağlanan Python ve Typescript için SDK’ler inşa ettik. Açık kaynaklı araçların prototip oluşturmak için, yönetilen platformların ise üretim sınıfı güvenilirlik için kullanılacağı bir hibrit modelin ortaya çıkacağını göreceksiniz, tıpkı ekiplerin Terraform’u AWS ile kullanması gibi. Bu, ya biri ya diğeri değil, her ikisidir.”

Harika röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular StackOne‘u ziyaret edebilir.