Ромен Сест’єр (CEO) та Гійом Лебедель (CTO), співзасновники StackOne – Інтерв’ю

Ромен Сест’єр, співзасновник та CEO StackOne, створив продукт з нуля до оцінки в 1 мільярд доларів у Google, а також обіймав посаду віце-президента з продукту та послуг у Yieldify, де керував 70 людьми по всьому світу та очолював стратегію інтеграції SaaS. Ромен також відкрив офіс у Великій Британії як керівник британських послуг у ContentSquare та керував інтеграцією з інструментами А/В-тестування. Він також співзаснував попередній стартап Upper.ai з Гійомом.

Гійом Лебедель, співзасновник та CTO StackOne, обіймав посаду віце-президента з інженерії у Yieldify, компанії, яку придбала Publicis. Гійом керував командами інтеграції та створив сотні інтеграцій з інструментами SaaS, які використовують понад 1000 продуктів SaaS. Він також створив та підтримував API з понад 2 мільярдами запитів на місяць.

StackOne – це платформа інтеграції, орієнтована на приватність, яка використовує штучний інтелект для допомоги компаніям B2B SaaS та агентам штучного інтелекту у створенні реальних, двонаправлених інтеграцій по всім підприємствам через єдиний уніфікований API. Розроблена для швидкості та безпеки, вона дозволяє розробникам виводити інтеграції за кілька днів, а не тижнів, не зберігаючи дані клієнтів.

Що надихнуло вас покинути Google та співзасновати StackOne, і яку прогалину в сфері інтеграції штучного інтелекту чи SaaS ви бачили, що зробило цю можливість терміновою?

Ромен: “Біль інтеграції – це щось, що я відчував на кожному етапі своєї кар’єри, чи то я був на ранній стадії стартапу, чи працював з великомасштабними системами всередині Google. Коли я очолював продукт у Google, я будував інструмент аналізу даних для роздрібної торгівлі, і навіть там – у одній з найбільш технічно розвинених компаній світу – ми зіткнулися з величезними перешкодами просто для отримання чистої інтеграції між системами. Тоді мені це справді стало зрозуміло: це поширена, системна проблема. І з появою великих мовних моделей ми побачили нове вікно можливостей. Раптом з’явилася можливість повністю переосмислити шар інтеграції: той, який не просто прикріплений, а побудований з нуля для штучного інтелекту. Гійом і я бачили це чітко: час був правильний, і ринок був голодний до рішення.”

Як ваш досвід керівництва продуктом та послугами у Yieldify та ваша робота в Area 120 вплинули на ваш підхід до стратегії продукту StackOne?

Ромен: “У Yieldify я очолював як продукт, так і послуги, що навчило мене важливості зв’язку між дорожньою картою та реальними результатами доходів; речі, як швидша реєстрація партнерів, вища середня вартість замовлення або нижча скористь. У Google я розширив продукт даних про інсайти, який приніс 1 мільярд доларів додаткового доходу, і цей досвід підкріпив, наскільки важливими є метрики досвіду користувача та прийняття для успіху. Area 120 був зовсім іншим створенням – це було все про ідеї у 10 разів та швидкість. Це навчило мене рухатися швидко, постійно експериментувати та не боятися робити великі ставки. Все це глибоко вплинуло на те, як ми будуємо у StackOne: двотижневі спринти, сміливі ставки на продукт та лазерне фокусування на тому, щоб зробити інтеграції не просто легшими для масштабування, а й приємними у використанні.”

StackOne не будує нову модель – ви будуєте сполучну тканину між моделями та системами SaaS. Чому цей шар інфраструктури так критичний для успіху агентів штучного інтелекту?

Гійом: “Реальність така, що агенти штучного інтелекту не тільки потребують мозку, а й рук. Модель може розумно міркувати, але якщо вона не може вчиняти точні, безпечні та швидкі дії у реальному світі, вона сильно обмежена. Без структурованого шару інфраструктури для керування аутентифікацією, обмеженнями швидкості та дозволами доступу вони або будуть марити та вчиняти неправильні дії, або зламають щось. Більшість компаній використовують понад 100 інструментів SaaS, тому без платформи, як StackOne, яка абстрагує труби, ви застрягнете, намагаючись підключити кожен окремо. Наша робота полягає в тому, щоб надати агентам безпечний, масштабований доступ до інструментів, яких їм потрібно, щоб команди могли зосередитися на логіці, а не логістіці.”

Можете розказати, як працює платформа StackOne з уніфікованим API та діями агентів штучного інтелекту під капотом? Що технічно складного в цьому?

Гійом: “Ми визначаємо єдиний вичерпно описаний OpenAPI-специфікацію на домен, який відображається на сотні базових кінцівок. Ця специфікація залишається актуальною централізовано, тому клієнтам не потрібно керувати змінами версій. Наші схеми інструментів приходять з попередньо визначеними областями аутентифікації, що означає, що агент не здогадується чи не переходить межі. Найскладнішою частиною є нормалізація моделей даних SaaS – інструменти, як Workday, дозволяють клієнтам визначати користувацькі об’єкти та відносини, що вводить величезну складність. Наш двигун обробляє все це в реальному часі, надавши розробникам надійний, детермінований шар виконання, підкріплений відображенням великих мовних моделей.”

Що робить двигун виклику інструментів StackOne швидшим та точнішим, ніж можливості навіть провідних великих мовних моделей?

Гійом: “Ключем є структура. Наш двигун забезпечує типізовані та вичерпно описані сигнатури функцій, тому моделі знають точно, які аргументи використовувати. Під капотом StackOne здатний пакетувати та паралелізувати виклики інструментів, одночасно поважаючи обмеження швидкості для здійснення запитів якомога швидше з автоматичними повторами. І оскільки ми керуємо обліковими даними централізовано, немає потреби в повторній аутентифікації всередині циклу. Ці оптимізації роблять величезну різницю, коли ви намагаєтеся запускати агентів в реальному часі.”

Як StackOne оптимізований конкретно для випадків використання штучного інтелекту, таких як генерація, посилена витяганням (RAG), використання інструментів чи виконання агентів в реальному часі?

Гійом: “Ми пропонуємо кінцеві точки тільки для дельта-операцій для трубопроводів RAG, які тримає короткими та ефективними контекстні вікна. Для агентів в реальному часі ми підтримуємо потокові уніфіковані веб-хуки, використовуючи рідні події чи створюючи синтетичні події, коли базові інструменти не надають необхідних подій. І наша платформа забезпечує тонкий контроль доступу на рівні орендаря та проекту, що є важливим для оркестрування кількох агентів по різних користувачах безпечно.”

Які найпоширеніші заблуждення команд щодо побудови інтеграцій внутрішньо проти використання платформи, як StackOne?

Ромен: “Одним із великих міфів є те, що інтеграції полягають лише у виклику API. Перший етап будівництва може виглядати простим, але подальше технічне обслуговування часто споживає 20% часу інженерів. Команди також недооцінюють значення нішевих конекторів: ті, яких ви депріоритизуєте, можуть бути тим місцем, де ризик скористи дійсно існує. І безпека часто є післяthought. Команди DIY рідко покривають речі, як відповідність SOC-2 чи ізоляцію орендаря, які є непоговорними для клієнтів підприємства. І тоді є налаштування орендаря. Кожний новий клієнт приносить свій набір особливих випадків, особливостей конфігурації та логіки відображення, що додає постійну складність, яку легко пропустити заздалегідь.”

Усі говорять про агентів штучного інтелекту, але реальне розгортання все ще на ранній стадії. Що, на вашу думку, утримує масове підприємницьке прийняття – і як StackOne звертається до цього?

Ромен: “Безпека та відповідність вимогам все ще є найбільшими блокаторами. CIO турбуються про дії агентів поза межами їх повноважень або створення пробілів у аудиті. StackOne вирішує це, забезпечуючи мінімальні області дії OAuth, увімкнення вимкнення орендаря та надання повного аудиту. Коли команди з ризику бачать такий рівень контролю, вони переходять від ролі воріт до активної підтримки.”

Які найбільші технічні чи безпекові виклики в дозволі агентам штучного інтелекту діяти від імені користувачів по всім платформам SaaS – і як ви пом’якшуєте їх?

Гійом: “Ви повинні керувати такими речами, як розсіювання токенів та цикли оновлення, які ми вирішуємо за допомогою централізованого зашифрованого сховища. Запобігання витоку даних на рівні рядка є ще одним викликом, тому ми забезпечуємо детерміновані ідентифікатори облікових записів у виклику інструменту, щоб агенти могли отримувати доступ лише до правильних даних, і це не залежить від великої мовної моделі. І щоб уникнути дрейфу агента чи зловживання, ми постійно проводимо перевірки політики та тестування червоних команд. Наша платформа також дозволяє параметризувати, яку дію слід зробити для кожного пов’язаного системи. Безпека повинна бути закладена з самого початку.”

Як ви бачите майбутнє відкритих інструментів, таких як LangChain та CrewAI, змішання з пропрієтарними платформами, такими як StackOne?

Гійом: “Ми бачимо відкритий код як шар оркестрування та StackOne як базову інфраструктуру. Тому ми створили SDK для Python та Typescript, які підключаються безпосередньо до потоків LangChain та CrewAI. Ви побачите гібридну модель, яка виникає, з відкритим кодом для прототипування та керованими платформами для надійності рівня виробництва, схожою на те, як команди використовують Terraform з AWS. Це не або-або, це і те, і інше.”

Дякуємо за велике інтерв’ю, читачам, які бажають дізнатися більше, слід відвідати StackOne.