Aquí hay una extraña paradoja: los agentes de codificación de IA ahora pueden desmontar las interfaces de usuario, llamar APIs y generar modelos de datos en segundos. But when it comes to building , they consistently under-deliver. production-grade product integrations Integración de productos a nivel de producción Cursor puede generar un backend con autenticación. Lovable puede diseñar una interfaz de usuario completa desde un prompt. Estas herramientas han cambiado fundamentalmente la forma en que construimos software. A excepción de un obstinado problema: product integrations. Pídale a cualquier agente de IA que "construya una integración Slack" y obtendrá el código. Code that like it would work. looks mirando Pero déjalo a la producción, donde los clientes usan diferentes niveles de espacio de trabajo de Slack, donde los límites de tasa varían según el plan, donde las firmas de webhook cambian de formato, donde los tokens de OAuth caducan impredeciblemente, y todo se rompe. This isn't an AI problem. It's an infrastructure problem. Durante la última década, hemos tratado de abordar las integraciones con plataformas iPaaS, APIs unificadas y constructores de código bajo. Cada uno prometió facilitar las integraciones. Cada uno fracasó cuando los clientes necesitaban algo más allá de la conectividad a nivel de superficie. Ahora, AI promete democratizar la construcción de la integración como nunca antes! Y lo hará, pero sólo si le damos la base adecuada sobre la que construir. Pero ¿por qué lucha con la integración? Las integraciones de productos reales son complejas, llenas de casos de punta, y requieren un conocimiento profundo que los agentes de IA simplemente no tienen. There Are Three Fundamental problems: La IA está optimizada para la simplicidad sobre la complejidad. Las integraciones del mundo real son complejas: flujos de autenticación, manejo de errores, límites de tasa, campos personalizados, etc. Es difícil que la IA resuelva todos los casos necesarios. . La IA puede construir integraciones simples que funcionen en escenarios perfectos, pero no puede manejar de manera confiable la complejidad necesaria para el uso de la producción. Los agentes de IA hacen cosas con un contexto insuficiente Al igual que la mayoría de los desarrolladores juveniles, los agentes de IA trabajan con documentación de API incompleta o desactualizada. carecen de experiencia en el mundo real con cómo se comportan las integraciones en la producción - las peculiaridades, limitaciones y matices que solo provienen de la construcción de cientos de integraciones en diferentes aplicaciones. La falta de feedback para los agentes de IA La IA no tiene herramientas robustas a su disposición para probar correctamente las integraciones. Sin una manera de validar, debugar e iterar la lógica de la integración, el código generado por la IA sigue siendo frágil e infiable para el uso de la producción. Testar integraciones no es lo mismo que probar el código de su aplicación porque involucra sistemas externos que son difíciles o imposibles de burlar. El resultado? AI puede producir el código que Sí, pero no funcionará en muchos casos cuando sus usuarios se conecten a sus cuentas del mundo real. mirando La solución: marco + contexto + infraestructura Para construir integraciones de nivel de producción con AI, necesitas tres cosas: 1. A framework that breaks down complexity En lugar de pedir a la IA que maneje todo de una vez, divide las integraciones en bloques de construcción gestionables: conectores, acciones, flujos y esquemas que la IA puede generar y componer de manera confiable. 2. Rich context about real-world integrations La IA necesita más que la documentación de la API. Necesita conocimiento sobre cómo se comportan las integraciones en la producción: casos comunes de borde, errores de la API, mejores prácticas y mapas de campo que funcionan en diferentes configuraciones de clientes. 3. Infrastructure for testing and maintenance Necesitas herramientas que permitan probar integraciones de IA contra sistemas externos reales, iterar fallos y mantener automáticamente las integraciones a medida que evolucionan las APIs externas. Con estos tres componentes, la IA puede construir de forma confiable integraciones de nivel de producción que realmente funcionen. Cómo se implementa esta solución está diseñado específicamente para construir y mantener integraciones de productos. proporciona exactamente lo que los agentes de IA necesitan: Membranas Bloques de construcción modulares que descomponen la complejidad de la integración en piezas que la IA puede manejar (véase el marco de membrana) Agente de codificación de IA especializado capacitado para construir integraciones (Agente de membrana) Conocimientos operativos propietarios de miles de integraciones del mundo real que se ejecutan a través de Membrane. Herramientas e infraestructura para probar y validar integraciones que funcionan con sistemas externos en vivo. ¿Quieres ver al agente en acción? sigue el enlace para probarlo. ¿Quieres ver al agente en acción? Para darle un intento. Sigue el enlace Sigue el enlace Cómo funciona Imagínese que está construyendo una nueva integración para su producto desde cero: conectándose a una aplicación externa para sincronizar datos, desencadenar acciones o habilitar flujos de trabajo. Paso 1: Describe lo que desea construir Dile a un agente de IA qué integración necesita en lenguaje natural: “Crea una integración que hace [caso de uso] con [App External]”. El agente de IA entiende su intención y comienza a construir un paquete de integración completo que incluye: Conectores para la aplicación de destino. Gestión de la autenticación. Elementos que implementan la lógica de integración - probados contra sistemas externos en vivo. API y SDK para agregar la integración resultante a su aplicación. Paso 2: Probar y validar la integración En el paso anterior, el agente hace todo lo posible para construir y probar la integración. Puede revisar los resultados de sus pruebas y, opcionalmente, ejecutar pruebas adicionales propias usando la interfaz de usuario o la API. Si encuentra problemas, pide al agente que los arregle. ¡Es tan simple! Paso 3: Añadir a tu app Ahora conecte la integración a su producto utilizando el método que mejor funciona para usted. API - Hacer llamadas HTTP directas para ejecutar acciones de integración SDK - Utilice un SDK nativo en su código de backend MCP - Exponer el contexto de integración a los agentes de codificación de IA Agentes de IA: Conecte herramientas como Claude Code, Cursor o Windsurf a Membrane y pídales que implementen cambios en su producto. El resultado Usted describió lo que quería una vez. AI hizo el resto. La integración final: Permite a los usuarios conectar aplicaciones externas con una autenticación de nivel de producción segura Ejecuta tu lógica de integración a través de acciones probadas y reutilizables Se ejecuta en una infraestructura de integración fiable y estable, impulsada por la IA ¿Por qué es Membrane mejor que los agentes de codificación de IA de propósito general? Challenge General-purpose AI Agents Membrane Complexity Builds the whole integration at once: can implement “best case” logic, but struggles with more complex use cases. Modular building blocks allow properly testing each piece of integration before assembling it together. Context Has access to limited subset of public API docs Specialises in researching public API docs + has access to proprietary context under the hood. Testing Limited to standard code testing tools that are not adequate for testing integrations Uses testing framework and infrastructure purpose-built for product integrations. Maintenance Doesn’t do maintenance until you specifically ask it to do something. Every integration comes with built-in testing, observability, and maintenance. Complejidad Construye toda la integración a la vez: puede implementar la lógica de “mejor caso”, pero lucha con casos de uso más complejos. Los bloques de construcción modulares permiten probar adecuadamente cada pieza de integración antes de ensamblarla. Contexto Tiene acceso a un subconjunto limitado de documentos de API públicos Se especializa en la investigación de documentos de API públicos + tiene acceso al contexto propietario bajo el capó. La prueba Limitado a herramientas de prueba de código estándar que no son adecuadas para las integraciones de prueba Utiliza el marco de pruebas e infraestructura diseñada para la integración de productos. Mantenimiento No hace mantenimiento hasta que específicamente le pida que haga algo. Cada integración viene con pruebas, observabilidad y mantenimiento integrados. La imagen más grande Los agentes de codificación de IA están transformando la forma en que construimos software, pero necesitan la base adecuada para construir integraciones de nivel de producción. Cuando combina la IA con la infraestructura adecuada -contexto sobre integraciones del mundo real, bloques de construcción modulares y herramientas de prueba- desbloquea un ciclo de desarrollo completo: Describe sus necesidades de integración al agente → Ve a la IA construir las integraciones con los componentes necesarios → Despliega paquetes listos para la producción en su entorno Describe sus necesidades de integración al agente → Ve a la IA construir las integraciones con los componentes necesarios → Despliega paquetes listos para la producción en su entorno Esto es lo que se hace posible cuando la IA tiene las herramientas adecuadas para trabajar con. Start building production-grade integrations with AI. Prueba las membranas Leer los Docs
