הנה פרדוקס מוזר: סוכני הקוד AI יכולים כעת לגרד את ה-UI, להתקשר ל-API ולייצר מודלים של נתונים תוך שניות. But when it comes to building , they consistently under-deliver. production-grade product integrations אינטגרציה של מוצרים ברמה הייצור Cursor יכול ליצור backend עם אימות. Lovable יכול לעצב ממשק משתמש שלם מההזמנה. כלים אלה שינו באופן יסודי את האופן שבו אנו בונים תוכנה. חוץ מאחת הבעיות הקשות: product integrations. שאל כל סוכן AI "להקים אינטגרציה של Slack" ותקבל קוד. Code that like it would work. looks מראה אבל הפעל אותו לייצור - שם הלקוחות משתמשים ברמות עבודה שונות של Slack, שם גבולות התעריפים משתנים לפי תוכנית, שם חתימות ה- webhook משתנות, שם טוקי OAuth נופלים באופן בלתי צפוי - וכל זה נשבר. This isn't an AI problem. It's an infrastructure problem. במהלך העשור האחרון ניסינו לטפל באינטגרציות עם פלטפורמות iPaaS, APIs מאוחדות, ובמפתחי קוד נמוך.כל אחד הבטיח להפוך את האינטגרציות קלות. עכשיו, AI מבטיח לדמוקרטיזציה של בניית אינטגרציה כמו מעולם לא! וזה יהיה, אבל רק אם נתן לו את הבסיס הנכון לבנות עליו. אבל למה AI נאבק עם אינטגרציות? אינטגרציות מוצר אמיתיות הן מורכבות, מלאות של מקרים קדמיים, ודורשות ידע מעמיק כי סוכני AI פשוט אין. There Are Three Fundamental problems: AI הוא אופטימיזציה עבור הפשטות מעל המורכבות. אינטגרציות בעולם האמיתי הן מורכבות: זרימי אימות, ניהול שגיאות, גבולות קצב, שדות מותאמים אישית, וכו 'זה קשה עבור AI לפתור עבור כל המקרים הנדרשים קצה. . AI יכול לבנות אינטגרציות פשוטות שעובדות בתרחישים מושלמים, אך אינו יכול להתמודד באמינות עם המורכבות הדרושה לשימוש בייצור. סוכני AI עושים עם מסקנה לא מספקת כמו רוב המפתחים הצעירים, סוכני AI עובדים עם תיעוד API לא מלא או מיושן.הם חסרים ניסיון בעולם האמיתי עם האופן שבו אינטגרציות באמת מתנהגות בייצור - החסרונות, המגבלות והניואנסים שמגיעים רק מהבנייה של מאות אינטגרציות בין יישומים שונים. אובדן Feedback Loop עבור סוכני AI אין לו כלים חזקים לרשותו כדי לבדוק אינטגרציות כראוי.אם אין דרך לאמת, לבטל ולשנות את ההיגיון של אינטגרציה, הקוד שנוצר על ידי AI נשאר חלש ולא אמין לשימוש בייצור. בדיקה של אינטגרציות היא לא אותו דבר כמו בדיקה של קוד היישום שלך, כי זה כולל מערכות חיצוניות שקשה או בלתי אפשרי ללעג. תוצאה: AI יכול לייצר קוד אשר נכון, אבל זה לא באמת יעבוד במקרים רבים כאשר המשתמשים שלך להתחבר לחשבונות בעולם האמיתי שלהם. מראה הפתרון: framework + context + infrastructure כדי לבנות אינטגרציות ברמה הייצור עם AI, אתה צריך שלושה דברים: 1. A framework that breaks down complexity במקום לשאול את ה-AI לטפל בכל דבר בבת אחת, לחלק את האינטגרציות בלוקי בנייה בניהול - קישורי, פעולות, זרמים ותכניות ש-AI יכול ליצור ולהכין באמינות. 2. Rich context about real-world integrations AI זקוק לידע על האופן שבו אינטגרציות באמת מתנהגות בייצור: מקרים נפוצים של קצה, API quirks, שיטות טובות, ומפות שדה שעובדים בין הגדרות הלקוח השונות. 3. Infrastructure for testing and maintenance אתה צריך כלים המאפשרים אינטגרציות AI לבדוק נגד מערכות חיצוניות אמיתיות, לחזור על כישלונות, ולשמור על אינטגרציות באופן אוטומטי כמו API חיצוניים להתפתח. עם שלושת הרכיבים הללו, AI יכול לבנות באופן אמין אינטגרציות ברמה הייצור שעובדות למעשה. כיצד פועלת פתרון זה היא תוכננה במיוחד כדי לבנות ולשמור על אינטגרציות מוצר.היא מספקת בדיוק מה סוכני AI צריכים: Membrane בלוקי בניין מודולריים שמפרקים את מורכבות האינטגרציה לחתיכות AI יכול לטפל (ראה Membrane Framework) סוכן קוד מיוחד של AI מאומן לבניית אינטגרציות (סוכן קרום) ידע תפעולי מותאם אישית מתוך אלפי אינטגרציות בעולם האמיתי המופעלות באמצעות Membrane. כלים ותשתית לביצוע בדיקות ואימות של אינטגרציות שעובדות עם מערכות חיצוניות חיות. רוצה לראות את הסוכן בפעולה?קח את הקישור כדי לנסות. רוצים לראות את הסוכן בפעולה? כדי לתת לו ניסיון. עקבו אחרי link עקבו אחרי link איך זה עובד תארו לעצמכם שאתם בונים אינטגרציה חדשה עבור המוצר שלכם מלכתחילה – חיבור לאפליקציה חיצונית כדי לסנכרן נתונים, להפעיל פעולות או לאפשר תנועות עבודה. שלב 1: תיאר מה אתה רוצה לבנות ספר לסוכן AI איזה שילוב אתה צריך בשפה הטבעית: "יצירת אינטגרציה שעושה [מקרה שימוש] עם [אפליקציה חיצונית]". סוכן AI מבין את הכוונה שלך ומתחיל לבנות חבילה שלמה של אינטגרציה הכוללת: קישוריות עבור האפליקציה היעד. ניהול האותנטיות אלמנטים המייצגים את ההיגיון של האינטגרציה - נבדקו מול מערכת חיצונית חיצונית. API ו- SDK כדי להוסיף את האינטגרציה המתקבלת לאפליקציה שלך. שלב 2: בדיקת ואימות האינטגרציה בשלב הקודם, הסוכן עושה כמיטב יכולתו לבנות ולבדוק את האינטגרציה. באפשרותך לבדוק את תוצאות הבדיקות שלה, ובאפשרותך להפעיל בדיקות נוספות בעצמך באמצעות ה- UI או ה-API. אם אתה מוצא בעיות, אתה מבקש מהסוכן לתקן אותם. זה כל כך פשוט! שלב 3: הוסף לאפליקציה שלך עכשיו לחבר את האינטגרציה למוצר שלך באמצעות השיטה שעובדת הכי טוב בשבילך. API - ביצוע שיחות HTTP ישירות כדי לבצע פעולות אינטגרציה SDK - השתמש ב- SDK מקורי בקוד האחורי שלך MCP - לחשוף את הקשר של אינטגרציה לסוכני קוד AI סוכני AI - חיבור כלים כגון Claude Code, Cursor או Windsurf Membrane ולבקש מהם ליישם שינויים במוצר שלך. התוצאה אתה תיארת מה שרצית פעם אחת, AI עשתה את השאר. האינטגרציה הסופית : מאפשר למשתמשים להתחבר לאפליקציות חיצוניות באמצעות AUTH מאובטח ברמה הייצור מבצע את ההיגיון של האינטגרציה שלך באמצעות פעולות שנבדקו, ניתן לשימוש חוזר פועל על תשתית אינטגרציה אמינה ויציבה, המופעלת על ידי AI מדוע Membrane הוא טוב יותר מאשר סוכני קוד AI למטרה כללית? 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. מורכבות בונה את כל האינטגרציה בבת אחת: יכול ליישם את ההיגיון של "מקרה הטוב ביותר", אבל נאבק עם מקרים של שימוש מורכבים יותר. בלוקי בנייה מודולריים מאפשרים בדיקות נכונות של כל חלק של האינטגרציה לפני הרכבה ביחד. הקשר גישה למספר מוגבל של מסמכי API ציבוריים מתמחה במחקר של מסמכי API ציבוריים + יש גישה לקונקצרטים קנייניים תחת הכובע. מבחן מוגבל לכלי בדיקה סטנדרטיים של קוד שאינם מתאימים לביצוע בדיקות של אינטגרציות משתמש מסגרת בדיקה ותשתית בנויה למטרה לאינטגרציות של מוצרים. תחזוקה לא עושים תחזוקה עד שאתם מבקשים ממנו לעשות משהו. כל שילוב מגיע עם בדיקות מובנות, תצפית ותחזוקה. התמונה הגדולה ביותר סוכני הקוד AI משנים את הדרך בה אנו בונים תוכנה, אבל הם זקוקים לבסיס הנכון לבניית אינטגרציות ברמה הייצור. כאשר אתה משלב את ה- AI עם תשתית מתאימה - הקשר של אינטגרציות בעולם האמיתי, בלוקי בנייה מודולריים וכלים בדיקה - אתה פותח את מעגל הפיתוח המלא: תיאר את הצרכים שלך אינטגרציה לסוכן → צפה AI לבנות את האינטגרציות עם הרכיבים הדרושים → הפעל חבילות מוכנות לייצור בסביבה שלך תיאר את הצרכים שלך אינטגרציה לסוכן → צפה AI לבנות את האינטגרציות עם הרכיבים הדרושים → הפעל חבילות מוכנות לייצור בסביבה שלך זה מה שהופך להיות אפשרי כאשר AI יש את הכלים הנכונים לעבוד איתם. Start building production-grade integrations with AI. נסה את המנגנון קרא את Docs
