ここに奇妙なパラドックスがあります: AI コーディングエージェントは現在、UI をセットアップし、API を呼び出し、数秒でデータモデルを生成することができます。 But when it comes to building , they consistently under-deliver. production-grade product integrations 生産レベルの製品統合 Claude Code は React ダッシュボードをセットアップできます。Cursor は認証でバックエンドを生成できます。 Lovable はインタフェースからユーザー全体を設計できます。これらのツールは、ソフトウェアを構築する方法を根本的に変えました。 たった一つの頑固な問題を除き、 product integrations. AI エージェントに「Slack 統合を構築する」と尋ねると、コードが届きます。 Code that like it would work. looks 見た目 しかし、顧客が異なるSlackワークスペースレベルを使用する、レート制限がプランによって異なる、Webhook署名がフォーマットを変更する、OAuthトークンが予測不能に期限が切れる、そしてすべてが破られる場所で、それを生産に展開してください。 This isn't an AI problem. It's an infrastructure problem. 過去10年間、我々はiPaaSプラットフォーム、統一されたAPI、および低コードビルダーとの統合に対処しようと試みてきました。それぞれが統合を容易にすることを約束しました。 今、AIはこれまでにないように統合の建設を民主化することを約束します! そして、そうするだろう――しかし、私たちがそれに正しい基盤を与えるならば。 しかし、なぜAIは統合と闘うのか。 実際の製品統合は複雑で、エッジケースに満ち、AIエージェントが単に持っていない深い知識を必要とする。 There Are Three Fundamental problems: AIは、複雑さよりもシンプルさに最適化されています。 現実世界の統合は複雑である:認証フロー、エラー処理、レート制限、カスタムフィールドなど、AIが必要なすべてのエッジケースを解決するのは困難です。 . AIは完璧なシナリオで動作するシンプルな統合を構築することができますが、生産使用に必要な複雑さを信頼できるように処理することはできません。 AIエージェントは、不十分な文脈で行う ほとんどのジュニア開発者と同様に、AIエージェントは不完全または時代遅れのAPIドキュメントで働いています. They lack real-world experience with how integrations actually behave in production - the quirks, limitations, and nuances that only come from building hundreds of integrations across different apps. 彼らは、実際にどのように統合が生産で行動するかについて、実際の経験が欠けています。 AIエージェントのためのフィードバックループの欠如 AIは、インテグレーションを正しくテストするための強力なツールを持っていません。インテグレーションの論理を検証し、デバッグし、再起動する方法がなければ、AIによって生成されたコードは、生産用に脆弱で信頼できないままです。 統合をテストすることは、冗談を言うのは難しいまたは不可能な外部システムを含むため、アプリケーションコードをテストするとは違います。 AIはコードを生成することができる。 正しいが、実際には、ユーザーが現実世界のアカウントに接続する場合に実際には機能しない。 見た目 ソリューション:フレームワーク + コンテキスト + インフラ AIとの生産レベルの統合を構築するには、以下の3つが必要です。 1. A framework that breaks down complexity AIがすべてを一度に処理するように求める代わりに、統合を管理可能なビルドブロックに分割します - コネクタ、アクション、フロー、およびAIが信頼できるように生成し、構成することができます。 2. Rich context about real-world integrations AI は API ドキュメント以上の知識を必要とし、統合が実際に生産中にどのように機能するかについての知識を必要とします:一般的なエッジケース、API クイーク、ベスト プラクティス、および異なる顧客設定で動作するフィールドマッピング。 3. Infrastructure for testing and maintenance AI が実際の外部システムに対して統合をテストし、失敗を繰り返し、外部 API が進化するにつれて統合を自動的に維持できるツールが必要です。 これらの3つのコンポーネントで、AIは実際に機能する生産レベルの統合を信頼できるように構築することができます。 Membrane がこのソリューションをどのように実装するか 製品統合を構築および維持するために特別に設計されています. It provides exactly what AI agents need: メンバー AIが処理できる部分に統合複雑さを分解するモジュラービルドブロック(Membrane Frameworkを参照) 統合を構築するために訓練された専門のAIコーディングエージェント(Membrane Agent) Membrane を介して実行される数千の現実世界統合から得た独自の操作知識。 ライブ外部システムで動作する統合をテストおよび検証するためのツールとインフラストラクチャ。 アクションでエージェントを見たいですか? リンクに従って試してみてください。 アクションでエージェントを見たいですか? リンクに従って試してみてください。 リンクをフォロー どのように機能する 製品の新しい統合をゼロから構築していると想像してください - データを同期したり、アクションを起動したり、ワークフローを有効にしたりするために外部アプリに接続します。 ステップ1:あなたが作りたいものについて説明する AIエージェントに、自然言語でどのような統合が必要か教えてください。 「外部アプリ(External App)」と「外部アプリ(External App)」を組み合わせる。 AIエージェントはあなたの意図を理解し、以下を含む完全な統合パッケージの構築を開始します。 ターゲットアプリのコネクタ 管理された認証 統合論理を実装する要素 - ライブ外部システムに対してテスト。 API および SDK を使用して、結果としてアプリに統合を追加します。 ステップ2:テストと統合の検証 前回のステップでは、エージェントは統合を構築し、テストするために最善を尽くします。 テストの結果をレビューし、オプションとして、UIまたはAPIを使用して独自の追加テストを実行できます。 問題が見つかったら、エージェントにそれを修正するように頼む。 こんなにシンプル! STEP 3: Add to your app を追加する あなたの製品に統合を接続して、あなたにとって最適な方法を使用します。 API - インテグレーションアクションを実行するための直接の HTTP 呼び出し SDK - バックエンドコードにネイティブSDKを使用する MCP – Expose integration context to AI coding agents(MCP:AIコーディングエージェントに統合コンテキストを暴露する) AI エージェント - Claude Code、Cursor、または Windsurf などのツールを Membrane に接続し、製品の変更を実装するように依頼します。 結果 あなたは一度望んだことを記述しました. AIは残りをしました。 最終的な統合: ユーザーがセキュアで生産レベルのAUTHで外部アプリを接続できるようにします。 テストされた、再利用可能なアクションを通じて統合論理を実行します。 AI によって動作する信頼性の高い安定した統合インフラストラクチャで動作する なぜMembraneは一般的なAIコーディングエージェントよりも優れているのでしょうか。 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. 複雑性 一度に全体の統合を構築する:「ベストケース」の論理を実装できますが、より複雑な使用ケースと戦います。 モジュラービルドブロックは、組み立て前にそれぞれの統合を正しくテストすることを可能にします。 文脈 公開APIドキュメントの限られたサブセットにアクセスできます。 パブリック API ドキュメント + を研究することに特化し、キャップの下で独占的な文脈にアクセスできます。 テスト 統合テストに不適切な標準コードテストツールに限定 製品統合のためのテストフレームワークおよびインフラストラクチャを用いる。 保守 特別に何かをするように頼まない限り、メンテナンスを行わない。 すべての統合には、組み込まれたテスト、観測性、およびメンテナンスが含まれています。 もっと大きな画像 AIコーディングエージェントは、ソフトウェアを構築する方法を変えていますが、生産レベルの統合を構築するのに適切な基盤が必要です。 AI を適切なインフラストラクチャと組み合わせた場合 - 現実世界の統合、モジュラービルドブロック、テストツールに関する文脈 - あなたは完全な開発ループを解除します。 エージェントにインテグレーションのニーズを説明する → Watch AI build the integrations with the necessary components → Deploy production-ready packages in your environment エージェントにインテグレーションのニーズを説明する → Watch AI build the integrations with the necessary components → Deploy production-ready packages in your environment これは、AIが正しいツールを持っているときに可能になるものです。 Start building production-grade integrations with AI. ↓↓ メンバー試し ↓↓↓ ドキュメンタリー The Docs
