Aqui está um paradoxo estranho: os agentes de codificação de IA agora podem desmontar UIs, chamar APIs e gerar modelos de dados em segundos. But when it comes to building , they consistently under-deliver. production-grade product integrations Integração de produtos de nível de produção O Cursor pode gerar um backend com autenticação. O Lovable pode projetar uma interface de usuário inteira a partir de uma mensagem. Essas ferramentas mudaram fundamentalmente a forma como construímos software. Com exceção de um obstinado problema: product integrations. Peça a qualquer agente de IA para "construir uma integração Slack" e você receberá código. Code that like it would work. looks Olha Mas implante-o para a produção – onde os clientes usam diferentes níveis de espaço de trabalho Slack, onde os limites de taxa variam de acordo com o plano, onde as assinaturas do webhook mudam de formato, onde os tokens OAuth expiram imprevisivelmente – e tudo quebra. This isn't an AI problem. It's an infrastructure problem. Durante a última década, tentamos abordar integrações com plataformas iPaaS, APIs unificadas e construtores de código baixo. Cada um prometeu tornar as integrações fáceis. Agora, a IA promete democratizar a construção da integração como nunca antes! E será – mas somente se lhe dermos a base certa para construir. Mas por que a IA luta com as integrações? Integrações de produtos reais são complexas, cheias de casos de borda e exigem conhecimento profundo que os agentes de IA simplesmente não têm. There Are Three Fundamental problems: A IA é otimizada para simplicidade sobre complexidade. Integrações do mundo real são complexas: fluxos de autenticação, gerenciamento de erros, limites de taxa, campos personalizados, etc. É difícil para a IA resolver para todos os casos necessários. . A IA pode construir integrações simples que funcionem em cenários perfeitos, mas não pode lidar com a complexidade necessária para o uso de produção de forma confiável. Agentes de IA fazem coisas com contexto insuficiente Como a maioria dos desenvolvedores junior, os agentes de IA trabalham com documentação de API incompleta ou desatualizada. Eles não têm experiência no mundo real com como as integrações realmente se comportam na produção - as curiosidades, limitações e nuances que vêm apenas da construção de centenas de integrações em diferentes aplicativos. Falta de feedback para agentes de IA A IA não tem ferramentas robustas à sua disposição para testar corretamente as integrações.Sem uma maneira de validar, depurar e repetir a lógica da integração, o código gerado pela IA permanece frágil e pouco confiável para uso na produção. Testar integrações não é o mesmo que testar seu código de aplicação porque envolve sistemas externos que são difíceis ou impossíveis de ridicularizar. Isso significa que você pode criar um código que Bem, mas não vai realmente funcionar em muitos casos quando seus usuários conectam suas contas do mundo real. Olha A solução: enquadramento + contexto + infraestrutura Para construir integrações de nível de produção com a IA, você precisa de três coisas: 1. A framework that breaks down complexity Em vez de pedir à IA para lidar com tudo de uma vez, divida as integrações em blocos de construção gerenciáveis - conectores, ações, fluxos e esquemas que a IA pode gerar e compor de forma confiável. 2. Rich context about real-world integrations A IA precisa de mais do que documentação da API. Ela precisa de conhecimento sobre como as integrações realmente se comportam na produção: casos comuns de borda, quirks da API, melhores práticas e mapeamentos de campo que funcionam em diferentes configurações do cliente. 3. Infrastructure for testing and maintenance Você precisa de ferramentas que permitam que a IA teste integrações contra sistemas externos reais, itere em falhas e mantenha automaticamente integrações à medida que as APIs externas evoluem. Com esses três componentes, a IA pode construir de forma confiável integrações de nível de produção que realmente funcionam. Como a Membrana implementa esta solução é projetado especificamente para construir e manter integrações de produtos. Ele fornece exatamente o que os agentes de IA precisam: Membranas Blocos de construção modulares que descompõem a complexidade da integração em peças AI pode lidar (ver Membrane Framework) Agente de codificação de IA especializado treinado para construir integrações (Agente de membrana) Conhecimento operacional proprietário de milhares de integrações do mundo real que funcionam através da Membrane. Ferramentas e infraestrutura para testar e validar integrações que funcionam com sistemas externos ao vivo. Quer ver o agente em ação? siga o link para experimentá-lo. Quer ver o agente em ação? Para dar uma tentativa. Siga o link Siga o link Como funciona Imagine que você está construindo uma nova integração para o seu produto a partir do zero - conectando-se a um aplicativo externo para sincronizar dados, desencadear ações ou ativar fluxos de trabalho. Passo 1: Descreva o que você quer construir Diga a um agente de IA qual a integração que você precisa em linguagem natural: “Criar uma integração que faça [use case] com [External App].” O agente de IA entende sua intenção e começa a construir um pacote de integração completo que inclui: Conectores para o aplicativo alvo. Gerenciamento de autenticação. Elementos que implementam a lógica de integração - testados contra sistemas externos ao vivo. API e SDK para adicionar a integração resultante ao seu aplicativo. Passo 2: Testar e validar a integração Na etapa anterior, o agente faz o seu melhor para construir e testar a integração. Você pode revisar os resultados de seus testes e, opcionalmente, executar testes adicionais por conta própria usando a interface de usuário ou a API. Se você encontrar problemas, peça ao agente para resolvê-los. É tão simples! Passo 3: Adicione ao seu aplicativo Agora conecte a integração ao seu produto usando o método que funciona melhor para você. API - Faça chamadas HTTP diretas para executar ações de integração SDK - Use um SDK nativo em seu código backend MCP - Exponha o contexto de integração aos agentes de codificação de IA Agentes de IA - Conecte ferramentas como Claude Code, Cursor ou Windsurf ao Membrane e peça-lhes para implementar mudanças em seu produto. O resultado Você descreveu o que você queria uma vez. AI fez o resto. A integração final: Permite que os usuários conectem aplicativos externos com auth de nível de produção seguro Execute sua lógica de integração através de ações testadas e reutilizáveis Funciona com uma infraestrutura de integração confiável e estável, alimentada por IA Por que o Membrane é melhor do que os agentes de codificação de IA de propósito geral? 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. Complexidade Construi toda a integração de uma só vez: pode implementar a lógica de “melhor caso”, mas luta com casos de uso mais complexos. Os blocos de construção modulares permitem testar adequadamente cada peça de integração antes de montá-la juntos. Contexto Tem acesso a um subconjunto limitado de documentos de API públicos Especializa-se em pesquisar documentos de API públicos + tem acesso ao contexto proprietário sob o capô. Teste Limitado a ferramentas de teste de código padrão que não são adequadas para testar integrações Utiliza framework de teste e infraestrutura projetada para integrações de produtos. Manutenção Não faz manutenção até que você especificamente peça para fazer algo. Cada integração vem com testes, observabilidade e manutenção embutidos. A imagem maior Os agentes de codificação de IA estão transformando a forma como construímos software, mas eles precisam da base certa para construir integrações de nível de produção. Quando você combina a IA com a infraestrutura apropriada - contexto sobre integrações do mundo real, blocos de construção modulares e ferramentas de teste - você desbloqueia um ciclo de desenvolvimento completo: Descreva suas necessidades de integração para o agente → Veja a IA construir as integrações com os componentes necessários → Implemente pacotes prontos para a produção em seu ambiente Descreva suas necessidades de integração para o agente → Veja a IA construir as integrações com os componentes necessários → Implemente pacotes prontos para a produção em seu ambiente Isso é o que se torna possível quando a IA tem as ferramentas certas para trabalhar. Start building production-grade integrations with AI. Experimente a membrana Leia os Docs
