Iată un paradox ciudat: agenții de codificare AI pot acum să încarce UI-urile, să apeleze API-urile și să genereze modele de date în câteva secunde. But when it comes to building , they consistently under-deliver. production-grade product integrations Integrarea produselor la nivel de producție Cursor poate genera un backend cu autentificare. Lovable poate proiecta o interfață întreagă de utilizator dintr-o invitație. Aceste instrumente au schimbat fundamental modul în care construim software-ul. Cu excepția unei probleme încăpățânate: product integrations. Cereți oricărui agent AI să "construiască o integrare Slack" și veți obține cod. Code that like it would work. looks arată Dar implementați-o în producție - unde clienții folosesc diferite niveluri de spațiu de lucru Slack, unde limitele ratei variază în funcție de plan, unde semnăturile webhook schimbă formatul, unde jetoanele OAuth expiră imprevizibil - și totul se rupe. This isn't an AI problem. It's an infrastructure problem. De-a lungul ultimului deceniu, am încercat să abordăm integrările cu platformele iPaaS, API-urile unificate și constructorii cu cod scăzut. Fiecare a promis să facă integrările ușoare. Acum, AI promite să democratizeze construirea integrării ca niciodată înainte! Și va fi – dar numai dacă îi dăm fundamentul potrivit pe care să se construiască. Dar de ce se luptă AI cu integrările? Integrările reale ale produselor sunt complexe, pline de cazuri de margine și necesită cunoștințe profunde pe care agenții AI pur și simplu nu le au. There Are Three Fundamental problems: Inteligența artificială este optimizată pentru simplitate peste complexitate. Integrările din lumea reală sunt complexe: fluxurile de autentificare, gestionarea erorilor, limitele ratei, câmpurile personalizate etc. Este dificil pentru AI să rezolve toate cazurile de margine necesare. . AI poate construi integrări simple care funcționează în scenarii perfecte, dar nu poate gestiona în mod fiabil complexitatea necesară pentru utilizarea în producție. Agenții AI fac față unui context insuficient Ca majoritatea dezvoltatorilor juniori, agenții AI lucrează cu documentație API incompletă sau depășită.Le lipsește experiența din lumea reală cu modul în care integrările se comportă de fapt în producție - ciudățeniile, limitările și nuanțele care provin doar din construirea a sute de integrări în diferite aplicații. Lipsa feedback-ului pentru agenții AI AI nu are la dispoziție instrumente robuste pentru a testa integrările în mod corespunzător.Fără o modalitate de validare, debugare și iterare a logicii de integrare, codul generat de AI rămâne fragil și nesigur pentru utilizarea în producție. Testarea integrărilor nu este același lucru cu testarea codului aplicației, deoarece implică sisteme externe care sunt greu sau imposibil de batjocorit. Acest cod poate produce un cod care bine, dar nu va funcționa de fapt în multe cazuri atunci când utilizatorii dvs. se conectează la conturile lor din lumea reală. arată Soluția: cadru + context + infrastructură Pentru a construi integrări la nivel de producție cu AI, aveți nevoie de trei lucruri: 1. A framework that breaks down complexity În loc să cereți AI să gestioneze totul dintr-o dată, împărțiți integrările în blocuri de construcție gestionabile - conectori, acțiuni, fluxuri și scheme pe care AI le poate genera și compune în mod fiabil. 2. Rich context about real-world integrations AI are nevoie de mai mult decât de documentația API. Are nevoie de cunoștințe despre modul în care integrările se comportă de fapt în producție: cazuri comune de margine, API-uri ciudate, cele mai bune practici și hărți de câmp care funcționează în diferite setări ale clienților. 3. Infrastructure for testing and maintenance Aveți nevoie de instrumente care să permită testarea integrărilor AI împotriva sistemelor externe reale, repetarea eșecurilor și menținerea automată a integrărilor pe măsură ce API-urile externe evoluează. Cu aceste trei componente, AI poate construi în mod fiabil integrări la nivel de producție care funcționează de fapt. Cum implementează Membrane această soluție este special conceput pentru a construi și menține integrările produselor. Acesta oferă exact ceea ce agenții AI au nevoie: membrană Blocuri de construcție modulare care descompun complexitatea integrării în bucăți AI poate gestiona (vezi Membrane Framework) Agent specializat de codificare AI instruit pentru a construi integrări (agent membrană) Cunoștințe operaționale proprietare din mii de integrări din lumea reală care rulează prin Membrane. Instrumente și infrastructură pentru testarea și validarea integrărilor care funcționează cu sisteme externe live. Doriți să vedeți agentul în acțiune? urmați link-ul pentru a încerca. Doriți să vedeți agentul în acțiune? urmați link-ul pentru a încerca. Urmărește linkul Cum funcționează Imaginați-vă că construiți o nouă integrare pentru produsul dvs. de la zero - conectarea la o aplicație externă pentru a sincroniza date, a declanșa acțiuni sau a activa fluxuri de lucru. Pasul 1: Descrieți ce doriți să construiți Spuneți unui agent AI ce integrare aveți nevoie în limbajul natural: „Creează o integrare care face [caz de utilizare] cu [Aplicație externă].” Agentul AI înțelege intenția dvs. și începe să construiască un pachet complet de integrare care include: Conector pentru aplicația țintă. Autentificare gestionată . Elemente care implementează logica integrării - testate împotriva sistemului extern live. API și SDK pentru a adăuga integrarea rezultată în aplicația dvs. Pasul 2: Testarea și validarea integrării În etapa anterioară, agentul face tot posibilul pentru a construi și a testa integrarea. Puteți revizui rezultatele testelor sale și, opțional, puteți rula teste suplimentare pe cont propriu utilizând UI sau API. Dacă găsiți probleme, cereți agentului să le rezolve. E atât de simplu! Pasul 3: Adăugați la aplicația dvs. Acum conectați integrarea în produsul dvs. folosind metoda care funcționează cel mai bine pentru dvs. API - Faceți apeluri HTTP directe pentru a efectua acțiuni de integrare SDK - Utilizați un SDK nativ în codul backend MCP - Expunerea contextului de integrare la agenții de codificare AI Agenții AI - Conectați instrumente precum Claude Code, Cursor sau Windsurf la Membrane și cereți-le să implementeze modificări în produsul dvs. Rezultatul Ai descris ceea ce ai vrut odată. AI a făcut restul. În ceea ce privește integrarea finală: Permite utilizatorilor să conecteze aplicații externe cu auth securizat la nivel de producție Execută logica de integrare prin acțiuni testate și reutilizabile Funcționează pe o infrastructură de integrare fiabilă și stabilă, alimentată de AI De ce este Membrane mai bun decât agenții de codificare AI cu scop 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. Complexitatea Construiește întreaga integrare dintr-o dată: poate implementa logica „cel mai bun caz”, dar se luptă cu cazuri de utilizare mai complexe. Blocurile de construcție modulare permit testarea corectă a fiecărei piese de integrare înainte de asamblarea acesteia. Contextul Are acces la un subset limitat de documente API publice Specializat în cercetarea de documente publice API + are acces la contextul de proprietate sub capac. Testează Limitat la instrumente standard de testare a codului care nu sunt adecvate pentru testarea integrărilor Folosește un cadru de testare și o infrastructură construită special pentru integrarea produselor. întreţinere Nu face întreținere până când nu îi cereți în mod specific să facă ceva. Fiecare integrare vine cu testare încorporată, observabilitate și întreținere. Imaginea mai mare Agenții de codificare AI transformă modul în care construim software-ul, dar au nevoie de fundația potrivită pentru a construi integrări la nivel de producție. Atunci când combinați AI cu infrastructura adecvată - contextul despre integrările din lumea reală, blocurile de construcție modulare și instrumentele de testare - deblocați o buclă completă de dezvoltare: Descrieți nevoile dvs. de integrare către agent → Urmăriți construirea integrărilor AI cu componentele necesare → Implementarea pachetelor gata de producție în mediul dvs. Descrieți nevoile dvs. de integrare către agent → Urmăriți construirea integrărilor AI cu componentele necesare → Implementarea pachetelor gata de producție în mediul dvs. Acest lucru devine posibil atunci când AI are instrumentele potrivite pentru a lucra cu. Start building production-grade integrations with AI. Încercați membranele Citește documente
