Почему ИИ-агенты для кодирования плохо справляются с интеграцией продуктов и как Membrane решает эту проблему

Вот странный парадокс: ИИ-агенты для кодирования теперь могут создавать пользовательские интерфейсы, вызывать API и генерировать модели данных за секунды.

Но когда дело доходит до создания производственных интеграций продуктов, они постоянно не дотягивают.

Claude Code может создать панель управления React. Cursor может сгенерировать бэкенд с аутентификацией. Lovable может спроектировать целый пользовательский интерфейс из запроса. Эти инструменты фундаментально изменили то, как мы создаем программное обеспечение.

За исключением одной упрямой проблемы: интеграции продуктов.

Попросите любого ИИ-агента "создать интеграцию со Slack", и вы получите код. Чистый код. Код, который компилируется.

Код, который выглядит так, будто он должен работать.

Но разверните его в производственной среде — где клиенты используют разные уровни рабочих пространств Slack, где лимиты запросов варьируются в зависимости от плана, где подписи вебхуков меняют формат, где токены OAuth истекают непредсказуемо — и всё ломается.

Это не проблема ИИ. Это проблема инфраструктуры.

В течение последнего десятилетия мы пытались решать проблемы интеграций с помощью платформ iPaaS, унифицированных API и конструкторов с низким кодом. Каждый обещал сделать интеграции простыми. Каждый терпел неудачу, когда клиентам требовалось что-то большее, чем поверхностная связь.

Теперь ИИ обещает демократизировать создание интеграций как никогда раньше!

И это произойдет — но только если мы дадим ему правильную основу для построения.

Но почему ИИ испытывает трудности с интеграциями?

Создание интеграций — это не просто вызов API. Реальные интеграции продуктов сложны, полны крайних случаев и требуют глубоких знаний, которых у ИИ-агентов просто нет.

Существуют три фундаментальные проблемы:

\

1. ИИ оптимизирован для простоты, а не для сложности.

Интеграции реального мира сложны: потоки аутентификации, обработка ошибок, ограничения скорости, пользовательские поля и т.д. ИИ трудно решить все необходимые крайние случаи.

ИИ может создавать простые интеграции, которые работают в идеальных сценариях, но он не может надежно справляться со сложностью, необходимой для производственного использования.

\

1. ИИ-агенты работают с недостаточным контекстом

Как и большинство младших разработчиков, ИИ-агенты работают с неполной или устаревшей документацией API. Им не хватает реального опыта того, как интеграции фактически ведут себя в производстве - особенности, ограничения и нюансы, которые приходят только от создания сотен интеграций для различных приложений.

\

1. Отсутствие цикла обратной связи для ИИ-агентов

У ИИ нет надежных инструментов для правильного тестирования интеграций. Без способа проверять, отлаживать и итерировать логику интеграции, код, сгенерированный ИИ, остается хрупким и ненадежным для производственного использования.

Тестирование интеграций не то же самое, что тестирование кода вашего приложения, потому что оно включает внешние системы, которые трудно или невозможно имитировать.

Результат? ИИ может производить код, который выглядит правильно, но на самом деле не будет работать во многих случаях, когда ваши пользователи подключают свои реальные учетные записи.

Решение: фреймворк + контекст + инфраструктура

Для создания производственных интеграций с ИИ вам нужны три вещи:

1. Фреймворк, который разбивает сложность

Вместо того, чтобы просить ИИ обрабатывать всё сразу, разделите интеграции на управляемые строительные блоки - коннекторы, действия, потоки и схемы, которые ИИ может надежно генерировать и составлять.

2. Богатый контекст о реальных интеграциях

ИИ нужно больше, чем документация API. Ему нужны знания о том, как интеграции фактически ведут себя в производстве: общие крайние случаи, особенности API, лучшие практики и сопоставления полей, которые работают в различных настройках клиентов.

3. Инфраструктура для тестирования и обслуживания

Вам нужны инструменты, которые позволяют ИИ тестировать интеграции с реальными внешними системами, итерировать при неудачах и автоматически поддерживать интеграции по мере развития внешних API.

С этими тремя компонентами ИИ может надежно создавать производственные интеграции, которые действительно работают.

Как Membrane реализует это решение

Membrane специально разработан для создания и поддержания интеграций продуктов. Он предоставляет именно то, что нужно ИИ-агентам:

\

• Модульные строительные блоки, которые разбивают сложность интеграции на части, с которыми может справиться ИИ (см. Membrane Framework)
• Специализированный ИИ-агент для кодирования, обученный создавать интеграции (Membrane Agent)
• Проприетарные операционные знания из тысяч реальных интеграций, которые проходят через Membrane.
• Инструменты и инфраструктура для тестирования и проверки интеграций, которые работают с живыми внешними системами.

:::tip Хотите увидеть агента в действии? Перейдите по ссылке, чтобы попробовать.

:::

Как это работает

Представьте, что вы создаете новую интеграцию для вашего продукта с нуля - подключение к внешнему приложению для синхронизации данных, запуска действий или включения рабочих процессов.

Шаг 1: Опишите, что вы хотите создать

Расскажите ИИ-агенту, какая интеграция вам нужна на естественном языке:

"Создайте интеграцию, которая делает [вариант использования] с [Внешним приложением]."

ИИ-агент понимает ваше намерение и начинает создавать полный пакет интеграции, который включает:

• Коннекторы для целевого приложения.
• Управляемую аутентификацию.
• Элементы, реализующие логику интеграции - протестированные с живой внешней системой.
• API и SDK для добавления полученной интеграции в ваше приложение.

Шаг 2: Тестирование и проверка интеграции

На предыдущем шаге агент делает всё возможное, чтобы создать и протестировать интеграцию.

Вы можете просмотреть результаты его тестов и, при желании, запустить дополнительные тесты самостоятельно, используя пользовательский интерфейс или API.

Если вы обнаружите проблемы, вы просите агента исправить их.

Это так просто!

Шаг 3: Добавьте в свое приложение

Теперь подключите интеграцию к вашему продукту, используя метод, который работает лучше всего для вас.

• API - Делайте прямые HTTP-вызовы для выполнения действий интеграции
• SDK - Используйте нативный SDK в вашем бэкенд-коде
• MCP - Предоставьте контекст интеграции ИИ-агентам для кодирования
• ИИ-агенты - Подключите инструменты, такие как Claude Code, Cursor или Windsurf к Membrane и попросите их реализовать изменения в вашем продукте.

Результат

Вы описали, что хотели, один раз. ИИ сделал остальное.

Финальная интеграция:

• Позволяет пользователям подключать внешние приложения с безопасной аутентификацией производственного уровня
• Выполняет вашу логику интеграции через протестированные, многоразовые действия
• Работает на надежной, стабильной инфраструктуре интеграции, работающей на ИИ

Почему Membrane лучше, чем ИИ-агенты общего назначения для кодирования?

| Вызов | ИИ-агенты общего назначения | Membrane | |----|----|----| | Сложность | Строит всю интеграцию сразу: может реализовать логику "лучшего случая", но испытывает трудности с более сложными случаями использования. | Модульные строительные блоки позволяют правильно тестировать каждую часть интеграции перед их сборкой вместе. | | Контекст | Имеет доступ к ограниченному подмножеству публичной документации API | Специализируется на исследовании публичной документации API + имеет доступ к проприетарному контексту под капотом. | | Тестирование | Ограничен стандартными инструментами тестирования кода, которые не подходят для тестирования интеграций | Использует фреймворк тестирования и инфраструктуру, созданную специально для интеграций продуктов. | | Обслуживание | Не выполняет обслуживание, пока вы специально не попросите его что-то сделать. | Каждая интеграция поставляется со встроенным тестированием, наблюдаемостью и обслуживанием. |

Более широкая картина

ИИ-агенты для кодирования трансформируют то, как мы создаем программное обеспечение, но им нужна правильная основа для создания производственных интеграций.

Когда вы объединяете ИИ с правильной инфраструктурой - контекстом о реальных интеграциях, модульными строительными блоками и инструментами тестирования - вы разблокируете полный цикл разработки:

Это то, что становится возможным, когда у ИИ есть правильные инструменты для работы.

Начните создавать производственные интеграции с ИИ.

👉 Попробуйте Membrane

📘 Прочитайте документацию

\ \ \ \