Бывший генеральный директор GitHub возвращается с посевными инвестициями (Seed) в размере 60 млн долларов, чтобы перестроить программирование для эпохи агентов
В ходе того, что описывается как крупнейший раунд посевного финансирования в истории инструментов для разработчиков, Томас Домке (Thomas Dohmke), бывший генеральный директор GitHub, официально представил свой новый проект — Entire. Выйдя из скрытого режима с вливанием капитала в размере 60 миллионов долларов и оценкой в 300 миллионов долларов, Entire стремится демонтировать и реконструировать жизненный цикл разработки программного обеспечения (Software Development Lifecycle, SDLC), чтобы адаптировать его к взрывному росту ИИ-агентов для кодирования (AI coding agents).
Раунд возглавила компания Felicis при значительном участии венчурного фонда Microsoft M12, Madrona и Basis Set Ventures. Стартап также привлек ряд высокопрофильных бизнес-ангелов, включая генерального директора Y Combinator Гарри Тана (Garry Tan), генерального директора Datadog Оливье Помеля (Olivier Pomel) и сооснователя Yahoo Джерри Янга (Jerry Yang), что свидетельствует о сильном доверии индустрии к тезису Домке: инструментов, создавших эпоху открытого исходного кода (open-source), недостаточно для эры генерации с помощью ИИ.
Конец «ремесленной» разработки программного обеспечения
На протяжении десятилетий программная инженерия рассматривалась как цифровое ремесло: разработчики-люди писали логику строка за строкой, фиксировали изменения в системах контроля версий, таких как Git, и вручную проверяли запросы на слияние (pull requests). Домке утверждает, что эта модель стремительно устаревает, поскольку ИИ-агенты начинают генерировать код в таких объемах и с такой скоростью, которые человеческие рабочие процессы не могут поддерживать.
«Мы переживаем бум агентов, и теперь огромные объемы кода генерируются быстрее, чем любой человек мог бы разумно понять», — заявил Домке на запуске. «Правда в том, что наша ручная система производства ПО — от тикетов (issues) до git-репозиториев, pull-запросов и развертывания — изначально никогда не проектировалась для эры ИИ».
Философия Entire проводит прямую параллель с промышленной революцией. Подобно тому как автомобильная промышленность перешла от кустарных мастерских к движущимся сборочным линиям для достижения масштаба, разработка программного обеспечения должна перейти от человекоцентричного инструментария к инфраструктуре, предназначенной для «производства» кода с помощью агентов.
Представляем «Checkpoints»: Версионирование логики, а не только кода
Непосредственная проблема, которую стремится решить Entire, — это природа «черного ящика» кода, созданного ИИ. Когда агент, такой как Claude от Anthropic или модели OpenAI, генерирует скрипт, рассуждения, промпты (prompts) и контекст, стоящие за этим кодом, обычно теряются в момент сохранения файла. Эта потеря контекста создает то, что в индустрии называют «ИИ-шлаком» (AI slop) — код, который работает, но не поддается поддержке, потому что его замысел непрозрачен.
Первым публичным предложением Entire стал Checkpoints, инструмент интерфейса командной строки (Command-Line Interface, CLI) с открытым исходным кодом. В отличие от стандартных коммитов Git, которые сохраняют только итоговый код, Checkpoints фиксирует весь «контекст сессии» ИИ-агента. Это включает в себя:
- Оригинальные промпты, данные агенту.
- «Цепочку рассуждений» (chain of thought) или процесс логического вывода агента.
- Конкретные инструменты и ограничения, примененные во время генерации.
Сохраняя эти метаданные вместе с кодом в Git-совместимой базе данных, разработчики могут «воспроизводить» процесс создания, что обеспечивает истинную проверяемость и упрощает отладку программного обеспечения, созданного агентами.
Новый инфраструктурный стек
Хотя Checkpoints является точкой входа, амбиции Entire распространяются на создание полностековой платформы, которая будет служить нервной системой для разработки с использованием ИИ. Компания разрабатывает трехуровневую архитектуру, предназначенную для замены или дополнения существующих рабочих процессов CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment):
- Git-совместимая база данных (Git-Compatible Database): Слой хранения, объединяющий код с его генеративным контекстом, гарантирующий, что ответ на вопрос «почему» было внесено изменение, так же доступен, как и само изменение.
- Слой семантического рассуждения (Semantic Reasoning Layer): Плоскость управления, позволяющая нескольким ИИ-агентам координироваться, фактически выступая в роли менеджеров проектов, которые могут понимать намерения, стоящие за кодовыми базами, которые они модифицируют.
- ИИ-нативный интерфейс (AI-Native Interface): Пользовательский опыт, разработанный не просто для написания кода, а для управления флотами агентов, проверки высокоуровневых спецификаций и вмешательства только в случае необходимости.
Обзор инвестиций
Посевной раунд в размере 60 миллионов долларов является аномалией в текущем климате венчурного капитала, где посевные раунды обычно варьируются от 1 до 5 миллионов долларов. Размер привлеченных средств отражает как капиталоемкость создания фундаментальной инфраструктуры, так и послужной список основателя. Домке, который возглавлял GitHub во время запуска и масштабирования Copilot, занимает уникальное положение для понимания ограничений текущей экосистемы.
Детали раунда финансирования
| Показатель | Детали | Контекст |
|---|---|---|
| Общая сумма привлеченных средств | $60 Million | Рекорд для посевного раунда инструментов для разработчиков |
| Оценка | $300 Million | Оценка до достижения соответствия продукта рынку |
| Ведущий инвестор | Felicis | Венчурная фирма из Кремниевой долины |
| Ключевой корпоративный спонсор | M12 (Microsoft) | Стратегическое согласование с бывшим работодателем |
| Заметные ангелы | Garry Tan, Olivier Pomel, Jerry Yang |
Лидеры из YC, Datadog, Yahoo |
| Основной фокус | AI-Native Infrastructure | Выход за рамки помощи в стиле «Copilot» |
Дилемма «дрейфа»
Одной из критических технических проблем, которую решает Entire, является «дрейф» (drift). По мере того как ИИ-агенты итерируют код, они могут непреднамеренно отклоняться от первоначальных спецификаций проекта или вносить едва заметные ошибки, которые накапливаются со временем. Традиционные процессы проверки кода, когда человек читает каждую строку изменений (diff), становятся узким местом.
Платформа Entire предлагает переход от проверки кода к проверке спецификаций и результатов. Фиксируя намерение в источнике, платформа стремится позволить людям управлять процессом генерации программного обеспечения, а не инспектировать каждый результат. Это соответствует более широкому отраслевому тренду к «агентным» (Agentic) рабочим процессам, в которых люди поднимаются «выше по стеку», становясь архитекторами и контролерами автономных ботов для кодирования.
Рыночные последствия
Запуск Entire бросает потенциальный вызов таким устоявшимся платформам, как GitHub и GitLab. Хотя эти платформы интегрировали ИИ-помощников (таких как Copilot и Duo), их базовая архитектура остается укорененной в видении Git Линуса Торвальдса 2005 года — инструмента для человеческого сотрудничества.
Ставка Домке заключается в том, что дооснащение этих платформ функциями ИИ недостаточно. Если его видение подтвердится, следующее поколение программного обеспечения будет не просто писаться ИИ; оно будет управляться, версионироваться и развертываться инфраструктурой, которая относится к человеческому коду как к исключению, а не к правилу. С выпуском Checkpoints разработчики могут начать проверку этой гипотезы, впервые фактически контролируя версии «мыслей» своего ИИ.
