В мире искусственного интеллекта появился новый многообещающий игрок. Швейцарский стартап LogicStar, основанный летом 2024 года, привлек $3 миллиона предпосевых инвестиций для разработки инновационного решения в сфере автономного обслуживания программного обеспечения.
Уникальный подход к обслуживанию приложений
В отличие от традиционных ИИ-помощников, фокусирующихся на совместной разработке кода, LogicStar создает агентов для автоматического обнаружения и исправления ошибок в действующем программном обеспечении. Генеральный директор и соучредитель Борис Паскалев видит потенциал в партнерстве с существующими ИИ-агентами для разработки кода, такими как Devin от Cognition AI.
Технологические особенности платформы
LogicStar использует различные языковые модели (LLM), включая GPT от OpenAI и DeepSeek из Китая, применяя модельно-агностический подход. Платформа создает подробную карту приложения, анализируя его входы, выходы и зависимости, что позволяет ИИ-агентам эффективно определять проблемные участки кода.
Практическое применение и перспективы
На данный момент платформа поддерживает только Python, но в ближайшем будущем планируется добавление поддержки TypeScript, JavaScript и Java. Стартап уже тестирует альфа-версию своей технологии с несколькими компаниями-партнерами.
Влияние на российский рынок
Для российского рынка разработки ПО появление LogicStar может иметь существенное значение. Технология может помочь отечественным компаниям оптимизировать процессы обслуживания приложений и снизить затраты на поддержку программного обеспечения, что особенно актуально в условиях дефицита квалифицированных разработчиков.
О компании LogicStar
LogicStar – швейцарский стартап, основанный командой опытных предпринимателей. Борис Паскалев, CEO компании, ранее успешно продал свой стартап DeepCode компании Snyk. Инвестиционный раунд возглавила европейская венчурная фирма Northzone, при участии ангельских инвесторов из DeepMind, Fleet, Sequoia scouts, Snyk и Spotify.
Заключение
LogicStar планирует выпустить бета-версию своего продукта позднее в этом году. Компания стремится достичь уровня точности работы, сопоставимого с человеческим (80-90%), что может стать значительным прорывом в автоматизации обслуживания программного обеспечения.
