Mengapa Agen Coding AI Buruk Dalam Integrasi Produk Dan Bagaimana Membrane Memperbaikinya

Inilah paradoks aneh: agen pengkodean AI sekarang dapat membuat kerangka UI, memanggil API, dan menghasilkan model data dalam hitungan detik.

Tetapi ketika datang ke pembangunan integrasi produk kelas produksi, mereka secara konsisten tidak memenuhi harapan.

Claude Code dapat membuat kerangka dasbor React. Cursor dapat menghasilkan backend dengan autentikasi. Lovable dapat mendesain seluruh antarmuka pengguna dari sebuah prompt. Alat-alat ini telah secara fundamental mengubah cara kita membangun perangkat lunak.

Kecuali untuk satu masalah yang sulit: integrasi produk.

Minta agen AI manapun untuk "membangun integrasi Slack" dan Anda akan mendapatkan kode. Kode yang bersih. Kode yang dapat dikompilasi.

Kode yang terlihat seperti akan berfungsi.

Tetapi ketika di-deploy ke produksi—di mana pelanggan menggunakan tingkatan workspace Slack yang berbeda, di mana batas rate bervariasi menurut paket, di mana tanda tangan webhook mengubah format, di mana token OAuth kedaluwarsa secara tidak terduga—dan semuanya rusak.

Ini bukan masalah AI. Ini adalah masalah infrastruktur.

Selama dekade terakhir, kita telah mencoba mengatasi integrasi dengan platform iPaaS, API terpadu, dan pembuat low-code. Masing-masing menjanjikan untuk membuat integrasi menjadi mudah. Masing-masing gagal ketika pelanggan membutuhkan sesuatu di luar konektivitas tingkat permukaan.

Sekarang, AI menjanjikan untuk mendemokratisasi pembangunan integrasi seperti tidak pernah sebelumnya!

Dan itu akan terjadi—tetapi hanya jika kita memberikannya fondasi yang tepat untuk dibangun.

Tetapi Mengapa AI Kesulitan dengan Integrasi?

Membangun integrasi bukan hanya tentang memanggil API. Integrasi produk nyata itu kompleks, penuh dengan kasus-kasus khusus, dan membutuhkan pengetahuan mendalam yang tidak dimiliki oleh agen AI.

Ada Tiga Masalah Mendasar:

\

1. AI dioptimalkan untuk Kesederhanaan daripada Kompleksitas.

Integrasi dunia nyata itu kompleks: alur autentikasi, penanganan kesalahan, batas rate, bidang kustom, dll. Sulit bagi AI untuk menyelesaikan semua kasus khusus yang diperlukan.

AI dapat membangun integrasi sederhana yang berfungsi dalam skenario sempurna, tetapi tidak dapat secara andal menangani kompleksitas yang diperlukan untuk penggunaan produksi.

\

1. Agen AI Bekerja dengan Konteks yang Tidak Memadai

Seperti kebanyakan pengembang junior, agen AI bekerja dengan dokumentasi API yang tidak lengkap atau usang. Mereka kekurangan pengalaman dunia nyata tentang bagaimana integrasi sebenarnya berperilaku dalam produksi - keanehan, keterbatasan, dan nuansa yang hanya datang dari membangun ratusan integrasi di berbagai aplikasi yang berbeda.

\

1. Loop umpan balik yang hilang untuk Agen AI

AI tidak memiliki alat yang kuat untuk menguji integrasi dengan benar. Tanpa cara untuk memvalidasi, men-debug, dan mengulang logika integrasi, kode yang dihasilkan AI tetap rapuh dan tidak dapat diandalkan untuk penggunaan produksi.

Menguji integrasi tidak sama dengan menguji kode aplikasi Anda karena melibatkan sistem eksternal yang sulit atau tidak mungkin untuk ditiru.

Hasilnya? AI dapat menghasilkan kode yang terlihat benar, tetapi sebenarnya tidak akan berfungsi dalam banyak kasus ketika pengguna Anda menghubungkan akun dunia nyata mereka.

Solusinya: kerangka kerja + konteks + infrastruktur

Untuk membangun integrasi kelas produksi dengan AI, Anda membutuhkan tiga hal:

1. Kerangka kerja yang memecah kompleksitas

Alih-alih meminta AI untuk menangani semuanya sekaligus, bagi integrasi menjadi blok bangunan yang dapat dikelola - konektor, tindakan, alur, dan skema yang dapat diandalkan AI untuk dihasilkan dan disusun.

2. Konteks kaya tentang integrasi dunia nyata

AI membutuhkan lebih dari sekadar dokumentasi API. Ia membutuhkan pengetahuan tentang bagaimana integrasi sebenarnya berperilaku dalam produksi: kasus-kasus khusus umum, keanehan API, praktik terbaik, dan pemetaan bidang yang berfungsi di berbagai pengaturan pelanggan yang berbeda.

3. Infrastruktur untuk pengujian dan pemeliharaan

Anda membutuhkan alat yang memungkinkan AI menguji integrasi terhadap sistem eksternal nyata, mengulang kegagalan, dan secara otomatis memelihara integrasi saat API eksternal berkembang.

Dengan ketiga komponen ini, AI dapat secara andal membangun integrasi kelas produksi yang benar-benar berfungsi.

Bagaimana Membrane mengimplementasikan solusi ini

Membrane dirancang khusus untuk membangun dan memelihara integrasi produk. Ini menyediakan persis apa yang dibutuhkan agen AI:

\

• Blok bangunan modular yang menguraikan kompleksitas integrasi menjadi bagian-bagian yang dapat ditangani AI (lihat Kerangka Kerja Membrane)
• Agen pengkodean AI khusus yang dilatih untuk membangun integrasi (Agen Membrane)
• Pengetahuan operasional eksklusif dari ribuan integrasi dunia nyata yang berjalan melalui Membrane.
• Alat dan infrastruktur untuk menguji dan memvalidasi integrasi yang bekerja dengan sistem eksternal langsung.

:::tip Ingin melihat agen dalam aksi? Ikuti tautan untuk mencobanya.

:::

Bagaimana cara kerjanya

Bayangkan Anda sedang membangun integrasi baru untuk produk Anda dari awal - menghubungkan ke aplikasi eksternal untuk menyinkronkan data, memicu tindakan, atau mengaktifkan alur kerja.

Langkah 1: Jelaskan apa yang ingin Anda bangun

Beri tahu agen AI integrasi apa yang Anda butuhkan dalam bahasa alami:

"Buat integrasi yang melakukan [kasus penggunaan] dengan [Aplikasi Eksternal]."

Agen AI memahami maksud Anda dan mulai membangun paket integrasi lengkap yang mencakup:

• Konektor untuk aplikasi target.
• Autentikasi terkelola.
• Elemen yang mengimplementasikan logika integrasi - diuji terhadap sistem eksternal langsung.
• API dan SDK untuk menambahkan integrasi yang dihasilkan ke dalam aplikasi Anda.

Langkah 2: Uji dan validasi integrasi

Pada langkah sebelumnya, agen melakukan yang terbaik untuk membangun dan menguji integrasi.

Anda dapat meninjau hasil pengujiannya dan, secara opsional, menjalankan pengujian tambahan Anda sendiri menggunakan UI atau API.

Jika Anda menemukan masalah, Anda meminta agen untuk memperbaikinya.

Sesederhana itu!

Langkah 3: Tambahkan ke aplikasi Anda

Sekarang pasang integrasi ke dalam produk Anda menggunakan metode yang paling cocok untuk Anda.

• API - Buat panggilan HTTP langsung untuk menjalankan tindakan integrasi
• SDK - Gunakan SDK asli dalam kode backend Anda
• MCP - Ekspos konteks integrasi ke agen pengkodean AI
• Agen AI - Hubungkan alat seperti Claude Code, Cursor, atau Windsurf ke Membrane dan minta mereka untuk mengimplementasikan perubahan dalam produk Anda.

Hasilnya

Anda menjelaskan apa yang Anda inginkan sekali. AI melakukan sisanya.

Integrasi akhir:

• Memungkinkan pengguna untuk menghubungkan aplikasi eksternal dengan autentikasi kelas produksi yang aman
• Menjalankan logika integrasi Anda melalui tindakan yang teruji dan dapat digunakan kembali
• Berjalan pada infrastruktur integrasi yang andal dan stabil, didukung oleh AI

Mengapa Membrane lebih baik daripada agen pengkodean AI tujuan umum?

| Tantangan | Agen AI Tujuan Umum | Membrane | |----|----|----| | Kompleksitas | Membangun seluruh integrasi sekaligus: dapat mengimplementasikan logika "kasus terbaik", tetapi kesulitan dengan kasus penggunaan yang lebih kompleks. | Blok bangunan modular memungkinkan pengujian yang tepat untuk setiap bagian integrasi sebelum merakitnya bersama. | | Konteks | Memiliki akses ke subset terbatas dari dokumen API publik | Mengkhususkan diri dalam meneliti dokumen API publik + memiliki akses ke konteks eksklusif di balik layar. | | Pengujian | Terbatas pada alat pengujian kode standar yang tidak memadai untuk menguji integrasi | Menggunakan kerangka kerja pengujian dan infrastruktur yang dibuat khusus untuk integrasi produk. | | Pemeliharaan | Tidak melakukan pemeliharaan sampai Anda secara khusus memintanya untuk melakukan sesuatu. | Setiap integrasi dilengkapi dengan pengujian bawaan, observabilitas, dan pemeliharaan. |

Gambaran yang lebih besar

Agen pengkodean AI sedang mengubah cara kita membangun perangkat lunak, tetapi mereka membutuhkan fondasi yang tepat untuk membangun integrasi kelas produksi.

Ketika Anda menggabungkan AI dengan infrastruktur yang tepat - konteks tentang integrasi dunia nyata, blok bangunan modular, dan alat pengujian - Anda membuka loop pengembangan yang lengkap:

Inilah yang menjadi mungkin ketika AI memiliki alat yang tepat untuk bekerja.

Mulai membangun integrasi kelas produksi dengan AI.

👉 Coba Membrane

📘 Baca Dokumentasi

\ \ \ \