为什么AI编码代理在产品集成方面表现不佳以及Membrane如何解决这个问题

这是一个奇怪的悖论：AI编码代理现在可以在几秒钟内搭建UI框架、调用API和生成数据模型。

但当涉及构建生产级产品集成时，它们始终表现不佳。

Claude Code可以搭建React仪表板。Cursor可以生成带有身份验证的后端。Lovable可以从提示中设计整个用户界面。这些工具从根本上改变了我们构建软件的方式。

除了一个顽固的问题：产品集成。

要求任何AI代理"构建Slack集成"，你会得到代码。干净的代码。可编译的代码。

看起来能工作的代码。

但将其部署到生产环境中——客户使用不同级别的Slack工作区，不同计划的速率限制各不相同，webhook签名格式发生变化，OAuth令牌不可预测地过期——一切都会崩溃。

这不是AI问题。这是基础设施问题。

在过去十年中，我们尝试通过iPaaS平台、统一API和低代码构建器解决集成问题。每一种方法都承诺使集成变得简单。当客户需要超出表面级连接的任何东西时，每一种方法都失败了。

现在，AI承诺以前所未有的方式民主化集成构建！

它会实现这一点——但前提是我们给它提供适当的基础来构建。

但为什么AI在集成方面表现不佳？

构建集成不仅仅是调用API。真正的产品集成复杂，充满边缘情况，需要AI代理根本不具备的深入知识。

存在三个基本问题：

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1. AI优化简单性而非复杂性。

现实世界的集成很复杂：认证流程、错误处理、速率限制、自定义字段等。AI很难解决所有必要的边缘情况。

AI可以构建在完美场景中工作的简单集成，但它无法可靠地处理生产使用所需的复杂性。

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1. AI代理在上下文不足的情况下勉强工作

像大多数初级开发人员一样，AI代理使用不完整或过时的API文档工作。它们缺乏集成在生产环境中实际行为的真实经验——只有通过在不同应用程序中构建数百个集成才能获得的怪癖、限制和细微差别。

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1. AI代理缺乏反馈循环

AI没有强大的工具来正确测试集成。没有验证、调试和迭代集成逻辑的方法，AI生成的代码对于生产使用来说仍然脆弱且不可靠。

测试集成与测试应用程序代码不同，因为它涉及难以或不可能模拟的外部系统。

结果如何？AI可以生成看起来正确的代码，但当用户连接他们的真实账户时，在许多情况下实际上不会工作。

解决方案：框架 + 上下文 + 基础设施

要使用AI构建生产级集成，你需要三件事：

1. 分解复杂性的框架

不要要求AI一次处理所有事情，而是将集成分解为可管理的构建块——连接器、操作、流程和模式，AI可以可靠地生成和组合这些元素。

2. 关于真实世界集成的丰富上下文

AI需要的不仅仅是API文档。它需要了解集成在生产中的实际行为：常见边缘情况、API怪癖、最佳实践以及适用于不同客户设置的字段映射。

3. 用于测试和维护的基础设施

你需要工具让AI能够针对真实外部系统测试集成，迭代失败，并随着外部API的发展自动维护集成。

有了这三个组件，AI可以可靠地构建实际可用的生产级集成。

Membrane如何实现这一解决方案

Membrane专为构建和维护产品集成而设计。它提供了AI代理所需的一切：

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• 模块化构建块，将集成复杂性分解为AI可以处理的部分（参见Membrane框架）
• 专门训练用于构建集成的AI编码代理（Membrane代理）
• 来自通过Membrane运行的数千个真实世界集成的专有操作知识。
• 用于测试和验证集成的工具和基础设施，可与实时外部系统配合使用。

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工作原理

想象一下，你正在从头开始为你的产品构建一个新的集成——连接到外部应用程序以同步数据、触发操作或启用工作流程。

步骤1：描述你想要构建的内容

用自然语言告诉AI代理你需要什么集成：

"创建一个与[外部应用]执行[用例]的集成。"

AI代理理解你的意图并开始构建一个完整的集成包，包括：

• 目标应用的连接器。
• 管理的身份验证。
• 实现集成逻辑的元素——针对实时外部系统进行测试。
• 用于将生成的集成添加到你的应用中的API和SDK。

步骤2：测试和验证集成

在前一步中，代理尽力构建和测试集成。

你可以查看其测试结果，并可选择使用UI或API运行自己的额外测试。

如果你发现问题，可以要求代理修复它们。

就是这么简单！

步骤3：添加到你的应用

现在使用最适合你的方法将集成插入到你的产品中。

• API - 直接进行HTTP调用以执行集成操作
• SDK - 在你的后端代码中使用原生SDK
• MCP - 向AI编码代理公开集成上下文
• AI代理 - 将Claude Code、Cursor或Windsurf等工具连接到Membrane，并要求它们在你的产品中实现更改。

结果

你只需描述一次你想要的内容。AI完成其余工作。

最终的集成：

• 使用户能够通过安全、生产级的身份验证连接外部应用
• 通过经过测试的、可重用的操作执行你的集成逻辑
• 在由AI驱动的可靠、稳定的集成基础设施上运行

为什么Membrane比通用AI编码代理更好？

| 挑战 | 通用AI代理 | Membrane | |----|----|----| | 复杂性 | 一次构建整个集成：可以实现"最佳情况"逻辑，但在更复杂的用例中表现不佳。 | 模块化构建块允许在组装之前正确测试集成的每个部分。 | | 上下文 | 只能访问有限的公共API文档子集 | 专门研究公共API文档 + 在底层访问专有上下文。 | | 测试 | 仅限于不适合测试集成的标准代码测试工具 | 使用专为产品集成构建的测试框架和基础设施。 | | 维护 | 除非你特别要求它做某事，否则不进行维护。 | 每个集成都带有内置的测试、可观察性和维护。 |

更大的图景

AI编码代理正在改变我们构建软件的方式，但它们需要正确的基础来构建生产级集成。

当你将AI与适当的基础设施结合——关于真实世界集成的上下文、模块化构建块和测试工具——你就能解锁一个完整的开发循环：

这就是当AI拥有正确的工具时可能实现的目标。

开始使用AI构建生产级集成。

👉 尝试Membrane

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