為什麼 AI 編碼代理在產品整合方面表現不佳以及 Membrane 如何解決這個問題

這是一個奇怪的悖論：AI 編碼代理現在可以在幾秒鐘內搭建 UI 框架、調用 API 和生成數據模型。

但當涉及構建生產級產品整合時，它們始終表現不佳。

Claude Code 可以搭建 React 儀表板。Cursor 可以生成帶有身份驗證的後端。Lovable 可以從提示中設計整個用戶界面。這些工具已經從根本上改變了我們構建軟件的方式。

除了一個頑固的問題：產品整合。

要求任何 AI 代理「構建 Slack 整合」，你會得到代碼。乾淨的代碼。可編譯的代碼。

看起來能工作的代碼。

但將其部署到生產環境中——客戶使用不同的 Slack 工作區級別，速率限制因方案而異，Webhook 簽名格式發生變化，OAuth 令牌不可預測地過期——一切都會崩潰。

這不是 AI 問題。這是基礎設施問題。

在過去十年中，我們嘗試使用 iPaaS 平台、統一 API 和低代碼構建器來解決整合問題。每一個都承諾使整合變得容易。當客戶需要超出表面級連接的任何東西時，每一個都失敗了。

現在，AI 承諾以前所未有的方式民主化整合構建！

它會實現——但前提是我們給它提供適當的基礎來構建。

但為什麼 AI 在整合方面表現不佳？

構建整合不僅僅是調用 API。真正的產品整合很複雜，充滿邊緣情況，需要 AI 代理根本不具備的深入知識。

有三個基本問題：

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1. AI 優化簡單性而非複雜性。

現實世界的整合很複雜：身份驗證流程、錯誤處理、速率限制、自定義字段等。AI 很難解決所有必要的邊緣情況。

AI 可以構建在完美場景中工作的簡單整合，但它無法可靠地處理生產使用所需的複雜性。

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1. AI 代理在不充分的上下文中工作

像大多數初級開發人員一樣，AI 代理使用不完整或過時的 API 文檔工作。它們缺乏整合在生產環境中實際行為的真實經驗——只有通過在不同應用程序中構建數百個整合才能獲得的怪癖、限制和細微差別。

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1. AI 代理缺乏反饋循環

AI 沒有強大的工具可用於正確測試整合。沒有驗證、調試和迭代整合邏輯的方法，AI 生成的代碼對於生產使用來說仍然脆弱且不可靠。

測試整合與測試應用程序代碼不同，因為它涉及難以或不可能模擬的外部系統。

結果如何？AI 可以生成看起來正確的代碼，但當用戶連接他們的真實帳戶時，在許多情況下實際上不會工作。

解決方案：框架 + 上下文 + 基礎設施

要使用 AI 構建生產級整合，你需要三件事：

1. 一個分解複雜性的框架

不要要求 AI 一次處理所有事情，而是將整合分解為可管理的構建塊——連接器、操作、流程和 AI 可以可靠生成和組合的架構。

2. 關於真實世界整合的豐富上下文

AI 需要的不僅僅是 API 文檔。它需要了解整合在生產中的實際行為：常見邊緣情況、API 怪癖、最佳實踐以及適用於不同客戶設置的字段映射。

3. 用於測試和維護的基礎設施

你需要工具讓 AI 能夠針對真實外部系統測試整合，迭代失敗，並隨著外部 API 的發展自動維護整合。

有了這三個組件，AI 可以可靠地構建真正有效的生產級整合。

Membrane 如何實現這一解決方案

Membrane 專為構建和維護產品整合而設計。它提供了 AI 代理所需的一切：

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• 模塊化構建塊，將整合複雜性分解為 AI 可以處理的部分（參見 Membrane 框架）
• 專門的 AI 編碼代理經過訓練以構建整合（Membrane 代理）
• 來自通過 Membrane 運行的數千個真實世界整合的專有操作知識。
• 用於測試和驗證整合的工具和基礎設施，可與實時外部系統配合使用。

:::tip 想看看代理的實際操作嗎？點擊鏈接來嘗試一下。

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工作原理

想像一下，你正在從頭開始為你的產品構建一個新的整合——連接到外部應用程序以同步數據、觸發操作或啟用工作流程。

步驟 1：描述你想要構建的內容

用自然語言告訴 AI 代理你需要什麼整合：

「創建一個與[外部應用]執行[用例]的整合。」

AI 代理理解你的意圖並開始構建一個完整的整合包，包括：

• 目標應用的連接器。
• 管理的身份驗證。
• 實現整合邏輯的元素——針對實時外部系統進行測試。
• 用於將生成的整合添加到你的應用中的 API 和 SDK。

步驟 2：測試和驗證整合

在前一步中，代理盡力構建和測試整合。

你可以查看其測試結果，並可選擇使用 UI 或 API 運行自己的額外測試。

如果你發現問題，你可以要求代理修復它們。

就是這麼簡單！

步驟 3：添加到你的應用

現在使用最適合你的方法將整合插入到你的產品中。

• API - 直接進行 HTTP 調用以執行整合操作
• SDK - 在你的後端代碼中使用原生 SDK
• MCP - 向 AI 編碼代理公開整合上下文
• AI 代理 - 將 Claude Code、Cursor 或 Windsurf 等工具連接到 Membrane，並要求它們在你的產品中實現更改。

結果

你只描述一次你想要的內容。AI 完成其餘工作。

最終整合：

• 使用戶能夠通過安全、生產級身份驗證連接外部應用
• 通過經過測試的、可重用的操作執行你的整合邏輯
• 在由 AI 驅動的可靠、穩定的整合基礎設施上運行

為什麼 Membrane 比通用 AI 編碼代理更好？

| 挑戰 | 通用 AI 代理 | Membrane | |----|----|----| | 複雜性 | 一次構建整個整合：可以實現「最佳情況」邏輯，但在更複雜的用例中表現不佳。 | 模塊化構建塊允許在組裝之前正確測試整合的每個部分。 | | 上下文 | 只能訪問公共 API 文檔的有限子集 | 專門研究公共 API 文檔 + 在底層訪問專有上下文。 | | 測試 | 僅限於不適合測試整合的標準代碼測試工具 | 使用專為產品整合構建的測試框架和基礎設施。 | | 維護 | 除非你特別要求它做某事，否則不進行維護。 | 每個整合都帶有內置測試、可觀察性和維護。 |

更大的圖景

AI 編碼代理正在改變我們構建軟件的方式，但它們需要正確的基礎來構建生產級整合。

當你將 AI 與適當的基礎設施結合——關於真實世界整合的上下文、模塊化構建塊和測試工具——你就能解鎖一個完整的開發循環：

這就是當 AI 擁有正確的工具時可能實現的目標。

開始使用 AI 構建生產級整合。

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