La startup suiza LogicStar está decidida a unirse al juego de agentes de IA. La startup, fundada en el verano de 2024, ha recaudado $3 millones en financiamiento pre-semilla para llevar herramientas al mercado de desarrolladores que puedan realizar el mantenimiento autónomo de aplicaciones de software, en lugar de los casos de uso más típicos de agentes de IA como la co-desarrollo de código.
El CEO y cofundador de LogicStar, Boris Paskalev (en la foto de arriba a la derecha, en la imagen principal, con sus compañeros cofundadores) sugiere que los agentes de IA de la startup podrían terminar asociándose con agentes de desarrollo de código, como, por ejemplo, los de Cognition AI’s Devin, en una situación de ganar-ganar en los negocios.
La fidelidad del código es un problema para los agentes de IA que construyen y despliegan software, al igual que lo es para los desarrolladores humanos, y LogicStar quiere hacer su parte para lubricar la rueda de desarrollo al recoger y corregir automáticamente los errores que puedan surgir en el código desplegado.
Según Paskalev, incluso los «mejores modelos y agentes» disponibles no pueden resolver la mayoría de los errores que se les presentan, de ahí que el equipo vea una oportunidad para una startup de IA dedicada a mejorar estas probabilidades y cumplir el sueño de un mantenimiento de aplicaciones menos tedioso.
Con este fin, están construyendo sobre grandes modelos de lenguaje (GPT de OpenAI o incluso DeepSeek de China), adoptando un enfoque agnóstico al modelo para su plataforma. Esto permite a LogicStar sumergirse en diferentes modelos grandes de lenguaje y maximizar la utilidad de sus agentes de IA, basándose en el modelo fundamental que funcione mejor para resolver un problema de código en particular.
Paskalev afirma que el equipo fundador tiene el conocimiento técnico y específico del dominio para construir una plataforma que pueda resolver problemas de programación que pueden desafiar u engañar a los LLMs que trabajan solos. También tienen éxito empresarial pasado para señalar: Vendió su anterior startup de revisión de código, DeepCode, al gigante de ciberseguridad Snyk en septiembre de 2020.
«Al principio estábamos pensando en construir un gran modelo de lenguaje para código», le dijo a TechCrunch. «Luego nos dimos cuenta de que rápidamente se convertiría en una mercancía… Ahora estamos construyendo asumiendo que todos esos grandes modelos de lenguaje están ahí. Suponiendo que hay algunos agentes [de IA] decentes para el código, ¿cómo extraemos el máximo valor comercial de ellos?».
El dijo que la idea se basaba en la comprensión del equipo sobre cómo analizar aplicaciones de software. “Combinar eso con grandes modelos de lenguaje —luego enfocarse en fundamentar y verificar lo que esos grandes modelos de lenguaje y el agente de IA sugieren realmente”.
Desarrollo guiado por pruebas
¿Qué significa eso en la práctica? Paskalev dice que LogicStar realiza un análisis de cada aplicación en la que se despliega su tecnología, utilizando «métodos clásicos de ciencias de la computación», para construir una «base de conocimiento». Esto le da a su agente de IA un mapa completo de las entradas y salidas del software; cómo las variables se vinculan a las funciones; y cualquier otra vinculación y dependencia, etc.
Luego, para cada error que se presenta, el agente de IA puede determinar qué partes de la aplicación se ven afectadas, permitiendo a LogicStar reducir las funciones que deben ser simuladas para probar varias soluciones potenciales.
Según Paskalev, este «entorno de ejecución minimizado» permite que el agente de IA realice «miles» de pruebas para reproducir errores y identificar un «prueba fallida», y —a través de este enfoque de «desarrollo guiado por pruebas»— finalmente llegar a una solución que funcione.
Confirma que las correcciones de errores reales se obtienen de los LLMs. Pero debido a que la plataforma de LogicStar permite este «entorno de ejecución muy rápido», sus agentes de IA pueden trabajar a escala para separar el grano de la paja, por así decirlo, y ofrecer a sus usuarios un atajo a lo mejor que los LLMs pueden ofrecer.
«Lo que vemos es que los LLMs son geniales para prototipar, probar cosas, etc., pero no son realmente buenos para [código] producción, aplicaciones comerciales. Creo que estamos lejos de eso, y esto es lo que ofrece nuestra plataforma», argumenta. «Para poder extraer esas capacidades de los modelos hoy, realmente podemos extraer valor comercial de manera segura y ahorrar tiempo a los desarrolladores para que realmente se centren en lo importante.»
Las empresas son el público objetivo inicial de LogicStar. Sus «agentes de silicio» están diseñados para trabajar junto a los equipos de desarrollo corporativos, aunque a una fracción del salario requerido para contratar a un desarrollador humano, manejando una variedad de tareas de mantenimiento de aplicaciones y liberando el talento de ingeniería para trabajos más creativos y desafiantes. (O, bueno, al menos hasta que los LLMs y los agentes de IA sean mucho más capaces).
Mientras que el discurso de la startup destaca una capacidad de mantenimiento de aplicaciones «totalmente autónoma», Paskalev confirma que la plataforma permitirá a los desarrolladores humanos revisar (y supervisar de otra manera) las correcciones que sus agentes de IA encuentren. Por lo tanto, la confianza se debe y se debe ganar primero.
«La precisión que un desarrollador humano ofrece varía entre el 80 y el 90%. Nuestro objetivo [para nuestros agentes de IA] es estar exactamente allí», agrega.
Todavía es el inicio de LogicStar: Una versión alfa de su tecnología se está probando con varias empresas no reveladas a las que Paskalev se refiere como «socios de diseño». Actualmente la tecnología solo es compatible con Python, pero se dice que las expansiones a TypeScript, JavaScript y Java están «próximamente».
«El objetivo principal [con la financiación pre-semilla] es realmente demostrar que la tecnología funciona con nuestros socios de diseño, centrándonos en Python», agrega Paskalev. «Ya llevamos un año trabajando en esto, y tenemos muchas oportunidades para expandir realmente. Y es por eso que estamos tratando de enfocarnos primero, para mostrar el valor en un caso».
La recaudación de pre-semilla de la startup estuvo liderada por la firma europea de capital de riesgo Northzone, con inversores ángeles de DeepMind, Fleet, exploradores de Sequoia, Snyk y Spotify también uniéndose a la ronda.
En una declaración, Michiel Kotting, socio de Northzone, dijo: «La generación de código impulsada por IA todavía está en sus primeras etapas, pero las ganancias de productividad que ya estamos viendo son revolucionarias. El potencial de esta tecnología para agilizar los procesos de desarrollo, reducir costos y acelerar la innovación es inmenso. y la vasta experiencia técnica del equipo y su historial de éxito los posicionan para ofrecer resultados reales e impactantes. El futuro del desarrollo de software está siendo transformado, y LogicStar jugará un papel crucial en el mantenimiento de software».
LogicStar está operando una lista de espera para los clientes potenciales que deseen expresar interés en obtener acceso temprano. Nos informaron que se planea un lanzamiento beta para más adelante este año.
