Стартап FactoryAI, созданный инженерами из Google DeepMind и бывшими сотрудниками OpenAI, объявил о запуске Factory 2.0 — платформы, которая переводит концепцию автономных ИИ-агентов для написания кода на уровень промышленной сборки программного обеспечения. Об этом сообщили основатели компании в серии публикаций в X.
Factory 2.0 позиционируется как эволюция подхода к автоматизации разработки. Если первая версия платформы фокусировалась на отдельных ИИ-агентах, способных генерировать и отлаживать код, то новая система объединяет их в «фабрики» — интегрированные конвейеры, где агенты взаимодействуют между собой для выполнения сложных задач. По словам сооснователя FactoryAI Мэтта Найта (Matt Knight), цель — «перейти от ручного управления агентами к полностью автоматизированному производству ПО».
Ключевое отличие Factory 2.0 — возможность масштабирования. Платформа поддерживает параллельную работу десятков агентов, координируемых центральным планировщиком, который распределяет задачи на основе приоритетов и зависимостей. Как отметил в своём посте инженер и инвестор Шон Магуайр (Shaun Maguire), «это не просто инструмент для ускорения кодинга, а попытка переосмыслить процесс разработки как конвейерное производство».
В числе инвесторов FactoryAI — партнёр венчурного фонда Sequoia Capital Пэт Грэди (Pat Grady) и предприниматель Кит Рабойс (Keith Rabois), которые ранее поддержали такие проекты, как GitHub и Scale AI. Компания не раскрывает подробностей о первых клиентах, но в блоге на сайте утверждается, что платформа уже используется для разработки корпоративных приложений и внутренних инструментов в нескольких технологических компаниях.
Запуск Factory 2.0 происходит на фоне растущего интереса к автономным ИИ-системам в разработке. Конкуренты, такие как Devin от Cognition AI и аналогичные решения от Google DeepMind, также работают над интеграцией агентов в рабочие процессы, однако FactoryAI делает ставку на модульность и адаптацию под специфические бизнес-процессы. В документации к платформе подчёркивается, что она поддерживает кастомизацию под нужды конкретных команд, включая возможность подключения собственных моделей и баз знаний.