随着硅谷加速迈向由AI智能体主导软件编程的未来，一个全新难题随之浮现：如何在AI生成的代码缺陷进入生产环境前将其捕获。据一位前员工透露，就连OpenAI也在应对此类问题。
初创企业PlayerZero首席执行官兼唯一创始人阿尼梅什·科拉塔纳（Animesh Koratana）向TechCrunch透露，这家刚获得融资的公司开发了一套解决方案——通过训练AI智能体在代码部署前自动发现并修复问题。
科拉塔纳在斯坦福大学DAWN机器学习实验室求学期间创立了PlayerZero，其导师兼实验室创始人马泰·扎哈里亚（Matei Zaharia）正是数据平台巨头Databricks的联合创始人，该公司的基石技术便源自其博士研究成果。本周三，PlayerZero宣布完成1500万美元的A轮融资，由Foundation Capital的阿舒·加格（Ashu Garg）领投，此人亦是Databricks的早期投资人。此前公司已获得由Green Bay Ventures牵头，包括扎哈里亚、Dropbox首席执行官德鲁·休斯顿（Drew Houston）、Figma首席执行官迪伦·菲尔德（Dylan Field）以及Vercel首席执行官吉列尔莫·劳赫（Guillermo Rauch）等知名天使投资人在内的500万美元种子轮融资。
现年26岁的科拉塔纳在斯坦福DAWN实验室期间专注于AI模型压缩技术，并早早接触了语言模型。他结识了首批AI编程辅助工具的开发者，由此意识到：“未来将由计算机而非人类编写代码，世界将因此彻底改变”。早在“AI垃圾代码”这个术语出现前，他就预见到这些智能体会像人类程序员一样产出问题代码。
随着AI智能体产出代码量呈指数级增长，人工审查所有代码变得不切实际，这一问题在大型企业依赖的复杂代码库中尤为严峻。PlayerZero通过训练能“深度理解代码库架构”的模型，分析企业历史上的缺陷与解决方案。当故障发生时，该系统能“诊断原因并修复，同时从错误中学习以避免重蹈覆辙”，科拉塔纳将其产品比作大型代码库的“免疫系统”。
获得导师扎哈里亚的天使投资只是融资第一步，真正的转折点出现在他向著名开发者劳赫展示产品时。这位创造了开源框架Next.js的Vercel创始人在观看演示时最初持怀疑态度，但得知演示采用真实生产环境代码后，他评价道：“如果你真能实现设想，这将具有重大意义。”
当然，PlayerZero并非唯一试图解决AI生成缺陷的企业。例如上周Anysphere旗下Cursor就推出了检测编码错误的Bugbot。但PlayerZero凭借对大型代码库的专注已崭露头角，目前其技术正被多家使用编程助手的跨国企业采用，其中订阅计费平台Zuora已将该系统部署至包括核心计费系统在内的所有工程团队。
