Snyk Assist: quando il tuo bot Slack interno riceve una promozione

Parliamo di dogfooding. Nella corsa all'oro dell'IA in cui ci troviamo, la maggior parte delle aziende sta creando "copilot" approssimativi per poi proporli ai clienti e vedere cosa funziona. Ma Snyk, piattaforma di sicurezza per sviluppatori, ha fatto qualcosa di incredibilmente logico: ha creato un agente IA per aiutare prima i propri team interni, si è resa conto che funzionava davvero e lo ha poi confezionato come funzionalità per i clienti chiamata Snyk Assist.

Lo stack tecnologico alla base è la classica tripletta di LangChain: LangChain, LangGraph e LangSmith. Ora, se avete trascorso un po' di tempo nell'ecosistema degli sviluppatori, saprete che LangChain riceve la sua buona dose di critiche per essere eccessivamente complessa. Ma la transizione di Snyk da un semplice bot Slack interno a un agente per i clienti di livello enterprise mostra come l'ecosistema stia maturando. In particolare, l'orchestrazione multi-agente stateful di LangGraph sembra fare il lavoro più pesante in questo caso, consentendo a Snyk Assist di gestire la remediation di vulnerabilità complesse e multi-step senza perdere la bussola.

Ma è davvero utile?

Per chi testa strumenti di IA quotidianamente, il problema principale con gli "assistenti di sicurezza IA" è il rischio di allucinazioni. L'ultima cosa che uno sviluppatore desidera è un'IA che suggerisca con assoluta certezza una libreria deprecata con una CVE attiva. Snyk afferma che, utilizzando LangSmith per test e tracciamenti rigorosi, è riuscita a perfezionare il comportamento dell'agente e a ridurre al minimo le allucinazioni. Non hanno semplicemente creato un wrapper; hanno costruito un sistema di guardrail.

Ciò che rende interessante questa storia non è solo lo stack tecnologico, ma la metodologia. Usando i propri sviluppatori come cavie, Snyk ha risolto il problema della UX legato alla partenza a freddo. Sapevano esattamente dove l'agente si inceppava perché il loro stesso team se ne lamentava su Slack prima ancora che un solo cliente lo vedesse.

Per il più ampio ecosistema dell'IA, questo è un modello da seguire. L'era del lancio di un wrapper da sistemare poi in produzione sta finendo. Se volete creare un agente IA per cui i clienti siano disposti a pagare, createlo prima per il vostro team. Se loro non lo odiano, allora potreste avere un vero prodotto tra le mani.

Foto: Daniil Komov / Unsplash (https://unsplash.com/@dkomow)