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Shomik Sasabi:AI 原生可观测性平台将终结手动调试时代

CN
Techub News
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12小时前
AI 总结,5秒速览全文

撰文:Techub News 整理

在 Y Combinator 的最新访谈中,连续创业者、Sasabi 创始人 Shomik 分享了其从医疗 AI 赛道转向构建 AI 原生可观测性平台的历程。作为 Brex 早期基础设施与可观测性团队的成员,以及首次创业公司 Opkit 的创始人,Shomik 结合深厚的技术背景与创业教训,提出了对下一代开发者工具的清晰愿景:利用 AI 彻底终结繁琐的手动调试,让软件走向自我修复。这场对话不仅揭示了 AI 如何重塑基础设施工具,也为技术创业者提供了宝贵的经验反思。

从 Opkit 到 Sasabi:回归本心的创业之路

Shomik 的首次创业项目 Opkit 是一家专注于医疗健康领域的 AI 语音代理公司,旨在利用大语言模型自动化处理与保险公司的电话沟通,如资格验证、预先授权和理赔状态查询。这个想法源于其父亲是医生的家庭背景,以及对“垂直领域金融科技”可能成为下一个风口的判断。然而,回顾这段经历,Shomik 坦言 Opkit 更像是一个“MBA 案例研究式”的创业选择——基于对市场机会的理性分析,而非个人热情、经验或深刻洞察。

尽管团队在技术上取得了进展,甚至成为医疗领域最早商业化 LLM 语音代理的团队之一,但整个创业过程充满挑战。Shomik 反思道,他们并非启动医疗 AI 公司的“合适团队”,尽管后来通过艰苦努力积累了大量领域知识。他认识到一个关键教训:创业应尽可能基于创始人自身的专业知识、经验和热情,而非刻意避开熟悉领域去追寻一个看似宏大但陌生的机会。对于 Opkit,他最大的遗憾之一是未能更早、更深入地审视“这是否真正发挥了我们的优势”以及“我们是否愿意在未来十年全身心投入医疗科技行业”这些根本问题。

在 Opkit 运营约两年后,团队面临融资挑战,决定寻求收购。最终他们加入了一家快速发展的 AI 销售科技公司 11x。正是在 11x 的工作经历,成为了 Shomik 创立 Sasabi 的直接催化剂。作为技术负责人,他负责重建公司的 AI 销售开发代表产品。当项目进入稳定维护阶段后,他发现自己再次陷入熟悉的困境:团队使用着最前沿的 AI 编码工具开发未来感十足的产品,但当出现生产环境问题时,调试过程却依然是过去十几年那种痛苦、低效的手动模式。这种强烈的对比让他意识到,在软件维护和可观测性领域,一场由 AI 驱动的变革已经迟来但势在必行。

“我意识到,这就是我应该创立的公司,” Shomik 表示。Sasabi 完全符合他的个人特质:它面向像他一样的开发者,解决他亲身经历过的痛点(可观测性),客户是早期和成长期的科技初创公司(他唯一工作过的公司类型),甚至公司名称也源自他热爱的科幻动漫《机动战士高达》。他将此视为一种象征性行动,确保新公司的一切都与“我是谁”保持一致。与 Opkit 时期的艰难跋涉相比,他决心让 Sasabi 的创业过程“充满乐趣”。

“日志即一切”:AI 如何重塑可观测性哲学

Sasabi 将自己定位为“AI 原生的可观测性平台”,专为快速迭代的工程团队设计。Shomik 将其类比为“2026 年建造的 DataDog 或 Sentry”,其核心特点是深度集成 AI 代理。平台允许开发者直接用自然语言提问,例如“生产环境为什么挂了?”、“这个错误是什么意思?”、“哪些客户受到影响?”或“是哪个提交导致的?”,从而快速定位和解决生产问题。

最具争议性也最核心的理念,是 Sasabi 提出的“日志即一切”。这直接挑战了可观测性领域长期奉行的“三大支柱”理论(日志、指标、追踪)。传统观点认为,这三种遥测数据类型服务于不同的查询需求,且各有其体积和效率特点,因此工程团队需要为所有服务同时实施这三者,这带来了巨大的复杂性和负担。

Shomik 对此提出了不同看法:

  • 日志具有极低的采用门槛: 每个开发者都知道如何写打印语句和阅读日志流,它是可观测性中最简单、最直接的方式,堪称“奥卡姆剃刀”。
  • AI 范式转变改变了游戏规则: 过去,日志因为主要是非结构化文本,机器难以自动解读而价值相对较低。但现在,AI 代理可以阅读所有日志行并理解其中含义,从而提取出前所未有的洞察。这使得仅凭日志就能回答以往需要结合指标和追踪才能解决的问题。

因此,Sasabi 认为,在 AI 时代,仅需日志这一种遥测数据就能实现卓越的可观测性,这能极大简化工程团队的仪器化工作,让他们更专注于构建产品而非维护复杂的观测栈。

这一理念深深植根于 Shomik 在 Brex 构建可观测性系统的实战经验。作为 Brex 的第三位基础设施工程师,他亲历了公司从微服务框架、CI/CD 系统到生产环境建设的整个超增长阶段。当服务数量膨胀到数十个并由不同团队维护时,“了解生产环境发生了什么”成为巨大挑战,这也正是可观测性要解决的核心问题。他领导团队设置了自动仪器化(为每个微服务自动添加指标、追踪和日志),部署并深度配置了 DataDog 等工具,并推动服务等级目标与指标的应用。这段经历让他深刻认识到:“你可以进行集成测试、单元测试、质量保证流程、发布流程……但在代码进入生产环境之前,你做的一切都无法真正为生产做好准备。” 生产环境如同迈克·泰森的名言:“人人都有计划,直到脸上挨了一拳。” 可观测性的意义就在于,当不可预测的生产问题发生时,你能准备好快速响应。

AI 时代的可观测性愿景:从自动调试到自我修复软件

Shomik 对 Sasabi 及行业未来的展望宏大而清晰。公司的使命是成为“AI 时代”所有公司的默认可观测性工具。他认为,“AI 时代”大约将从“智能体之年”2025年开启并持续向前。

更长期的愿景是创造一个“自我修复软件”的世界,即软件能够在没有人工干预或指导的情况下自行改进。他指出,当前像 Cursor 这样的公司正在自动化“创建新功能”这部分软件开发工作,这是一个巨大的市场。然而,开发者工作中更大部分——维护已写好的软件——是一个尚未被 AI 深度变革的领域,而这正是 Sasabi 瞄准的机遇。

“我们绝对有机会成为一家真正不可思议的、划时代的公司,” Shomik 对此充满信心。他看到了将 AI 深度融入软件生命周期维护环节的巨大潜力,这或将重新定义开发者的日常工作。

重返 YC:加速、文化与战略分销

作为一名已经成功进入 YC 网络并拥有相关履历的“校友”,Shomik 选择再次加入新一批 YC 团队,这一决定看似有悖直觉,实则经过深思熟虑:

  • 业务加速: 市场机会转瞬即逝,竞争对手也会出现。YC 作为一个加速器,能通过其设定的密集截止日期和节奏,迫使团队快速行动、快速推向市场,避免工程师团队陷入“永远在构建”的陷阱。
  • 文化塑造: 他希望将 YC 的某些价值观注入 Sasabi 的文化中,例如快速交付、注重市场验证的节奏。
  • 战略分销与获客: 这是非常战术性但关键的一点。每一个 YC 公司都是软件公司,每个软件公司都需要可观测性解决方案。Shomik 计划追随 Brex、Deal、Rippling 等优秀 YC 公司的成功路径,将产品有效地销售给同批的创业公司,建立早期客户基础和口碑。
  • 弥补个人体验: 他的第一次 YC 经历是在 COVID 期间远程完成的,错过了线下沉浸式体验。他渴望在 Demo Day 舞台上演讲,与同批创业者进行线下深度交流,弥补这一遗憾。

给创业者与工程师的启示

回顾整个旅程,Shomik 表示并不想给 Opkit 时期的自己任何会改变最终结果的建议,因为所有那些“啃玻璃”的艰难岁月——敲门陌拜、在逆境中学习如何创业——锻造了他和团队的韧性,这些教训最终让 Sasabi 受益。如果非要给出建议,他会强调:创业是一场长期游戏。 在 Opkit 期间学到的教训、与投资者、客户、工程师建立的关系,乃至与 YC 同批创业者的联系,都会在漫长的时间中产生复利效应。以诚待人、维护良好关系至关重要,因为五年后你或许会需要他们的支持。

关于团队建设,Sasabi 正在积极招聘。Shomik 心中的理想候选人是:高自主性、学习速度快、热爱工具(不限于开发工具)、享受创造“利器”的人。 有过创业经历的人尤其受欢迎,因为他们习惯于主动解决问题、从事不性感的艰苦工作,并且灵活应变——这在 AI 快速演变、未来职位和组织结构尚不明确的当下尤为重要。具体来说,公司急需数据库/存储/基础设施领域的顶尖工程师(因为 Sasabi 自建了日志摄取存储系统)、全栈产品工程师,以及重视美学、设计和细节的前端/设计工程师。Shomik 希望将 Sasabi 打造成“可观测性领域的 Linear”,提供极致优雅的用户体验,以区别于现有工具的复杂面貌。

最后,Shomik 希望他的故事能激励其他创业者找到属于自己的“墓志铭公司”——那家与你个人身份、热情和专长深度契合,让你愿意全力以赴去构建的事业。而他相信,带着从过往经历中收获的所有教训与优势,Sasabi 正是他的“墓志铭公司”。

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