基于人工智能的编码技术因其能够让开发者的工作更快捷 、更轻松的承诺而迅速走红。但这也带来了其他一些结果：代码行数大幅增加，因此出现导致系统崩溃或其他故障的错误的可能性也随之增大 。如今 ，一家名为 Lightrun 的以色列初创公司宣布获得 7000 万美元的 B 轮融资 。该公司打造了一个可观测性平台 ，能够在问题出现之前识别并调试（修复）代码。这笔融资不仅凸显了市场对这类工具的需求缺口，也证明了 Lightrun 在满足这一需求方面所取得的进展 。
新的投资方 Accel 与此前的投资者 Insight Partners 共同领投了本轮融资 ，花旗集团（Citi） 、Glilot Capital、GTM Capital 和 Sorenson Capital 也参与其中 。到目前为止 ，Lightrun 已累计融资 1.1 亿美元，其中包括 2021 年由 Insight 领投的 A 轮融资 ，我们当时也对此进行了报道。
这家初创公司并未透露其估值情况 ，但有一些明显的迹象表明它发展得相当不错 。
首先是它的客户群体 。花旗集团是其战略投资方，同时也是其令人瞩目的大客户名单中的一员 ，其他大客户还包括美国 ADP 公司（Automatic Data Processing） 、美国电话电报公司（ATT） 、洲际交易所 / 纽约证券交易所（ICE/NYSE）、西班牙 Inditex 集团 、微软（Microsoft） 、Priceline 集团、Salesforce 公司和思爱普（SAP）。
其次是其产品以及公司推出产品的时机与当前市场形势的契合度 。早在 2024 年 7 月 ，Lightrun 就宣布推出一款基于人工智能的全新调试工具，可在企业的集成开发环境（IDE）中使用，该工具被恰如其分地命名为 “运行时自主人工智能调试器 ”（Runtime Autonomous AI Debugger） 。尽管该公司的平台此前已经取得了令人瞩目的成绩 ，但这款产品真正切中了当前许多企业所面临的困境：人工智能带来了更多的编码工作 ，也引发了更多的问题，而 Lightrun 打造的这款人工智能工具正是为了解决这些问题。
该公司表示 ，自成立以来 ，其收入增长了 4.5 倍，这正是吸引投资者的原因。Accel 公司负责此次投资的合伙人安德烈?布拉索韦亚努称 ，在此之前的几年里 ，他一直关注着 Lightrun（甚至可以说是在观察），而在这款产品推出后 ，他终于决定出手投资 。
“去年一切条件都成熟了 ， ” 他说，“由于人工智能的助力 ，他们在企业市场看到了业务的加速发展 。”
Lightrun 的首席执行官伊兰?佩莱格对此有着深刻的理解 ，他与首席技术官列昂尼德?布卢夫施泰因共同创立了这家公司。在投身继续教育领域并最终创立 Lightrun 之前，佩莱格曾是一名优秀的中长跑运动员，他在以色列赢得过 4 次全国冠军 ，在欧洲所有中长跑运动员中排名前 16 位 。
在佩莱格看来 ，如今市场上有数十家公司都在开发可观测性工具（其中一些最知名的公司包括 Datadog 和 App Dynamics 等） 。
但还没有一家公司能够达到这项工作的 “圣杯 ” 境界：不仅要能够全面了解生产环境中正在部署的所有代码，还要明白这些代码将如何与现有的应用程序相互作用 ，以及如何预测可能出现问题的地方。并且要在对企业造成最小干扰 、成本最低的情况下做到这一点 。
“编写代码变得越来越容易 ，但修复错误的成本却很高， ” 他说 。
与此同时 ，他表示 ，这个问题已经达到了一个 “转折点”。“由于人工智能带来的各种自动化工具的使用，如今开发者能够部署的代码比以往任何时候都多 ， ” 他说 ，“但当出现问题时，修复代码仍然是一个非常依赖人工的过程 。 ”
Lightrun 的突破在于打造了一套可观测性工具集 ，它能够像在集成开发环境中那样监控代码 ，并了解代码在实际生产环境中与现有代码协同运行时的表现 。然后，当代码进入生产环境时，它能够自动对代码进行调整 ，以确保代码持续运行而不中断或崩溃。它通过创建基于人工智能的模拟来了解代码的行为 ，并在问题出现之前修复代码，从而实现这一目标 。
“这正是我们的独特之处 ，” 佩莱格说 。
考虑到可观测性与企业内的其他活动密切相关 ，Lightrun 有很多种发展方向。
其中一个方向是专门为网络安全团队开发工具，因为错误显然会带来安全隐患。另一个方向是有可能将其部分工具与代码创建环节结合得更加紧密 ，从而更高效地发现和修复潜在的错误 。
佩莱格表示 ，目前的计划是专注于在集成开发环境领域进一步完善其工具 、扩充人才队伍并拓展业务 。“我们正在努力降低一切可能对系统稳定性构成风险的因素， ” 他说 ，不过他也没有排除未来开发更具特定用途工具的可能性。
至于代码辅助工具 ，“这些可能会是我们未来的发展方向， ” 他说 ，“但即使只专注于解决软件在执行后出现的修复问题 ，这一领域也既复杂又广泛 。” 他说，很难预测未来的代码创建会是什么样子 。如今，据估计 ，在所有生产问题中 ，有 30% 到 60% 是由人为和机器产生的代码问题导致的，而 Lightrun 正致力于提供一种能够观测和修复所有问题的方法 —— 无论这些问题是如何产生的。
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