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        随着硅谷竞相迈向人工智能代理完成大部分软件编程的未来，一个新问题产生了：在人工智能生成的错误投入生产之前找到它们。 甚至OpenAI也在处理这样的问题，一位前员工描述道。

         新资助的初创公司PlayerZero创建了一个解决方案：使用经过训练的人工智能代理在代码投入生产之前发现和修复问题，该初创公司的首席执行官兼唯一创始人 Animesh Koratana 告诉 TechCrunch。

         Koratana 创建PlayerZero 在斯坦福大学 DAWN 实验室的顾问和实验室创始人 Matei Zaharia 的指导下进行机器学习。 当然，Zaharia 是一位著名的开发人员，也是 Databricks 的联合创始人; 他在攻读博士学位的同时创造了它的基础技术。

         PlayerZero 周三宣布筹集了 1500 万美元的 A 轮融资，该轮融资由 Foundation Capital 的 Ashu Garg 领投，他是 Databricks 的早期支持者。 在此之前，绿湾风险投资公司（Green Bay Ventures）领投了500万美元的种子基金，并有几家值得注意的天使投资人，包括 Zaharia、Dropbox 首席执行官 Drew Houston、Figma 首席执行官 Dylan Field 和 Vercel 首席执行官 Guillermo Rauch。

         在斯坦福大学 DAWN 期间，现年 26 岁的 Koratana 从事 AI 模型压缩技术方面的工作，并且“很早就接触了语言模型，”他说。 他遇到了制作一些首批人工智能编码辅助工具的开发人员。

        ：当时他突然意识到，“在这个世界里，计算机将编写代码。 它不会再是人类了，“Koratana告诉 TechCrunch。 “到那时世界会是什么样子？”

         在“人工智能粪便”一词被创造之前，他就知道这些代理将生成破坏事物的代码，就像他们的人类监督者所做的那样。

         由于如此多的代理编写的代码比以前编写的要多得多，这个问题也会加剧。 对于人类来说，检查所有人工智能编写的代码是否存在错误或幻觉并不总是可行的。 对于企业所依赖的大型、复杂的代码库。 Koratana 说，

         PlayerZero 训练的模型“真正深刻地理解代码库，我们了解它们的构建方式和架构方式”。

         他的技术研究企业错误、问题和解决方案的历史。 Koratana 说，当出现故障时，他的产品可以“找出原因并修复它，然后从这些错误中吸取教训，以防止它们再次发生”。 他将他的产品比作免疫用于大型代码库的系统。

         Landing Zaharia 是他的顾问，作为天使投资是筹款的第一步，但真正验证他的想法的时刻是当他向另一位著名开发商 Rauch 展示演示时。 Rauch是三重独角兽开发工具公司Vercel的创始人，也是流行的开源JavaScript frameworkNext.js的创建者。

         Rauch 饶有兴趣但又怀疑地观看了 Koratana 的演示，询问其中有多少是“真实的”。 Koratana 回答说，这是代码“在生产。 就像，这是一个真实的例子。 而且他很安静，“Koratana 说。 然后他即将成为天使投资人的人回应道：“如果你真的能按照你想象的方式解决这个问题，那将是一件大事。

         当然，PlayerZero 并不是唯一一个试图解决 AI 生成的错误问题的公司。 就在上周，Anysphere 的 Cursor推出了 Bugbot来检测编码错误，这只是一个例子。

        尽管如此，PlayerZero 已经因其对大型代码库的重视而受到关注。 虽然是它专为代理是编码员的世界而设计，目前被几家使用编码副驾驶的大型企业使用。 例如，订阅计费公司 Zuora 是这家初创公司的主要客户之一。 Zuora 表示，正在其工程团队中使用这项技术，包括监督其最宝贵的代码——计费系统。