(퍼플렉시티가정리한기사)DeductiveAI는화요일750만달러의시드펀딩을받으며스텔스모드에서벗어났으며,소프트웨어엔지니어링의가장고질적인문제중하나에대한솔루션을제시했습니다.엔지니어들이새로운제품을구축하는대신버그를찾는데거의절반의시간을소비하는문제입니다.Databricks와ThoughtSpot출신의베테랑들이설립한이마운틴뷰스타트업은게임AI시스템을구동하는것과유사한강화학습기술을사용하여몇시간이아닌몇분만에프로덕션장애를진단하는AI에이전트를배포합니다.이번펀딩라운드는CRV가주도했으며,DatabricksVentures,ThomvestVentures,PrimeSet이참여했습니다.회사는실제사고로부터학습하여장애를자동으로감지하고,근본원인을진단하며,엔지니어가소프트웨어문제를해결하도록돕는"AISRE에이전트"를도입하고있습니다.이기능은사고해결시간을최대90퍼센트까지단축할수있다고회사는밝혔습니다.AI가더많은코드를생성하면서증가하는문제를목표로삼다이러한시기는소프트웨어개발에서증가하는긴장감을반영합니다.AI코딩어시스턴트가엔지니어들이그어느때보다빠르게코드를작성할수있도록지원하는동안,연구에따르면개발자들은시간의30~50%를디버깅에소비하며,AI생성코드가확산되면서이수치는증가하기만했습니다.Harness의2025년보고서에따르면개발자의67%가AI생성코드를디버깅하는데더많은시간을할애하고있습니다.DeductiveAI의공동창업자이자CEO인RakeshKothari는VentureBeat와의인터뷰에서"우리는세계적수준의엔지니어들이구축하는대신시간의절반을디버깅에소비하는것을목격했습니다"라고말했습니다."그리고바이브코딩이전례없는속도로새로운코드를생성함에따라,이문제는더욱악화될것입니다."이회사는이미여러주목할만한고객사에서실제영향력을입증했습니다.DoorDash의광고플랫폼은Deductive를사고대응프로토콜에통합했으며,DoorDash의엔지니어링수석이사인ShahroozAnsari에따르면이시스템이최근몇달동안약100건의프로덕션사고에대한근본원인을식별했으며,이는연간1,000시간이상의생산성절감과수백만달러상당의수익영향으로환산된다고합니다.위치인텔리전스기업Foursquare에서Deductive는ApacheSpark작업실패를진단하는데필요한시간을90%단축하여수시간또는며칠에서10분미만으로줄였으며,연간275,000달러이상의비용절감효과를가져왔습니다.기술작동방식Deductive의기술적접근방식은Datadog이나NewRelic과같은기존옵저버빌리티플랫폼에추가되는AI기능들과차별화됩니다.이시스템은코드베이스,로그,메트릭,트레이스,내부문서간의관계를매핑하는'지식그래프'를구축합니다.인시던트가발생하면여러AI에이전트가함께협력하여가설을생성하고,이를실시간시스템증거와대조하며,근본원인에수렴합니다—숙련된사이트신뢰성엔지니어가조사하는방식을모방하지만훨씬짧은시간에작업을완료합니다.플랫폼은기존인프라와읽기전용API를통해옵저버빌리티플랫폼,코드저장소,인시던트관리도구,커뮤니케이션시스템에연결됩니다.강화학습을활용하여지속적으로개선하며,각인시던트에서어떤조사액션이정확한진단으로이어졌는지학습합니다.공동창립자이자CTO인SameerAgarwal은UCBerkeley에서BlinkDB라는근사쿼리처리프레임워크를개발하며박사학위를받았고,ApacheSpark를구축한초창기Databricks엔지니어중한명이었습니다.Kothari는ThoughtSpot의초기엔지니어로,분산쿼리처리와대규모시스템최적화에집중하는팀을리드했습니다."현대인프라의복잡성과상호의존성으로인해장애나인시던트의근본원인을조사하는일은마치건초더미에서바늘을찾는것같습니다.단,그건초더미는축구장크기이고,백만개의다른바늘로만들어졌으며,끊임없이재배열되며불타고있습니다,"라고Agarwal은성명에서밝혔습니다.기술적으로는프로덕션환경에서바로수정작업을자동화할수있지만,현재회사는엔지니어가검증하고구현할수있도록구체적솔루션을추천하며사람의개입을유지하고있습니다.회사는데이터볼륨이아니라조사된인시던트수를기준으로가격을산정하며,클라우드호스팅과셀프호스팅배포옵션을모두제공합니다.