How Emergent is making app building more accessible with Claude

• Carly (đội Applied AI tại Anthropic) phỏng vấn Mukund, CEO kiêm đồng sáng lập Emergent, về cách công ty dân chủ hóa việc xây dựng phần mềm cấp production cho doanh nghiệp nhỏ bằng ngôn ngữ tự nhiên.
• Emergent chuyển hướng từ tự động hóa kiểm thử phần mềm (thời YC) sang xây dựng coding agent tổng quát, sở hữu toàn bộ stack — container riêng, multi-agent system, và bộ nhớ dài hạn — để tạo ra ứng dụng bền vững, triển khai được chứ không chỉ là prototype.
• Công ty chạy trên Claude (Sonnet, rồi Opus là "ngựa thồ") vì với người dùng của họ, kết quả và độ chính xác quan trọng hơn tốc độ — họ so sánh Emergent với một dev shop trị giá 250.000 USD, không phải với một IDE.

• Emergent phục vụ "serious builders" — doanh nghiệp nhỏ, doanh nhân, chuyên gia lĩnh vực muốn giá trị kinh tế thật và ứng dụng quan trọng cho kinh doanh, không phải demo front-end, khác biệt với đối thủ tập trung vào prototype.
• Đội ngũ chọn Claude sớm (Sonnet 3.5 năm 2024) nhờ khả năng tuân thủ chỉ dẫn và lập trình/front-end tốt; Opus thành "ngựa thồ" vì độ chính xác cộng dồn qua hàng nghìn bước.
• Sở hữu toàn bộ stack — container tùy biến trên Kubernetes với memory snapshotting để chạy agent song song, cộng hosting — tạo ra dữ liệu độc quyền nuôi bộ nhớ dài hạn, agent tự học và hệ thống RL.
• "Bộ nhớ dài hạn" giúp agent học không chỉ trong một phiên người dùng mà xuyên suốt mọi ứng dụng xây trên nền tảng, nên lỗi mới hay nâng cấp thư viện được xử lý ở lần lặp sau với ít token hơn và chính xác hơn.
• Vòng lặp phản hồi chặt và độ tin cậy đã nâng tỉ lệ triển khai thành công từ 84% lên gần 98%, agent nay chạy được hàng giờ; lỗi chỉ xuất hiện ở production được đưa ngược về môi trường dev để agent học.
• Sinh code chỉ là ~20% bài toán — 80% còn lại là triển khai, bảo trì, bảo mật, khả năng mở rộng và tích hợp (thanh toán, xác thực, file lớn); các agent refactor, pre-deployment và post-deployment đảm bảo chất lượng code và an ninh.
• "Hào" cạnh tranh của Emergent: hiểu khách hàng sâu sắc, chất lượng agent/harness, dữ liệu độc quyền, và giải quyết một tech stack dọc duy nhất; họ dự định vượt khỏi phần mềm để tự động hóa toàn bộ vận hành doanh nghiệp nhỏ với sản phẩm mới tên Wingman.

• Emergent — Emergent (nền tảng xây app)
• dev shop — dev shop (công ty gia công phần mềm)
• multi-agent system — multi-agent system
• vòng lặp xác minh — verification loop
• công nghệ container — container technology
• bộ nhớ dài hạn — long-term memory
• tuân thủ chỉ dẫn — instruction following
• chi phí biên bằng không — zero marginal cost
• Wingman — Wingman (sản phẩm mới)

Hành trình và bước chuyển hướng của Emergent

Mukund khởi nghiệp cùng người anh em song sinh Madhav; cả hai lập trình từ năm 12 tuổi và ám ảnh với bài toán tự động hóa kỹ thuật phần mềm. Trước Emergent, Mukund điều hành Dunzo với đội kỹ thuật 500 người, nơi anh nhận ra kiểm thử là nút thắt khiến phần mềm chậm ra mắt. Khi vào YC, ý tưởng đầu tiên là tự động hóa kiểm thử phần mềm — nhưng để làm được, họ phải tự xây container riêng và coding agent riêng, và phát hiện ra rằng nếu giải được vòng lặp xác minh, agent có thể chạy lâu hơn. Họ chuyển sang xây coding agent tổng quát, hoạt động gần như một phòng lab nghiên cứu ứng dụng, và là một trong những đội đầu tiên đưa multi-agent system vào production. Sau khi thử hướng enterprise (vốn áp dụng chậm), họ nhận ra sức mạnh thật sự là dân chủ hóa kỹ thuật phần mềm cho tất cả mọi người, và ra mắt dạng "research preview" vào tháng 6 — lập tức bùng nổ.

Vì sao chọn Claude và sở hữu toàn bộ stack

Emergent may mắn bắt đầu đúng lúc Sonnet ra mắt. Trong AI, phải hình dung thế giới sáu tháng tới và xây cho tương lai đó. Sonnet lần đầu có tuân thủ chỉ dẫn đủ tốt để hình dung agent chạy lâu, đồng thời giỏi lập trình và front-end. Người dùng Emergent so sánh sản phẩm với một dev shop (chứ không phải IDE hay công cụ), nên kết quả là trên hết — đó là lý do Opus trở thành "ngựa thồ". Để xây nền tảng kỹ thuật phần mềm tự động, họ phải sở hữu mọi tầng của stack: tự xây công nghệ container trên Kubernetes với memory snapshotting để lưu trạng thái và chạy agent song song. Họ học được cách lưu bộ nhớ, giao tiếp agent-với-agent, quản lý ngữ cảnh, dùng caching để giảm chi phí, và siết chặt mọi vòng lặp phản hồi. "Last mile" là nơi đa số giải pháp vấp ngã, nên họ đảm bảo những gì thấy ở dev tái hiện đúng ở production.

Bộ nhớ dài hạn và độ tin cậy

Emergent xây cái họ gọi là bộ nhớ dài hạn: agent học không chỉ trong một phiên mà xuyên suốt mọi ứng dụng trên nền tảng. Lần đầu gặp lỗi mới hay nâng cấp thư viện, nó học và xử lý ở lần lặp sau với ít token hơn, chính xác hơn. Nhiều lỗi chỉ lộ ra khi app chạy thật với người dùng thật, và tất cả được đưa ngược về môi trường dev. Nhờ siết chặt các vòng lặp phản hồi, tỉ lệ triển khai thành công tăng từ 84% lên gần 98%, agent nay chạy được hàng giờ. Vì người dùng so sánh với một dự án dev shop giá 250.000 USD kéo dài ba tháng, họ không nhạy cảm về giá hay độ trễ — Emergent vì thế ưu tiên độ chính xác và lý luận ở mức cao nhất, vì lỗi nhỏ qua 10.000 bước sẽ cộng dồn rất nhanh.

Hào cạnh tranh: dữ liệu, harness và một stack dọc

Thị trường đang lớn nhanh hơn khả năng phục vụ của tất cả, nên Emergent ít lo về đối thủ. "Hào" của họ gồm: (1) chất lượng agent và harness liên tục tiến hóa; (2) dữ liệu độc quyền nuôi bộ nhớ dài hạn, agent tự học và hệ thống RL; (3) chỉ giải quyết một tech stack dọc duy nhất nên tăng tốc học hỏi. Quan trọng, sinh code chỉ là 20% bài toán — 80% còn lại là triển khai, bảo trì, bảo mật và khả năng mở rộng. Họ có agent refactor, agent pre-deployment và post-deployment để kiểm tra lỗ hổng bảo mật và rò rỉ khóa, viết code theo hướng mở rộng ngang.

Người dùng và tầm nhìn tương lai

Khác với dự đoán ban đầu (người dùng bán kỹ thuật), phần lớn người dùng là nhà vận hành doanh nghiệp xây ứng dụng nghiêm túc — các chuyên gia lĩnh vực chưa từng có công cụ để thể hiện ý tưởng. Emergent có gần bảy triệu người dùng ở 190 quốc gia. Ví dụ yêu thích của Mukund là Christie ở Alaska — vừa là nhà tâm lý lâm sàng vừa là huấn luyện viên cưỡi ngựa — đã chờ 10 năm để kết hợp hai lĩnh vực, từng bị một dev shop báo giá 1.000 USD nhưng thất bại, và nay có ứng dụng EquiMind trên App Store với hàng trăm người dùng. Doanh nghiệp nhỏ chiếm 70% việc làm và 50% GDP toàn cầu, và lần đầu tiên với AI, ta có thể phục vụ hàng triệu ngách với chi phí biên bằng không. Sắp tới, Emergent ra mắt Wingman — agent cho doanh nghiệp, tự động hóa toàn bộ quy trình kinh doanh gồm tài chính, vận hành, bán hàng và marketing — với kỳ vọng 2026 là năm người ta bắt đầu tự động hóa phần lớn doanh nghiệp của mình.