Terwijl door AI aangedreven codeertools de markt overspoelen, is er een kritieke zwakte aan het licht gekomen: standaard zijn ze, zoals bij de meeste LLM-chatsessies, tijdelijk: zodra je een sessie sluit en een nieuwe start, vergeet de tool alles waar je aan werkte.
De ontwikkelaars hebben dit probleem opgelost door codeertools en agenten hun status te laten opslaan in markdown- en tekstbestanden, maar deze oplossing is op zijn best ingewikkeld.
Gravende startup voor AI-codereviews denkt een oplossing te hebben met de lancering van wat zij het eerste intelligente regelsysteem voor AI-governance in de sector noemt, een raamwerk dat AI-codereviewers een blijvend organisatorisch geheugen biedt.
Het nieuwe systeem, vandaag aangekondigd als onderdeel van Qodo 2.1, vervangt statische, handmatig beheerde regelbestanden door een intelligente bestuurslaag. Genereer automatisch regels op basis van daadwerkelijke codepatronen en eerdere beoordelingsbeslissingen, handhaaf voortdurend de gezondheid van de regels, handhaaf standaarden bij elke codebeoordeling en meet de impact in de echte wereld.
Voor Itamar Friedman, CEO en mede-oprichter van Qodo, vertegenwoordigt de release een cruciaal moment, niet alleen voor zijn bedrijf, maar voor de hele industrie voor AI-ontwikkeltools.
“Ik ben ervan overtuigd dat deze aankondiging de belangrijkste is die we ooit hebben gedaan”, zei Friedman in een interview met VentureBeat.
Het probleem van het ‘Memento’
Om de beperkingen van de huidige AI-coderingstools uit te leggen, beroept Friedman zich op de film van Christopher Nolan uit 2000 Ik herinner het mewaarin de hoofdpersoon lijdt aan geheugenverlies op korte termijn en aantekeningen op zijn lichaam moet tatoeëren om cruciale informatie te onthouden.
“Elke keer dat je ze belt, is het een machine die helemaal opnieuw wakker wordt”, zei Friedman over de hedendaagse AI-codeerassistenten. “Het enige dat het kan doen, is voordat het in de sluimerstand gaat en opnieuw opstart, alles wat het heeft gedaan naar een bestand schrijven.”
Deze aanpak, waarbij de context wordt opgeslagen in markdown-bestanden zoals agents.md of servet.md, is een veelgebruikte oplossing geworden onder ontwikkelaars die tools als Claude Code en Cursor gebruiken. Maar Friedman stelt dat deze methode niet werkt op bedrijfsschaal.
“Denk aan zware software waarbij je nu bijvoorbeeld 100.000 van die plakbriefjes hebt”, zei hij. “Sommige ervan zijn plakbriefjes. Sommige zijn enorme verklaringen. Sommige zijn verhalen. Je wordt wakker en je krijgt een taak. Het eerste wat (de AI) doet, is statistisch op zoek gaan naar de juiste herinneringen… Het is veel beter dan ze niet te hebben. Maar het is heel willekeurig.”
Van staatloos naar staat
De evolutie van AI-ontwikkeltools heeft volgens Friedman een duidelijk traject gevolgd: van automatisch aanvullen (GitHub Copilot) naar vragen en antwoorden (ChatGPT), naar agentcodering binnen de IDE (Cursor) naar agentmogelijkheden overal (Claude Code). Maar hij stelt dat al deze landen fundamenteel staatloos blijven.
“Als softwareontwikkeling echt een revolutie teweeg wil brengen in de manier waarop we software ontwikkelen voor echte software, moet het een stateful machine zijn”, aldus Friedman.
De belangrijkste uitdaging, legde hij uit, is dat codekwaliteit inherent subjectief is. Verschillende organisaties hebben verschillende normen, en zelfs teams binnen hetzelfde bedrijf kunnen problemen verschillend benaderen.
“Om echt een hoog niveau van automatisering te bereiken, moet je het product kunnen aanpassen aan jouw specifieke zakelijke vereisten”, aldus Friedman. “Je moet code van hoge kwaliteit kunnen leveren. Maar kwaliteit is subjectief.”
Het antwoord van Qodo is wat Friedman omschrijft als “een geheugen dat over een lange periode is opgebouwd en toegankelijk is voor codeeragenten, die vervolgens kunnen opvragen, controleren en verifiëren of wat ze feitelijk doen in overeenstemming is met de subjectieve behoeften van de onderneming.”
Hoe het Qodo-regelsysteem werkt
Het regelssysteem van Qodo zorgt voor wat het bedrijf één enkele bron van waarheid noemt voor codeerstandaarden voor organisaties. Het systeem omvat verschillende belangrijke componenten:
-
Automatische regeldetectie: Een Rules Discovery Agent genereert standaarden op basis van codebases en feedback op pull-aanvragen, waardoor het handmatig aanmaken van regelbestanden wordt geëlimineerd.
-
Intelligent onderhoud: Een regelsbewuste agent identificeert voortdurend conflicten, duplicatie en verouderde standaarden om te voorkomen wat het bedrijf ‘regelverval’ noemt.
-
Schaalbare applicatie: Regels worden automatisch toegepast tijdens de beoordeling van de pull-request-code, waarbij aanbevolen oplossingen aan ontwikkelaars worden verstrekt.
-
Analyse uit de echte wereld: Organisaties kunnen de acceptatiegraad, overtredingstrends en verbeteringsstatistieken volgen om aan te tonen dat aan de normen wordt voldaan.
Friedman benadrukte dat dit een fundamentele verandering betekent in de manier waarop AI-codebeoordelingstools werken. “Het is de eerste keer dat de tool voor het beoordelen van AI-codes is overgegaan van reactief naar proactief”, zei hij.
Het systeem presenteert regels op basis van codepatronen, best practices en een eigen bibliotheek, en legt deze vervolgens ter goedkeuring voor aan technische managers. Zodra ze zijn geaccepteerd, ontvangen organisaties statistieken over de acceptatie en overtredingen van regels in de gehele codebase.
Een nauwere verbinding tussen geheugen en agenten
Wat de aanpak van Qodo onderscheidt, is volgens Friedman hoe nauw het systeem van regels integreert met de AI-agenten zelf, in plaats van het geheugen te behandelen als een externe hulpbron die de AI moet verkennen.
“In Qodo zijn dit geheugen en deze agenten veel meer met elkaar verbonden, zoals in onze hersenen”, zei Friedman. “Er is veel meer structuur… waarbij de verschillende delen goed met elkaar verbonden zijn en niet gescheiden.”
Friedman merkte op dat Qodo leertechnieken voor verfijning en versterking toepast op dit geïntegreerde systeem, dat volgens hem een verbetering van 11% in precisie en herinnering heeft bereikt ten opzichte van andere platforms, waarbij met succes 580 defecten werden geïdentificeerd uit 100 echte productie-PR’s.
Friedman deed een voorspelling voor de industrie: “Als je naar de toekomst kijkt, zal het heel duidelijk zijn dat toen we in 2026 begonnen, we in staatloze machines zaten die probeerden de manier te hacken waarop ze met het geheugen omgaan. En tegen het einde van 2026 zullen we een zeer gekoppelde manier hebben, en Qodo 2.1 is de eerste blauwdruk over hoe we dat moeten doen.”
Bedrijfsdistributie en prijzen
Qodo positioneert zichzelf als een enterprise-first bedrijf en biedt meerdere implementatieopties. Organisaties kunnen het systeem volledig binnen hun eigen infrastructuur implementeren via een cloudlocatie of VPN, een SaaS-optie met één huurder gebruiken waarbij Qodo een geïsoleerde instantie host, of kiezen voor traditionele selfservice SaaS.
Regels en opslagbestanden kunnen zich bevinden waar het bedrijf dat nodig heeft, op de eigen cloudinfrastructuur of gehost door Qodo, waardoor problemen met gegevensbeheer worden opgelost die zakelijke klanten doorgaans tegenkomen.
Als het om prijzen gaat, handhaaft Qodo zijn bestaande stoelgebaseerde model met gebruiksquota. Momenteel biedt het bedrijf drie prijsniveaus: Een gratis ontwikkelaarsabonnement voor individuen met 30 PR-beoordelingen per maand, een Teams-abonnement voor $ 38 per gebruiker per maand (met een besparing van 21% beschikbaar voor jaarlijkse facturering) dat 20 PR per gebruiker per maand en 2.500 IDE/CLI-credits omvat, en een op maat geprijsd Enterprise-abonnement met contactprijzen die functies toevoegen zoals contextbewustzijn met meerdere repo’s, on-premise implementatieopties, SSO en prioriteitsondersteuning.
Friedman erkende het voortdurende debat in de sector over de vraag of locatiegebaseerde prijzen zinvol zijn in een tijdperk van kunstmatige intelligentie, maar zei dat het bedrijf van plan is dit onderwerp later dit jaar uitgebreider aan te pakken.
‘Als je meer waarde krijgt, betaal je meer’, zei Friedman. “Als je dat niet doet, gaat het allemaal goed met ons.”
Vroege reactie van de klant
Ofer Morag Brin van HR-technologiebedrijf Hibob, een vroege gebruiker van het Rules System, rapporteerde positieve resultaten in een persbericht dat Qodo voorafgaand aan de lancering deelde met VentureBeat.
“Het Qodo-regelsysteem bracht niet alleen de normen naar boven die we over verschillende plaatsen hadden verspreid; het maakte ze ook operationeel,” zei Brin. “Het systeem versterkt voortdurend de manier waarop onze teams code daadwerkelijk beoordelen en schrijven, en we zien een grotere consistentie, snellere onboarding en meetbare verbeteringen in de kwaliteit van beoordelingen binnen de teams.”
Qodo, opgericht in 2018, heeft $50 miljoen opgehaald bij investeerders, waaronder TLV Partners, Vine Ventures, Susa Ventures en Square Peg, met engelinvesteerders van OpenAI, Shopify en Snyk.
