MAKUND और MADAV JAR का धमाकेदार दावा: 8 महीने में 7 MILLION APPS, वो भी बिना CODING के!

कौन हैं Makund और Madav Jar, और उनकी कहानी?

Emergent के पीछे Makund और Madav Jar नाम के दो twin brothers का दिमाग है। उन्होंने बहुत छोटी उम्र से ही programming शुरू कर दी थी, सिर्फ 12 साल की उम्र में। दोनों ने US में PhD करने के लिए पढ़ाई की। Makund ने अपना PhD program बीच में छोड़ दिया और Google join कर लिया, जबकि Madav Amazon में deep सीखते हुए team बनाने चले गए।

दोनों भाई हमेशा से एक startup साथ में करना चाहते थे। इससे पहले, Makund ने भारत में Dunzo नाम की एक hyperlocal quick commerce company चलाई थी, जो काफी बड़ी थी। उनका कहना है: "Dunzo भारत में लगभग एक verb बन गया था। जब लोग कोई चीज़ ship करते थे, तो कहते थे Dunzo कर दो।" Dunzo में Makund 300 engineers की एक बड़ी team manage कर रहे थे।

इसी दौरान, उन्होंने देखा कि deep सीखते हुए field में एक बड़ा बदलाव आने वाला है। उन्होंने पाया कि software testing apps को तेज़ी से ship करने में सबसे बड़ी bottleneck थी। साल 2023 के आखिर में, उन्होंने AI में कुछ बनाने के बारे में सोचा और उनका पहला idea था software testing को automate करना। उन्होंने इस idea के साथ कई VCs से बात की, लेकिन सबने इसे 'too crazy' बताया। लेकिन, इस 'crazy' idea ने ही Emergent की नींव रखी।

AI Coding का राज़ Formula

जब Makund और Madav अपनी testing agents बना रहे थे, तब उन्हें एक अहम बात समझ आई। उनका key insight ये था कि अगर आप software verification (यानी testing) की समस्या solve कर सकते हैं, तो आप पूरे software engineering प्रक्रिया को automate कर सकते हैं। यहीं से उन्होंने general coding agent बनाने पर ध्यान किया।

2024 में, जब AI coding agents का landscape नया था—Lovable और Kurs जैसे कुछ ही players थे—Emergent ने एक बड़ा challenge लिया। उन्होंने Sweet Bench नाम के coding agent benchmark पर world number one बनने का लक्ष्य रखा। Makund का कहना है: "हमने खुद को एक कमरे में बंद कर लिया और सोचा कि इस benchmark को कैसे crack करें।" सिर्फ दो महीने में, उनकी soda coding agents Sweet Bench पर world number one बन गईं।

इस प्रक्रिया में, उन्होंने multi-agent system, memory, agent-to-agent communication और test time compute को scale करने जैसे कई fundamental concepts develop किए। उन्होंने बताया कि कई चीज़ें जो वे तब discover कर रहे थे, वो तीन महीने बाद research papers में सामने आती थीं। असल में, वे 'cloud code' से पहले ही 'cloud code' जैसे हल बना रहे थे।

Non-Technical Users के लिए क्रांति

शुरुआत में Emergent सिर्फ engineers के लिए coding agents बनाने वाली एक research company थी। लेकिन फिर उन्होंने एक बड़ा pivot किया। Makund बताते हैं कि उस वक्त common wisdom थी कि enterprise clients के लिए build करो। उन्होंने 2-3 महीने enterprise route पर काम किया, लेकिन पाया कि ये बहुत slow था।

उसी दौरान, उन्होंने देखा कि Lovable और Bolt जैसे platforms तेज़ी से grow कर रहे थे। उन्होंने सोचा कि क्यों न अपने powerful coding agent को non-technical users के लिए एक product के तौर पर पेश किया जाए। जून 2024 में, उन्होंने एक छोटा beta pilot launch किया, और वो रातों-रात सफल हो गया। आज, Emergent के 80% से ज़्यादा users non-technical हैं, जिनके पास programming की zero knowledge है, और वे platform पर real businesses चलाने वाले apps बना रहे हैं।

Emergent की पहुंच भी global है—190 से ज़्यादा देशों में उनके users हैं, जिनमें से 70-80% US और Europe से हैं। Makund का मानना है कि second-mover advantage ने उन्हें फायदा पहुंचाया। उन्होंने दूसरे platforms से सीखा कि क्या काम नहीं कर रहा था और शुरू से ही एक end-to-end platform बनाने पर ध्यान किया जो सिर्फ prototyping नहीं, बल्कि production-ready apps ship कर सके। उन्होंने code reviews, automated testing, debugging, deployment, security और hosting जैसी चीज़ों को भी automate किया। इसके लिए उन्होंने अपना खुद का infra (Kubernetes और container tech stack) बनाया, ताकि agents को build और deploy time पर एक जैसा environment मिले। इससे deployment समस्या कम होती हैं और agent को rapid feedback मिलता है।

AI Jobs का Future और Emergent का Vision

AI के बारे में एक आम डर है कि ये jobs छीन लेगा। लेकिन Makund और Madav का नज़रिया अलग है। उनका मानना है कि coding सिर्फ 20% काम है; किसी app को production में ले जाना असली चुनौती है। उनका कहना है: "हम एक expanding market में हैं। हम non-developers को developers नहीं बनने दे रहे हैं।" उनका मानना है कि AI साधन जितने powerful होंगे, उतने ही ज़्यादा ideas आएंगे और उतना ही ज़्यादा काम होगा। वे YC में भी यही देख रहे हैं कि लोग ज़्यादा hours काम कर रहे हैं और ज़्यादा software ship कर रहे हैं।

Emergent का agent architecture बहुत advanced है। उनका multi-agent system main agent को tasks sub-agents को delegate करने देता है, जैसे testing या design search। सबसे ख़ास बात ये है कि Emergent के agents में long-term memory होती है। इसका मतलब है कि agent सिर्फ आपके session से नहीं, बल्कि सभी sessions से सीखता है। अगर 3 हफ्ते पहले कोई agent calendar integration करने में struggle कर रहा था, तो आज वो उसे आसानी से कर पाएगा, क्योंकि उसने पिछली sessions से सीखा है।

Emergent ने अपने non-technical users के लिए user empathy पर भी बहुत ध्यान दिया है। वे जानते हैं कि non-technical users को VS Code editor या JSON जैसी चीज़ें देखकर घबराहट हो सकती है, इसलिए वे ऐसी complex चीज़ों को hide कर देते हैं। उनका लक्ष्य है कि users को एक seamless अनुभव मिले, भले ही वे अंदर से कितने भी powerful साधन का इस्तेमाल कर रहे हों।

Makund और Madav का मानना है कि जैसे-जैसे models ज़्यादा capable होते जाएंगे, इंसानी desire भी उसी rate से बढ़ेगी, और लोग और ज़्यादा complex apps बनाना चाहेंगे। वे अपने users के लिए distribution, growth और user management जैसी चीज़ों में भी मदद करने की सोच रहे हैं।

Demo में कुछ User Apps:

• Illinois से एक user: उन्होंने अपने audio video setup business के लिए एक full-stack lead-gen form app बनाया, बिना किसी coding background के।
• Norway से एक user: उन्होंने lawyers के लिए एक CRM बनाया। खुद को 'business developer' बताने वाले इस user के पास भी programming knowledge नहीं थी।

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