Momentic (YC W24): ИИ-агенты для поиска багов в приложениях

Представьте: вы только что влили очередной PR, сгенерированный ИИ-ассистентом. Код выглядит чисто. Но через три часа прилетает гневное письмо от пользователя — оформление заказа сломано уже полчаса. Чтобы такого не происходило, команда из Y Combinator W24 создала Momentic — платформу, где ИИ-агенты буквально «ходят» по вашему приложению и ищут баги до того, как это сделают пользователи.

Проблема: QA стало узким местом в эпоху ИИ-разработки

Momentic был создан, чтобы решить растущую проблему верификации программных изменений в эпоху ускоренных циклов разработки, где ИИ-агенты пишут код быстрее, чем команды успевают его проверять. Верификация превратилась в настоящее узкое место.

Средний разработчик тратит сотни часов в год на написание и поддержку тест-сьютов в Selenium, Cypress или Playwright. Существующие no-code решения вроде Browserstack и Tricentis часто ненадёжны и неудобны, что вынуждает команды возвращаться к ручному QA.

Тестирование всегда было головной болью — особенно Playwright и Selenium. Поэтому мы создали агентов, чтобы они делали это за нас. — Wei-Wei Wu, сооснователь Momentic

Команда изначально двигалась в направлении кодогенерации, но затем поняла: корень всей нестабильности E2E-тестов и разочарования в них — это селекторы и тайминги сети. Вместо того чтобы хардкодить селекторы и data-testid, их ИИ переводит шаги в действия в браузере прямо во время выполнения, что делает тесты куда надёжнее.

Как работает Momentic: агенты вместо скриптов

Momentic — это AI-native платформа автоматизированного тестирования, где команды описывают критические пользовательские сценарии на простом английском языке, а ИИ-агенты самостоятельно создают, выполняют и поддерживают итоговые E2E-тесты для веб и мобильных приложений.

Вместо CSS или XPath-селекторов команды описывают пользовательские сценарии на естественном языке; агенты Momentic используют языковые модели и компьютерное зрение, чтобы находить элементы, выполнять шаги и заново их обнаруживать при изменении UI — таким образом тесты самовосстанавливаются после рефакторинга.

graph TD
    A[Вы пишете тест на русском/английском] --> B[ИИ-агент анализирует скриншот страницы]
    B --> C[Агент находит нужный элемент по описанию]
    C --> D[Выполняет действие: клик, ввод, скролл]
    D --> E{Результат совпадает?}
    E -- Да --> F[Тест пройден ✅]
    E -- Нет --> G[Баг-репорт: шаги воспроизведения + видео 🐛]
    G --> H[Самовосстановление при следующем запуске]

Специализированные агенты и параллелизм

Momentic использует специализированных агентов для доменных задач: агенты-планировщики анализируют скриншоты и видео, тогда как выделенные агенты-локаторы изучают структуру страницы для разрешения целей взаимодействия на обычном английском.

Параллельные агенты координируются через кооперативные ресурсные лизы — они могут объявлять, что «используют» или «модифицируют» пересекающиеся ресурсы или фикстуры. Один сеанс bug bash может запустить сотни параллельных браузеров и устройств одновременно.

Mo — ИИ-инженер по QA

Mo — это ИИ-инженер по QA. Дайте ему любое приложение (веб, iOS или Android) и цель — и он запустит сотни агентов, которые «bug-bash’нут» каждый уголок вашего приложения так, как это делала бы команда перед релизом. В итоге вы получаете один отчёт: что было протестировано, что упало, шаги воспроизведения, логи и видеоповтор каждого бага.

Достаточно указать Mo на приложение и сказать, что тестировать, на обычном языке — например, «bug bash the checkout flow». Mo запускает сотни агентов параллельно в размещённых браузерах и эмуляторах. Они кликают по приложению так же, как QA-инженер, и покрывают каждый крайний случай, каждый закоулок.

Самовосстанавливающиеся тесты: конец эпохи хрупких селекторов

Главная боль традиционного автотестирования — тесты, которые «ломаются» при малейшем изменении вёрстки. Переименовали CSS-класс? Сдвинули кнопку? Весь тест-сьют красный.

Это самая важная функция Momentic. Традиционная автоматизация тестирования ломается, потому что полагается на DOM-селекторы: измените data-testid кнопки, перенесите форму на другую страницу или переименуйте CSS-класс — и тесты падают.

Локаторы Momentic основаны на намерении. Когда вы пишете «нажать кнопку OK», ИИ не сохраняет селектор этой кнопки. При каждом запуске теста он смотрит на текущую страницу, понимает разметку и находит элемент, соответствующий вашему описанию.

Нет селекторов, которые нужно «лечить», — ИИ заново определяет элементы при каждом прогоне. Когда кнопка переезжает из хедера в сайдбар, ИИ находит её снова. Никаких сломанных локаторов, никаких тикетов на техдолг.

Momentic заявляет о снижении ложных срабатываний на 99%. Это смелое утверждение, но архитектура на основе намерений его технически обосновывает.

Бенчмарк QA Bench: Mo против Codex, Claude и Devin

Команда Momentic не ограничилась маркетинговыми заявлениями — они провели открытый бенчмарк.

Mo был протестирован против других кодинг-агентов на 4 популярных open-source приложениях: Gitea (58.8k звёзд), Metabase, Twenty (YC) и Saleor — с 1396 человеко-размеченными багами.

Компромисс — это стоимость: Mo стоит $2.67 за баг против $0.80 для Codex, что дешевле, чем Claude Code и Devin. Но при этом Mo находит в 3 раза больше багов, чем ближайший конкурент, что делает его значительно более эффективным с точки зрения покрытия.

Технический стек и интеграции

Текущий продукт ориентирован на CLI: тесты живут в репозитории приложения как версионируемый YAML, запускаются локально или в CI, и могут использовать локальные или размещённые на Momentic браузеры, симуляторы и эмуляторы.

# Пример теста Momentic в YAML
name: Checkout Flow Test
steps:
  - action: navigate
    url: https://your-app.com/cart
  - action: ai
    prompt: "Нажми кнопку 'Оформить заказ'"
  - action: ai
    prompt: "Заполни форму доставки тестовыми данными"
  - action: ai
    prompt: "Убедись, что появилось подтверждение заказа"

Ключевые возможности включают базу знаний для передачи продуктового контекста и выполнение шагов с помощью ИИ. Платформа также обеспечивает совместную работу с кодинг-агентами, позволяя им создавать, проверять и версионировать тесты вместе с кодом.

Тесты Momentic можно запускать в нескольких средах: локально через CLI, в Momentic Cloud, в CI/CD-пайплайнах или за приватными сетями.

Поддержка MCP позволяет ИИ-агентам для разработки писать и запускать тесты Momentic как часть цикла написания кода.

Поддерживаемые платформы

Momentic поддерживает веб-тестирование на базе Chromium, iOS-симуляторы и Android-эмуляторы. Поддержка мобильных сред появилась в августе 2025 года.

Ценообразование и кто уже использует Momentic

Ценообразование основано на использовании, тарифицируется в кредитах, без посадочных мест (per-seat). Тарификация основана на использовании, а не на количестве пользователей — можно добавить всю команду (инженеров, ревьюеров, стейкхолдеров) без дополнительных затрат за место.

AI action — это описание шага на обычном языке, который агент выполняет в браузере или приложении. Шаг, сгенерированный AI-действием или восстановлением после сбоя, стоит 2 кредита.

За время бета-тестирования Mo провёл более 1100 bug bash сессий и обнаружил 3500 верифицированных багов.

Такие команды, как Notion, Whatnot и Retool, уже запускают свои тест-сьюты на Momentic.

Финансирование

Momentic привлёк около $19.2 млн в трёх раундах: $500K пре-сид от YC (апрель 2024), $3.7M seed-раунд под руководством FundersClub (март 2025) и $15M серии A под руководством Standard Capital (ноябрь 2025).

Ограничения и честный взгляд

Momentic — сильный инструмент, но не без изъянов.

Он хорошо работает для E2E-тестирования на Chrome. Пробелы: пока нет поддержки Firefox/Safari, ценообразование по запросу без публичных цифр, нет managed QA-опции для команд, которым нужно тестирование «под ключ».

Заключение: новая парадигма тестирования

Momentic представляет принципиально другой подход к QA: вместо того чтобы писать и поддерживать тысячи строк кода-тестов, вы описываете намерение — что должно работать — и агенты разбираются сами.

Momentic AI автоматизирует тестирование ПО, позволяя командам писать тесты на обычном языке. ИИ затем сам создаёт, запускает и обновляет эти тесты, адаптируясь по мере эволюции приложения. Это сокращает ручной труд и ускоряет доставку более надёжного ПО.

В мире, где ИИ-агенты пишут всё больше кода, именно такие инструменты закрывают петлю обратной связи: код генерируется быстро → тесты создаются и запускаются автоматически → баги находятся до пользователей. Если ваша команда ещё тонет в поддержке Selenium-скриптов или полагается на ручное QA — это хороший момент попробовать другой путь.