General Intelligence a construit sur Vercel une plateforme d'AI pour startups

General Intelligence, une équipe de 8 personnes, a validé le concept d'une entreprise pilotée exclusivement par des agents AI. Sa plateforme Cofounder fournit aux fondateurs un service complet d'employés artificiels, de l'agent CTO au commercial.

Des agents pour chaque service

Cofounder couvre sept fonctions :

• Ingénierie (l'agent CTO écrit le code, le teste et le déploie)
• Marketing (stratégie et contenu)
• SEO (optimisation et analytics)
• Finance (gestion du budget et reporting)
• Ventes (prospection à froid, négociations)
• Support client (tickets, tâches routinières, chats)
• Opérations (organisation et passage à l'échelle des processus)

Chaque client dispose de son propre compte Vercel entièrement géré, avec son propre cluster d'agents. La plateforme s'adapte à la taille de l'entreprise, du fondateur solo à la société en croissance.

Pourquoi les clouds classiques ne conviennent pas

Au lancement du développement de Cofounder, General Intelligence s'est heurtée à un problème de fond : les plateformes cloud standard sont conçues pour des humains, pas pour des agents. Elles offrent de beaux dashboards, des consoles pour lire les logs et des API REST pour la moitié des opérations. Le reste exige des clics dans l'interface.

Pour un humain, cela ne pose pas de problème. Un agent, lui, voit les choses autrement. Chaque clic dans un dashboard correspond à un endpoint d'API manquant. Les logs ne se lisent pas dans une console : ils se parsent comme des données structurées. L'infrastructure doit être entièrement programmable, car l'agent lance des dizaines de tâches en parallèle.

Le CEO Andrew Pignanelli le résume ainsi : « Certains fournisseurs permettent à un agent d'accomplir 5 % du travail. D'autres, 50 %. Il nous fallait une plateforme où l'agent puisse en faire 100 %. »

Migration vers Vercel

Le premier hébergeur (Render) est rapidement devenu un goulot d'étranglement. L'équipe avait besoin d'un contrôle total par le code : arrêter un déploiement (kill deployment), modifier le DNS, gérer la facturation, éditer les configurations. Tout ce qu'un ingénieur fait dans l'interface devait être accessible à l'agent via CLI ou API.

«

Si vous construisez un système où un agent gère l'intégralité de votre infrastructure, vous devriez utiliser Vercel. » — Andrew Pignanelli

Après la migration, le développement chez General Intelligence n'a plus rien de traditionnel. Les 5 ingénieurs ne configurent plus d'environnement local. Le fonctionnement est le suivant : l'agent CTO effectue une modification → commit sur une branche → 30 secondes plus tard, un environnement de preview complet est lancé → un agent navigateur teste automatiquement sur l'URL en production. Le résultat ne dépend que de la logique du code.

L'envergure d'une petite équipe

Les résultats semblent ambitieux. En une journée, 8 personnes (dont 5 ingénieurs) produisent :

• 10 Pull Requests sur l'ensemble de la stack
• 70+ commits par jour et par ingénieur
• 4000+ branches de preview actives simultanément
• 90 % du travail SRE entièrement automatisé

Une échelle qui nécessite habituellement 100+ développeurs.

Ce que cela signifie

Les agents quittent les laboratoires de recherche pour entrer dans les systèmes de production, et les fournisseurs cloud n'y étaient pas préparés. Render, AWS et Google Cloud ont bâti leur infrastructure pour des humains. Il faut désormais repenser l'architecture selon une approche agent-first.

Pour les fondateurs, le constat est clair : un founder épaulé par des agents AI dispose déjà d'un avantage concurrentiel en vitesse de développement.