OpenAI будет брать $20k в месяц за агента. Вы хотите быть этим агентом или делать таких агентов? Подавайтесь в акселератор. Мир меняется сильнее и быстрее, чем когда-либо. Время действовать — это сегодня.
Если 6 месяцев назад разработчик который не использует курсор или windsurf казался каким-то динозавром без прошлого и будущего, то сегодня такими являются HR’ы, сейлзы, маркетологи и legal. Компании среднего размера это сэкономит от $500к в год на софте и сотрудниках. Ниже — о примерах использования, которые я видел, попросил простыми словами.
Как это работает?
У каждого сотрудника установлен Cursor с доступом к корпоративному git-репозиторию, где хранятся правила для работы ассистентов (файлы .cursorrules), инструкции и Markdown-файлы с текущими статусами и задачами. Cursor подключается к заранее настроенным серверам MCP, которые в реальном времени получают и обрабатывают данные из Slack, Notion, клиентских баз данных и внешних API.
Кейсы:
— Автоматизация продаж и обработки клиентских запросов:
MCP подтягивает через API текущие данные по клиентам и статусам сделок (CRM, Email). Cursor автоматически формирует дашборды по конверсии в markdown-файлах, рейтингует входящие письма клиентов по важности и готовит персонализированные ответы. Сотрудник нажимает одну кнопку, чтобы подтвердить отправку.
— Финансовый мониторинг и отчетность в реальном времени:
MCP собирает транзакции и данные расходов через банковские и платежные API. Cursor в реальном времени составляет финансовые отчёты (P&L, cashflow) и бюджетные дашборды в markdown, автоматически выявляет отклонения и информирует команду через Slack.
— Автоматизированный найм и адаптация сотрудников (HR):
MCP получает данные новых сотрудников из HR-баз и ATS-системы. Cursor формирует и ведёт чеклисты по onboarding/offboarding сотрудников, автоматически создаёт документы и аккаунты в Notion и Slack, а также проводит мониторинг процесса адаптации через markdown.
— Юридическое сопровождение и управление договорами:
MCP связывается с базой данных клиентов и юридическими API. Cursor автоматически составляет типовые договоры, отслеживает сроки, мониторит риски и генерирует отчёты в markdown-файлах. Команда получает мгновенные уведомления о потенциальных рисках через Slack.
P.S. в фб начался какой-то вой от вполне себе скучного поста. не могут люди поверить, что курсор умеет писать код. и не знают они что саас — это просто код. вот они удивятся когда узнают что ии будет не только писать, но и придумать какой именно софт писать, почему и как интегрировать.
Как это работает?
У каждого сотрудника установлен Cursor с доступом к корпоративному git-репозиторию, где хранятся правила для работы ассистентов (файлы .cursorrules), инструкции и Markdown-файлы с текущими статусами и задачами. Cursor подключается к заранее настроенным серверам MCP, которые в реальном времени получают и обрабатывают данные из Slack, Notion, клиентских баз данных и внешних API.
Кейсы:
— Автоматизация продаж и обработки клиентских запросов:
MCP подтягивает через API текущие данные по клиентам и статусам сделок (CRM, Email). Cursor автоматически формирует дашборды по конверсии в markdown-файлах, рейтингует входящие письма клиентов по важности и готовит персонализированные ответы. Сотрудник нажимает одну кнопку, чтобы подтвердить отправку.
— Финансовый мониторинг и отчетность в реальном времени:
MCP собирает транзакции и данные расходов через банковские и платежные API. Cursor в реальном времени составляет финансовые отчёты (P&L, cashflow) и бюджетные дашборды в markdown, автоматически выявляет отклонения и информирует команду через Slack.
— Автоматизированный найм и адаптация сотрудников (HR):
MCP получает данные новых сотрудников из HR-баз и ATS-системы. Cursor формирует и ведёт чеклисты по onboarding/offboarding сотрудников, автоматически создаёт документы и аккаунты в Notion и Slack, а также проводит мониторинг процесса адаптации через markdown.
— Юридическое сопровождение и управление договорами:
MCP связывается с базой данных клиентов и юридическими API. Cursor автоматически составляет типовые договоры, отслеживает сроки, мониторит риски и генерирует отчёты в markdown-файлах. Команда получает мгновенные уведомления о потенциальных рисках через Slack.
P.S. в фб начался какой-то вой от вполне себе скучного поста. не могут люди поверить, что курсор умеет писать код. и не знают они что саас — это просто код. вот они удивятся когда узнают что ии будет не только писать, но и придумать какой именно софт писать, почему и как интегрировать.
Сходил на концерт кумира, легендарного Йоши Баха. Обсуждали природу сознания, ИИ и computationalism (вычислительную теорию чего-нибудь абстрактного, типа сознания). Фантастически круто. Из интересного:
Вопрос, а какова Колмогоровская сложность интеллекта? Может ли он быть скомпрессирован вообще? С одной стороны, в природе — похоже на то. Как минимум до какой-то степени. С другой стороны, bitter lesson говорит, что ИИ модели становятся тем лучше, чем больше данных туда запихиваешь. Их можно дистиллировать, но можно ли из ультра-мега-гига модели получить небольшую программу, которая будет представлять собой суть интеллекта...
Отдельно кайфово было узнать про Грегори Чайтина и его константу, как пример фундаментально невычислимых значений.
Вопрос, а какова Колмогоровская сложность интеллекта? Может ли он быть скомпрессирован вообще? С одной стороны, в природе — похоже на то. Как минимум до какой-то степени. С другой стороны, bitter lesson говорит, что ИИ модели становятся тем лучше, чем больше данных туда запихиваешь. Их можно дистиллировать, но можно ли из ультра-мега-гига модели получить небольшую программу, которая будет представлять собой суть интеллекта...
Отдельно кайфово было узнать про Грегори Чайтина и его константу, как пример фундаментально невычислимых значений.
Антропик утверждает, что в 2026 появятся модели, которые
— превосходят Нобелевских лауреатов в большинстве областей
— умеют пользоваться всеми человеческими интерфейсами
— могут работать и думать неделями
— могут взаимодействовать с реальными миром через роботов.
Самое смешное, что в мире есть еще люди, которые считают что это не гарантированно и «авось пронесет».
Я не вижу ни одного сценария (технического, политического, бизнесового), в котором этого бы не произошло в течении 2 лет. Nothing stops this train.
Другой вопрос: как подготовиться и что делать дальше, особенно с такими штуками как координация людей (экономика, финансы, право, политика)? Есть любопытные идеи.
— превосходят Нобелевских лауреатов в большинстве областей
— умеют пользоваться всеми человеческими интерфейсами
— могут работать и думать неделями
— могут взаимодействовать с реальными миром через роботов.
Самое смешное, что в мире есть еще люди, которые считают что это не гарантированно и «авось пронесет».
Я не вижу ни одного сценария (технического, политического, бизнесового), в котором этого бы не произошло в течении 2 лет. Nothing stops this train.
Другой вопрос: как подготовиться и что делать дальше, особенно с такими штуками как координация людей (экономика, финансы, право, политика)? Есть любопытные идеи.
GPT-4.5 — по всем вещам, что я его спрашивал уж точно превосходит человеческие возможности
QwQ-32B — бесплатная локальная модель, справляющаяся с 99% повседневных задач для ИИ
И это только за последнюю неделю...
QwQ-32B — бесплатная локальная модель, справляющаяся с 99% повседневных задач для ИИ
И это только за последнюю неделю...
e/acc
GPT-4.5 — по всем вещам, что я его спрашивал уж точно превосходит человеческие возможности QwQ-32B — бесплатная локальная модель, справляющаяся с 99% повседневных задач для ИИ И это только за последнюю неделю...
За последнюю неделю повстречался с несколькими десятками стартапов. Пожалуй, самое удивительное для меня не то какие кейсы ИИ позволяет (это было предсказуемо), а скорость внедрения этих кейсов в продакшен. Причем в индустриях, которые являются супер консервативными. Вот некоторые:
— ИИ инструктор пилотов. показывает аналитику и рекомендации на основе телеметрии полета. У компании клиенты сегодня это 10% учеников одномоторных самолетов. Подписались с DoD, будут обучать военных летчиков.
— ИИ агент, который автоматизирует работу рисерчера клинических испытаний второй и третьей стадии, а так же маркетинговую/GTM стратегию для фарма компаний.
— самописные ИИ автоматизации в курсоре для CFO и финансового отдела среднего размера ИТ компании
— Kaiser (страховая и сеть клиник на 12 млн пациентов и 30 тыс врачей) уже в продакшен внедрила три ИИшки, которые работают при каждом приеме пациента: транскрипция приема, ИИ-рекомендации для ответа на почту пациентам и анализатор прескрипшенов
— курсор для учителя / тьютора математики с более чем 1,5М пользователями
— ИИ, который собирает десятки вариантов интерфейсов мобильного приложения, тестирует их, выбирает лучшие, запускает в продакшен
— в множестве всякие суверенные автомноные агенты в TEE, которые сами пишут свой код, их нельзя выключить, сами зарабатывают себе на жизнь и распоряжаются деньгами (не то чтобы уже совсем, но в процессе)
— ну и конечно 4.5: я общался с ней на очень глубокие и личные темы и я не думаю, что в мире есть коучи, терапевты или философы, которые смогли бы так же точно, глубоко и полезно ответить на мои вопросы
— ИИ инструктор пилотов. показывает аналитику и рекомендации на основе телеметрии полета. У компании клиенты сегодня это 10% учеников одномоторных самолетов. Подписались с DoD, будут обучать военных летчиков.
— ИИ агент, который автоматизирует работу рисерчера клинических испытаний второй и третьей стадии, а так же маркетинговую/GTM стратегию для фарма компаний.
— самописные ИИ автоматизации в курсоре для CFO и финансового отдела среднего размера ИТ компании
— Kaiser (страховая и сеть клиник на 12 млн пациентов и 30 тыс врачей) уже в продакшен внедрила три ИИшки, которые работают при каждом приеме пациента: транскрипция приема, ИИ-рекомендации для ответа на почту пациентам и анализатор прескрипшенов
— курсор для учителя / тьютора математики с более чем 1,5М пользователями
— ИИ, который собирает десятки вариантов интерфейсов мобильного приложения, тестирует их, выбирает лучшие, запускает в продакшен
— в множестве всякие суверенные автомноные агенты в TEE, которые сами пишут свой код, их нельзя выключить, сами зарабатывают себе на жизнь и распоряжаются деньгами (не то чтобы уже совсем, но в процессе)
— ну и конечно 4.5: я общался с ней на очень глубокие и личные темы и я не думаю, что в мире есть коучи, терапевты или философы, которые смогли бы так же точно, глубоко и полезно ответить на мои вопросы
Manus (новый китайский ИИ агент) сделал анализ акций Microsoft. Посмотрите сами, это не меньше чем 3 дня работы аналитика банка или фонда с зарплатой от $10к/мес в NYC.
https://msft-analysis-git-main-ivanfioravantis-projects.vercel.app/
https://msft-analysis-git-main-ivanfioravantis-projects.vercel.app/
💡 Если вы хоть раз нанимали людей – останьтесь на секунду.
Я снова рекомендую Майка Волкова (@mikevolkov).
Почему? Потому что уже не раз видел, как он закрывает сложнейшие позиции в блокчейне, AI и IT.
🔥 Майк не просто рекрутер. Он находит тех, кто реально решает задачи бизнеса.
🔥 Приводит людей, которые не ищут работу, но готовы делать сильный продукт.
🔥 Если кто-то из моих знакомых спрашивает: «А кого посоветуешь?» – я всегда говорю: «Напиши Майку».
Фаундеры, CTO, инвесторы – если вам нужно реальное усиление команды, напишите Майку.
Скажите, что вы от меня – получите специальные условия.
📩 @mikevolkov
⸻
Если пока не нужно – но может пригодиться
Вообще, если тема найма, поиска людей и сильных кандидатов вам интересна, советую подписаться на канал Майка @huntermikevolkov.
Там он пишет о хантинге, рынке IT и реальных кейсах – коротко, полезно, без лишнего мусора.
Особенно полезно фаундерам, HR и тем, кто сам ищет работу.
✅ Как привлекать сильных людей и не терять их.
✅ Как работает найм в топовых IT-компаниях.
✅ Кейсы, фейлы, успешные истории – только практика.
📌 Подписывайтесь – @huntermikevolkov.
#реклама
Я снова рекомендую Майка Волкова (@mikevolkov).
Почему? Потому что уже не раз видел, как он закрывает сложнейшие позиции в блокчейне, AI и IT.
🔥 Майк не просто рекрутер. Он находит тех, кто реально решает задачи бизнеса.
🔥 Приводит людей, которые не ищут работу, но готовы делать сильный продукт.
🔥 Если кто-то из моих знакомых спрашивает: «А кого посоветуешь?» – я всегда говорю: «Напиши Майку».
Фаундеры, CTO, инвесторы – если вам нужно реальное усиление команды, напишите Майку.
Скажите, что вы от меня – получите специальные условия.
📩 @mikevolkov
⸻
Если пока не нужно – но может пригодиться
Вообще, если тема найма, поиска людей и сильных кандидатов вам интересна, советую подписаться на канал Майка @huntermikevolkov.
Там он пишет о хантинге, рынке IT и реальных кейсах – коротко, полезно, без лишнего мусора.
Особенно полезно фаундерам, HR и тем, кто сам ищет работу.
✅ Как привлекать сильных людей и не терять их.
✅ Как работает найм в топовых IT-компаниях.
✅ Кейсы, фейлы, успешные истории – только практика.
📌 Подписывайтесь – @huntermikevolkov.
#реклама
Вещи, которые ИИ отправил под нож первыми (о $10B возможностях)
1. SaaS. Любой клиент или бизнес будет генерировать себе свой собственный SaaS из агентов и блоков типа mcp. У некоторых комментаторов сильно зудит на тему "а как же интерпрайс?!" Так вот, enterprise не переходит и не использует это сегодня в силу отсутствия достаточной reliability и поддержки. Они хотят решения, которые масштабируются, не ломаются и встраиваются в существующий фреймворк безопаности, комплаенса и прочего. И это, конечно, неизбежно. Разница в том, что SMB и ритейл покупает новую фигню, даже если она работает 1 раз из десяти и потом ждет пока качество увеличится, а enterprise ждет (и внимательно следит) качества, а потом уже переходит.
2. Веб-сайты и приложения. Зачем нужны сайты и приложения, если с ними будет работать твой персональный агент? Ему достаточно REST API или какой-то общей идеи, а интерфейс, коммуникацию, авторизацию и нажимание кнопок он возьмет на себя. Вместо гугла — диприсерчеры. Вместо аппстора — поиск персональным агентом других специализированных агентов, например travel или e-comm.
3. Любые агентства. Если бизнес заключается в том, что он продает время людей, которые делают что-то за компьютером, то этот бизнес уже не бизнес, а бесполезное хобби. Сюда же относится management consulting и legal firms, правда, они поступили умно и заключили многие десятимиллионные контракты на годы вперед. Сегодня вы можете взять работу любого агентства, автоматизировать её, увеличив маржу в 10-100х через агентов и заработать, но окно возможностей буквально пару лет.
4. Курсы. Сложно придумать цифровые вещи, обучение которому было бы более эффективно у живого учителя, чем у чуткого, неустанного и бесконечно терпеливого GPT. Например, курсы про использование нейросетей, разработке агентов и всему такому прочему :)
1. SaaS. Любой клиент или бизнес будет генерировать себе свой собственный SaaS из агентов и блоков типа mcp. У некоторых комментаторов сильно зудит на тему "а как же интерпрайс?!" Так вот, enterprise не переходит и не использует это сегодня в силу отсутствия достаточной reliability и поддержки. Они хотят решения, которые масштабируются, не ломаются и встраиваются в существующий фреймворк безопаности, комплаенса и прочего. И это, конечно, неизбежно. Разница в том, что SMB и ритейл покупает новую фигню, даже если она работает 1 раз из десяти и потом ждет пока качество увеличится, а enterprise ждет (и внимательно следит) качества, а потом уже переходит.
2. Веб-сайты и приложения. Зачем нужны сайты и приложения, если с ними будет работать твой персональный агент? Ему достаточно REST API или какой-то общей идеи, а интерфейс, коммуникацию, авторизацию и нажимание кнопок он возьмет на себя. Вместо гугла — диприсерчеры. Вместо аппстора — поиск персональным агентом других специализированных агентов, например travel или e-comm.
3. Любые агентства. Если бизнес заключается в том, что он продает время людей, которые делают что-то за компьютером, то этот бизнес уже не бизнес, а бесполезное хобби. Сюда же относится management consulting и legal firms, правда, они поступили умно и заключили многие десятимиллионные контракты на годы вперед. Сегодня вы можете взять работу любого агентства, автоматизировать её, увеличив маржу в 10-100х через агентов и заработать, но окно возможностей буквально пару лет.
4. Курсы. Сложно придумать цифровые вещи, обучение которому было бы более эффективно у живого учителя, чем у чуткого, неустанного и бесконечно терпеливого GPT. Например, курсы про использование нейросетей, разработке агентов и всему такому прочему :)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Через 6 месяцев ИИ сможет писать 90% кода, через 12 — 100%.
Дарио дал интервью на форме Council on Foreign Relations. Говорит:
— реальный риск катастрофического использования ИИ во зло: биооружие, ядерные программы
— шпионаж в ИИ реален и масштабен
— рынку труда — капец
— необходим экспортный контроль (а что еще был он сказал на этой тусовке?)
— ИИ в здравоохранении и био исследованиях — самая крутая возможность, нужно упрощать
— больше датацентров и чипов в США!
Из любопытных идей:
— грядёт масштабное перераспределение ценности в мире, экономика будет перестраиваться, нужны топовые полиси
— стоимость разработки ИИ снижается примерно в 4 раза ежегодно, а инвестиции растут примерно в 10 раз, что создает мощные экономические стимулы для дальнейшего масштабирования ИИ
— ИИ может обеспечить годовой экономический рост до 10%, создавая значительные возможности и риски для экономики
— активно копает в сторону наличия сознания у моделей ИИ и предлагает практические эксперименты, например, позволять моделям отказываться от выполнения задач
Дарио дал интервью на форме Council on Foreign Relations. Говорит:
— реальный риск катастрофического использования ИИ во зло: биооружие, ядерные программы
— шпионаж в ИИ реален и масштабен
— рынку труда — капец
— необходим экспортный контроль (а что еще был он сказал на этой тусовке?)
— ИИ в здравоохранении и био исследованиях — самая крутая возможность, нужно упрощать
— больше датацентров и чипов в США!
Из любопытных идей:
— грядёт масштабное перераспределение ценности в мире, экономика будет перестраиваться, нужны топовые полиси
— стоимость разработки ИИ снижается примерно в 4 раза ежегодно, а инвестиции растут примерно в 10 раз, что создает мощные экономические стимулы для дальнейшего масштабирования ИИ
— ИИ может обеспечить годовой экономический рост до 10%, создавая значительные возможности и риски для экономики
— активно копает в сторону наличия сознания у моделей ИИ и предлагает практические эксперименты, например, позволять моделям отказываться от выполнения задач
OpenAI презентовал новые продукты для разработки агентов
1. Web Search. Любой ваш агент через OAI может искать и использовать информацию из интернета.
2. File Search. Поиск по локальным файлам.
3. Computer Use. Вы можете сделать агента, который управляет компьютером автономно.
4. Multi-agent framework! Swarm теперь называется Agents SDK, который позволяет передавать беседы между агентами сохраняя контекст.
5. Observability, tracing — удар в сторону Ланграфа.
https://www.youtube.com/live/hciNKcLwSes
1. Web Search. Любой ваш агент через OAI может искать и использовать информацию из интернета.
2. File Search. Поиск по локальным файлам.
3. Computer Use. Вы можете сделать агента, который управляет компьютером автономно.
4. Multi-agent framework! Swarm теперь называется Agents SDK, который позволяет передавать беседы между агентами сохраняя контекст.
5. Observability, tracing — удар в сторону Ланграфа.
https://www.youtube.com/live/hciNKcLwSes
Вау. Жесть. Звучит абсолютно нереально. Но это реально, даже если горе-комментаторы попытаются это оправдать доступными им способами самоутвердиться.
https://x.com/sama/status/1899535387435086115
https://x.com/sama/status/1899535387435086115
Чем больше я использую ИИ, тем меньше у меня времени
Сейчас я использую разные LLM-based инструменты в 100% своих рабочих задач, много десятков (а может и сотен, я не считаю) раз каждый день. Это экономит мне десятки часов в неделю. Вернее, это позволяет мне делать ту работу, для которой в ином случае пришлось бы нанимать как минимум 2-3 отдельных сотрудников.
При этом времени у меня стало сильно меньше, а работать я стал сильно больше. Почему так?
Отчасти это FOMO. Мир ускоряется, многие возможности есть только сейчас и через 6-12 месяцев их уже не будет. Происходит кардинальная трансформация экономики, а пропустить такое — это позор. Но к позору нам не привыкать. Реальная причина глубже.
Дело в том, что ИИ не просто автоматизирует работу, которую я делал раньше. Он помогает делать работу, которую я бы может и хотел, но не имел никакой возможности делать раньше. У меня есть 10 активных репозиториев, где я постоянно что-то допиливаю (хотя последний раз я писал код за деньги в 9 классе школы). У меня есть ряд рисерч проектов, которые по-хорошему должен вести отдельный человек или команда, но я понимаю, что я не найму быстро никого уровнем круче чем диприсерчер. У меня есть возможность создавать, валидировать и придумывать новые проекты со скоростью, которая раньше была принципиально невозможна.
Теперь я могу делать то, что раньше лежало в папочке "nice to have", но до чего никогда не доходили руки. Параллельно, пока я на звонке со стартапом, у меня работает claude-code и пишет новую систему автоматизации для фонда (за которую я бы не взялся сам ибо не шарю). Другая ИИшка пишет звонок и потом сравнивает ответы с нашим тезисом. С 4.5 я обсуждаю позиционирование и брендинг конференции (что-то что я не делал никогда и без ИИ просто сказал бы что не умею и не буду браться). Диприсерчер придумывает вопросы для подкаста (который я бы никогда не начал, потому что у меня нет ни времени, ни опыта подготовки к интервью с крутыми спикерами). Другой бот анализирует все приватные группы (которые я бы никогда не прочитал, потому что их слишком много) и находит там новые идеи, которые можно реализовать с помощью ИИ.
ИИ создает возможности, помогает их ухватить, но само их количество уже пугает.
Сейчас я использую разные LLM-based инструменты в 100% своих рабочих задач, много десятков (а может и сотен, я не считаю) раз каждый день. Это экономит мне десятки часов в неделю. Вернее, это позволяет мне делать ту работу, для которой в ином случае пришлось бы нанимать как минимум 2-3 отдельных сотрудников.
При этом времени у меня стало сильно меньше, а работать я стал сильно больше. Почему так?
Отчасти это FOMO. Мир ускоряется, многие возможности есть только сейчас и через 6-12 месяцев их уже не будет. Происходит кардинальная трансформация экономики, а пропустить такое — это позор. Но к позору нам не привыкать. Реальная причина глубже.
Дело в том, что ИИ не просто автоматизирует работу, которую я делал раньше. Он помогает делать работу, которую я бы может и хотел, но не имел никакой возможности делать раньше. У меня есть 10 активных репозиториев, где я постоянно что-то допиливаю (хотя последний раз я писал код за деньги в 9 классе школы). У меня есть ряд рисерч проектов, которые по-хорошему должен вести отдельный человек или команда, но я понимаю, что я не найму быстро никого уровнем круче чем диприсерчер. У меня есть возможность создавать, валидировать и придумывать новые проекты со скоростью, которая раньше была принципиально невозможна.
Теперь я могу делать то, что раньше лежало в папочке "nice to have", но до чего никогда не доходили руки. Параллельно, пока я на звонке со стартапом, у меня работает claude-code и пишет новую систему автоматизации для фонда (за которую я бы не взялся сам ибо не шарю). Другая ИИшка пишет звонок и потом сравнивает ответы с нашим тезисом. С 4.5 я обсуждаю позиционирование и брендинг конференции (что-то что я не делал никогда и без ИИ просто сказал бы что не умею и не буду браться). Диприсерчер придумывает вопросы для подкаста (который я бы никогда не начал, потому что у меня нет ни времени, ни опыта подготовки к интервью с крутыми спикерами). Другой бот анализирует все приватные группы (которые я бы никогда не прочитал, потому что их слишком много) и находит там новые идеи, которые можно реализовать с помощью ИИ.
ИИ создает возможности, помогает их ухватить, но само их количество уже пугает.
Новый Gemini Flash это первая модель которая поддерживает нативную мультимодальную генерацию. Вот, например, я сделал игру за ~9 секунд на основе аватарки своего канала.
С нетерпением жду хакатона Virtuals и впечатляющих агентских проектов. 2025 действительно год агентов. Буду судьей на этом хакатоне.
Регистрация открыта, спонсоры Virtuals и Base, больше $100,000 призовой фонд
Регистрация открыта, спонсоры Virtuals и Base, больше $100,000 призовой фонд
Virtuals Hackathon
Недавно говорил о том, как ИИ не просто автоматизирует существующие процессы, а открывает принципиально новые возможности. Проблема в том, что большинство учится использовать эти инструменты хаотично, путем проб и ошибок.
В этом фоне хочу рассказать про проект моих коллег — [AI Mindset], запускающих 24 марта практическую лабораторию по исследованию AI. Это полноценная среда для экспериментов, где участники 4 недели работают с живыми проектами под руководством практиков.
Если вы читаете мой канал, то наверняка уже знаете об AI Mindset — я не раз о них упоминал. Но сейчас у них появился новый формат с параллельными треками исследований помимо основной программы. Каждый трек — это отдельная мини-лаборатория с собственным экспертом, который глубоко погружен в конкретную тематику. Вот парочка из них.
🔎 research track: системный поиск и обработка информации с помощью AI. Структурирование исследований, работа с данными, выявление скрытых закономерностей.
⚙ automation track: создание личной системы автоматизации рутинных задач. Не просто набор скриптов, а комплексная экосистема для высвобождения когнитивных ресурсов.
🔃 startup track: как быстро пройти путь от идеи до работающего MVP с помощью AI. Что самое интересное, этот трек работает как мини-акселератор для стартапов: участники получают доступ к инвесторам и создают свои продукты под руководством менторов и технических консультантов.
Дополнительно у ребят есть отдельная лаборатория по управление знаниями в Obsidian + AI, которая стартует 18 марта. Для тех, кто хочет полностью пересмотреть свою работу с информацией, проанализировать свою продуктивность – на что тратится внимание и энергия, прояснить, из чего строится ваша модель мира, и начать активно её уточнять и дорабатывать.
Лично для меня главная ценность современных AI-инструментов — не просто выполнять задачи быстрее, а делать то, до чего раньше не доходили руки, и видеть новые возможности. Именно на этом фокусируется AI Mindset.
[подробнее на их канале]
#реклама
В этом фоне хочу рассказать про проект моих коллег — [AI Mindset], запускающих 24 марта практическую лабораторию по исследованию AI. Это полноценная среда для экспериментов, где участники 4 недели работают с живыми проектами под руководством практиков.
Если вы читаете мой канал, то наверняка уже знаете об AI Mindset — я не раз о них упоминал. Но сейчас у них появился новый формат с параллельными треками исследований помимо основной программы. Каждый трек — это отдельная мини-лаборатория с собственным экспертом, который глубоко погружен в конкретную тематику. Вот парочка из них.
Дополнительно у ребят есть отдельная лаборатория по управление знаниями в Obsidian + AI, которая стартует 18 марта. Для тех, кто хочет полностью пересмотреть свою работу с информацией, проанализировать свою продуктивность – на что тратится внимание и энергия, прояснить, из чего строится ваша модель мира, и начать активно её уточнять и дорабатывать.
Лично для меня главная ценность современных AI-инструментов — не просто выполнять задачи быстрее, а делать то, до чего раньше не доходили руки, и видеть новые возможности. Именно на этом фокусируется AI Mindset.
[подробнее на их канале]
#реклама
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
В интересные времена живем. Инфраструктура интернета — созданная для людей с толстыми пальцами, ограниченным вниманием и памятью — вот-вот будет поглощена роем ИИ-агентов.
По инерции мы всё ещё проектируем для людей, но надолго ли?
— Документация — красивый HTML с красивой респонсив навигацией и подсветкой синтаксиса. А кто будет её читать? Не люди, не в первую очередь, по крайней мере. Это будут LLM, глотающие базу кода целиком, понимающие API и оркеструющие сложные бизнес-процессы.
— Онлайн коммерция. Мы всё ещё создаём сложные визуальные интерфейсы с каруселями товаров и разделами "товары, которые купили вместе с этим". Но скоро большинство покупок будут совершаться агентами, которым безразлична эстетика или эмоциональная привлекательность. Их интересуют структурированные данные, API-эндпоинты и оптимизация параметров для своего владельца.
— Поиск. Всё ещё выдающий по 10 синих ссылок для человеческих глаз. Поиск завтрашнего дня — это коммуникация агент-агент: структурированные данные, оптимизированные для машинного потребления, а не привлекательные целевые страницы, пытающиеся зацепить белковые дофаминовые рецепторы.
— Финансовые рынки. Которые построены на понятных человеку графиках. Но скоро ваш инвестиционный агент будет одновременно анализировать десятки тысяч источников данных на глобальных рынках, экономические показатели и фундаментальные характеристики компаний, а затем вести переговоры с другими агентами для выполнения сложных многоэтапных транзакций за микросекунды.
— Наконец, рекурсия всего этого. Агенты, использующие агентов, использующих агентов. Ваш личный агент по покупкам не просто взаимодействует с Amazon напрямую — он консультируется с агентом по питанию, агентом по бюджету, агентом по моде, каждый из которых может использовать или даже создавать в реальном времени собственных суб-агентов.
Когда агенты смогут вести переговоры с другими агентами на машинной скорости, когда они смогут обрабатывать информацию в масштабах, недоступных людям, когда они смогут оптимизировать параметры, которые не влазят в человеческие головы... прирост эффективности будет астрономическим.
Это самый большой скачок в распределении ресурсов со времён изобретения денег.
По инерции мы всё ещё проектируем для людей, но надолго ли?
— Документация — красивый HTML с красивой респонсив навигацией и подсветкой синтаксиса. А кто будет её читать? Не люди, не в первую очередь, по крайней мере. Это будут LLM, глотающие базу кода целиком, понимающие API и оркеструющие сложные бизнес-процессы.
— Онлайн коммерция. Мы всё ещё создаём сложные визуальные интерфейсы с каруселями товаров и разделами "товары, которые купили вместе с этим". Но скоро большинство покупок будут совершаться агентами, которым безразлична эстетика или эмоциональная привлекательность. Их интересуют структурированные данные, API-эндпоинты и оптимизация параметров для своего владельца.
— Поиск. Всё ещё выдающий по 10 синих ссылок для человеческих глаз. Поиск завтрашнего дня — это коммуникация агент-агент: структурированные данные, оптимизированные для машинного потребления, а не привлекательные целевые страницы, пытающиеся зацепить белковые дофаминовые рецепторы.
— Финансовые рынки. Которые построены на понятных человеку графиках. Но скоро ваш инвестиционный агент будет одновременно анализировать десятки тысяч источников данных на глобальных рынках, экономические показатели и фундаментальные характеристики компаний, а затем вести переговоры с другими агентами для выполнения сложных многоэтапных транзакций за микросекунды.
— Наконец, рекурсия всего этого. Агенты, использующие агентов, использующих агентов. Ваш личный агент по покупкам не просто взаимодействует с Amazon напрямую — он консультируется с агентом по питанию, агентом по бюджету, агентом по моде, каждый из которых может использовать или даже создавать в реальном времени собственных суб-агентов.
Когда агенты смогут вести переговоры с другими агентами на машинной скорости, когда они смогут обрабатывать информацию в масштабах, недоступных людям, когда они смогут оптимизировать параметры, которые не влазят в человеческие головы... прирост эффективности будет астрономическим.
Это самый большой скачок в распределении ресурсов со времён изобретения денег.