Следующий виток эволюции ИИ — это Goal Oriented Agents
Goal-Oriented Agent получает не отдельную задачу, а:
Цель + единый бюджет + полномочия + ограничения.
Например:
Получить 10 оплаченных клиентов. Бюджет — 150 000 ₽. В бюджет входят реклама, сервисы и собственные токены агента.
Дальше агент сам:
👉 Строит карту обязательств и незакрытых контуров: кто что обещал, что должно произойти, что зависло, какой следующий шаг нужен.
👉 Проактивно выбирает действие, максимально приближающее цель.
👉 Выполняет его самостоятельно в пределах полномочий; за пределами полномочий запрашивает согласование.
👉 Каждый раз решает, выгодно ли потратить деньги на задачу (например на рекламу) или собственное мышление.
👉 Проверяет не факт выполнения действия, а достижение результата: отправленное письмо не равно ответу, запущенная реклама не равна клиенту.
👉 Продолжает цикл до достижения цели, stop-loss или исчерпания бюджета.
Важно, что такой агент может сам контактировать с кем угодно по разным каналам в пределах его полномочий.
Общий паттерн таких агентов:
✅ Не показывать данные → а изменять реальность.
✅ Не выполнять команды → а достигать цели.
✅ Не ждать вопроса → а находить незакрытые контуры.
✅ Не просто советовать → а самому выполнять разрешённый следующий шаг.
Мы будем пробовать разрабатывать таких агентов в darwinclaw.ru.
Кому интересны такие агенты, поставьте 🔥 и накидайте примеры E2E-бизнес-целей, которые вы бы поручили такому агенту, чтобы у нас были use cases для проработки 🛅
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Goal-Oriented Agent получает не отдельную задачу, а:
Цель + единый бюджет + полномочия + ограничения.
Например:
Получить 10 оплаченных клиентов. Бюджет — 150 000 ₽. В бюджет входят реклама, сервисы и собственные токены агента.
Дальше агент сам:
👉 Строит карту обязательств и незакрытых контуров: кто что обещал, что должно произойти, что зависло, какой следующий шаг нужен.
👉 Проактивно выбирает действие, максимально приближающее цель.
👉 Выполняет его самостоятельно в пределах полномочий; за пределами полномочий запрашивает согласование.
👉 Каждый раз решает, выгодно ли потратить деньги на задачу (например на рекламу) или собственное мышление.
👉 Проверяет не факт выполнения действия, а достижение результата: отправленное письмо не равно ответу, запущенная реклама не равна клиенту.
👉 Продолжает цикл до достижения цели, stop-loss или исчерпания бюджета.
Важно, что такой агент может сам контактировать с кем угодно по разным каналам в пределах его полномочий.
Общий паттерн таких агентов:
✅ Не показывать данные → а изменять реальность.
✅ Не выполнять команды → а достигать цели.
✅ Не ждать вопроса → а находить незакрытые контуры.
✅ Не просто советовать → а самому выполнять разрешённый следующий шаг.
Мы будем пробовать разрабатывать таких агентов в darwinclaw.ru.
Кому интересны такие агенты, поставьте 🔥 и накидайте примеры E2E-бизнес-целей, которые вы бы поручили такому агенту, чтобы у нас были use cases для проработки 🛅
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
🔥2🤣1
Низы не хотят, верхи не могут
Типичная ситуация по внедрению AI, которую я вижу уже не в первой средней компании (~1 млрд руб. выручки).
Низы работают как работали, и при доступности всех инструментов не хотят ничего менять.
Ну, ходил я на работу, кодил, или анкеты делал сложные маркетинговые. Сам вручную рихтовал анкеты или вылизывал CSS. Было приятно, интересно, и зарплата шла. А тут надо что-то менять.
Верхи думают, надо чтобы люди не пострадали, а то на них же держится весь текущий бизнес, и внедряют инструменты, вместо того чтобы менять процессы и KPI.
Проходят месяцы и годы, потрачены десятки миллионов рублей, а воз и ныне там. В результате компания начинает терять в скорости и теряет часть рынка (потому что у конкурентов-то получилось) и неизбежно начинает сокращать штат.
Есть два варианта подхода к внедрению: централизованный и децентрализованный. Компания среднего размера и больше всегда выбирает централизованный, но не дожимают, не дают полномочий на внедрение.
👉 Мелким компаниям я рекомендую идти снизу вверх (децентрализованный подход), просто дайте всем сотрудникам обучение + ИИ асситента.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Типичная ситуация по внедрению AI, которую я вижу уже не в первой средней компании (~1 млрд руб. выручки).
Низы работают как работали, и при доступности всех инструментов не хотят ничего менять.
Ну, ходил я на работу, кодил, или анкеты делал сложные маркетинговые. Сам вручную рихтовал анкеты или вылизывал CSS. Было приятно, интересно, и зарплата шла. А тут надо что-то менять.
Верхи думают, надо чтобы люди не пострадали, а то на них же держится весь текущий бизнес, и внедряют инструменты, вместо того чтобы менять процессы и KPI.
Проходят месяцы и годы, потрачены десятки миллионов рублей, а воз и ныне там. В результате компания начинает терять в скорости и теряет часть рынка (потому что у конкурентов-то получилось) и неизбежно начинает сокращать штат.
Есть два варианта подхода к внедрению: централизованный и децентрализованный. Компания среднего размера и больше всегда выбирает централизованный, но не дожимают, не дают полномочий на внедрение.
👉 Мелким компаниям я рекомендую идти снизу вверх (децентрализованный подход), просто дайте всем сотрудникам обучение + ИИ асситента.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Мясной прокси 🙂
Не будьте мясным прокси, не форвардите просто то, что вам сказал ИИ, людям ❗️
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Не будьте мясным прокси, не форвардите просто то, что вам сказал ИИ, людям ❗️
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
👍2
Что нового в https://darwinclaw.ru/ за последние пару недель?
Промик для регистрации с бонусом в 500 рублей 👉 DARWINCLAW-AIGENTTO-AUG-1-500 👈
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Промик для регистрации с бонусом в 500 рублей 👉 DARWINCLAW-AIGENTTO-AUG-1-500 👈
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Увольте дизайнера, избавьтесь от Figma
10+ лет я просил дизайнеров делать clickable prototype, чтобы потом, спустя спринт или два, не переделывать. Но им было некогда.
Теперь дизайнер не нужен: любой Front любой сложности LLM собирает за минуты, и если нужны два варианта — посветлее и потемнее, — то это еще 2 минуты.
Но самое главное — мысль, которая возникла в голове у Product Owner, сразу материализуется.
И это не просто clickable prototype, это рабочий продукт, который можно наживую править.
Первая версия всегда говно. Я так за один день сделал 30+ изменений и наконец увидел то, что было у меня в голове.
И самое главное: мысль в голову Product Owner может прийти в 6 утра, и не надо ждать, пока все проснутся и заведут свою Figma.
К 8 утра ты уже получаешь материализованную мысль, которая выглядит отлично и работает, остается только докрутить Backend до идеала.
Как вы поняли, аналитиков в этом loop тоже нет — они тоже не нужны 🙂
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
10+ лет я просил дизайнеров делать clickable prototype, чтобы потом, спустя спринт или два, не переделывать. Но им было некогда.
Теперь дизайнер не нужен: любой Front любой сложности LLM собирает за минуты, и если нужны два варианта — посветлее и потемнее, — то это еще 2 минуты.
Но самое главное — мысль, которая возникла в голове у Product Owner, сразу материализуется.
И это не просто clickable prototype, это рабочий продукт, который можно наживую править.
Первая версия всегда говно. Я так за один день сделал 30+ изменений и наконец увидел то, что было у меня в голове.
И самое главное: мысль в голову Product Owner может прийти в 6 утра, и не надо ждать, пока все проснутся и заведут свою Figma.
К 8 утра ты уже получаешь материализованную мысль, которая выглядит отлично и работает, остается только докрутить Backend до идеала.
Как вы поняли, аналитиков в этом loop тоже нет — они тоже не нужны 🙂
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
👀2
Блокировки
Вчера были большие блокировки от РКН, похоже, по DPI. Наш сайт darwinclaw.ru тоже был то доступен, то недоступен, но главное, что сами боты работают как часы.
Помогло перейти с TLS 1.3 на TLS 1.2. Если кого тоже задело, попробуйте перейти на TLS 1.2
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Вчера были большие блокировки от РКН, похоже, по DPI. Наш сайт darwinclaw.ru тоже был то доступен, то недоступен, но главное, что сами боты работают как часы.
Помогло перейти с TLS 1.3 на TLS 1.2. Если кого тоже задело, попробуйте перейти на TLS 1.2
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Два способа автоматизировать работу в компании с помощью ИИ
⬆️ Каждому сотруднику выдаём бота, проводим обучение, и он сам решает, что и как автоматизировать — просто говоря боту о своих задачах и проблемах. Таким образом постепенно возникает Avatar каждого сотрудника. Это способ снизу вверх.
⬇️ С помощью специалистов делаем набор общих ботов, каждый для выполнения конкретной функции. Потом гоним людей ими пользоваться. Подход сверху вниз.
Оба подхода имеют право на жизнь, но второй делается значительно проще, если был проделан первый, потому что уже есть Аватары сотрудников и не надо гадать, какую область автоматизировать, что делают сотрудники, что сработает, а что нет.
Если вы не решили, что именно и как делать, то начните с первого: просто дайте всем или избранным своего бота. Как минимум за 3–4 месяца у вас появится хорошая почва для варианта два в виде Аватаров сотрудников.
*Аватар — это компиляция всех вопросов, ответов и задач, которые сотрудник решал с помощью бота, на основе чего уже есть сформированные skills (навыки бота).
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
⬆️ Каждому сотруднику выдаём бота, проводим обучение, и он сам решает, что и как автоматизировать — просто говоря боту о своих задачах и проблемах. Таким образом постепенно возникает Avatar каждого сотрудника. Это способ снизу вверх.
⬇️ С помощью специалистов делаем набор общих ботов, каждый для выполнения конкретной функции. Потом гоним людей ими пользоваться. Подход сверху вниз.
Оба подхода имеют право на жизнь, но второй делается значительно проще, если был проделан первый, потому что уже есть Аватары сотрудников и не надо гадать, какую область автоматизировать, что делают сотрудники, что сработает, а что нет.
Если вы не решили, что именно и как делать, то начните с первого: просто дайте всем или избранным своего бота. Как минимум за 3–4 месяца у вас появится хорошая почва для варианта два в виде Аватаров сотрудников.
*Аватар — это компиляция всех вопросов, ответов и задач, которые сотрудник решал с помощью бота, на основе чего уже есть сформированные skills (навыки бота).
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
👌2
AI meeting notes не работают?
Хожу на много встреч, и на каждой сейчас, конечно, коннектится какой-нибудь AI meetings notes бот — хоть в MS Teams, хоть в Google, хоть в Zoom.
Но парадокс: на каждой встрече люди продолжают писать свои notes руками.
Почему? Что тут сломано? Может, это как с автоответчиком: в Америке к нему все давно привыкли, а у нас никто не пользуется?
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Хожу на много встреч, и на каждой сейчас, конечно, коннектится какой-нибудь AI meetings notes бот — хоть в MS Teams, хоть в Google, хоть в Zoom.
Но парадокс: на каждой встрече люди продолжают писать свои notes руками.
Почему? Что тут сломано? Может, это как с автоответчиком: в Америке к нему все давно привыкли, а у нас никто не пользуется?
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Как принимать решения с помощью ИИ-шизофреника?
Обычный чат, даже если он настроен хорошо в стиле «ты лучший маркетолог» и бла-бла-бла, всё равно приводит к размытой позиции, к срезанию углов, к обобщениям, а часто нужно решение — типа: «Блин, что делаем сегодня, а что завтра?»
Я использую подход — заставить ИИ жёстко спорить в разных ролях. В споре рождается истина.
Можно натянуть модель «7 шапок» на ИИ и чтобы там 7 ИИ-шек спорили, но для меня эффективнее оказался бинарный спор между двумя ИИ.
И чтобы проще дать оттенок конкретной личности ИИ, лучше сказать прямо: «Ты будешь Илон Маск, а ты — Джефф Безос, тема спора X, начинайте».
Но лучше всего у меня срабатывает одна личность с разными позициями (шизофрения), то есть говоришь: «Вы оба будете Илон Маск, тема такая, спорьте».
В начале я предпочитаю не давать никакого своего мнения и даже не давать им позиции — просто тема такая, позиции выберете сами. Удивительно часто мой LLM-шизофреник выбирает позиции, о которых я даже не думал, смотрит под особым углом.
Потом я могу из результатов спора выбрать ещё вопрос и ещё раз запустить спор, и так за 3–5–7 итераций получается истина.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Обычный чат, даже если он настроен хорошо в стиле «ты лучший маркетолог» и бла-бла-бла, всё равно приводит к размытой позиции, к срезанию углов, к обобщениям, а часто нужно решение — типа: «Блин, что делаем сегодня, а что завтра?»
Я использую подход — заставить ИИ жёстко спорить в разных ролях. В споре рождается истина.
Можно натянуть модель «7 шапок» на ИИ и чтобы там 7 ИИ-шек спорили, но для меня эффективнее оказался бинарный спор между двумя ИИ.
И чтобы проще дать оттенок конкретной личности ИИ, лучше сказать прямо: «Ты будешь Илон Маск, а ты — Джефф Безос, тема спора X, начинайте».
Но лучше всего у меня срабатывает одна личность с разными позициями (шизофрения), то есть говоришь: «Вы оба будете Илон Маск, тема такая, спорьте».
В начале я предпочитаю не давать никакого своего мнения и даже не давать им позиции — просто тема такая, позиции выберете сами. Удивительно часто мой LLM-шизофреник выбирает позиции, о которых я даже не думал, смотрит под особым углом.
Потом я могу из результатов спора выбрать ещё вопрос и ещё раз запустить спор, и так за 3–5–7 итераций получается истина.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Внедрение ИИ может застрять в самом начале
Вот скрин реальных проблем пользователей одного из наших ИИ-ботов. Человек просто не может даже начать, не может написать /start, будем прикручивать кнопку START или лучше назовём НАЧАТЬ. Кнопка в TG есть, а в MAX нет, и сразу у людей проблемы даже начать.
Ту же проблему вижу с OpenClaw: даёшь его человеку, даже уже опытному с ботами, и он не может ни настроить себе нужные интеграции, ни вообще начать использовать его по делу. И то, что ты просто можешь разговаривать с ним как с человеком, не помогает: людям нужны подсказки-кнопки-помощь.
Вот сидим, чешем репу, как улучшить onboarding и UX в самом OpenClaw. Есть куча идей, будем внедрять в ботах внутри darwinclaw.ru.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
Вот скрин реальных проблем пользователей одного из наших ИИ-ботов. Человек просто не может даже начать, не может написать /start, будем прикручивать кнопку START или лучше назовём НАЧАТЬ. Кнопка в TG есть, а в MAX нет, и сразу у людей проблемы даже начать.
Ту же проблему вижу с OpenClaw: даёшь его человеку, даже уже опытному с ботами, и он не может ни настроить себе нужные интеграции, ни вообще начать использовать его по делу. И то, что ты просто можешь разговаривать с ним как с человеком, не помогает: людям нужны подсказки-кнопки-помощь.
Вот сидим, чешем репу, как улучшить onboarding и UX в самом OpenClaw. Есть куча идей, будем внедрять в ботах внутри darwinclaw.ru.
Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖
🔥2