Считаю, значит, финансовые метрики для довольно простого бизнеса (ритейл). Ради эксперимента запустил три агента:

- первый в Comet браузере - говорю иди в гугл, создай табличку и посчитай ебиду

- второй в Replit, мол сделай супер красивый интерактивный вебсайт чтобы все assumptions можно было менять

- третий, скопировал ту же задачу но в codex и сказал "сделай сайт и задеплой"

Обоим на вход просто скинул переписку из чата с минимальным контекстом.

Плюсы Comet: он в процессе понял что нужно погуглить налоговые ставки определенных юрисдикций, спросить PwC про упрощенный режим для территорий страны и все это внес в Google Sheets. бесплатно.

Плюсы Replit: сделал все примерно за 10% времени, красиво и с персонализированным интерфейсом для управления всеми вводными. удобно все структурировал в питоне, но интерфейс - обнять и плакать. $20/мес.

Плюсы Codex: сделал мне красивую интерактивную js аппку, почти все сам, но пришлось руками залогиниться в vercel только. фактически готовый SaaS продукт для фин планирования малого бизнеса с красивыми графиками и метриками. бесплатно с подпиской GPT (дешевой).

Сегодня продолжаем про влияние ИИ на рынки. Статья "Коузианская сингулярность", опять-таки про все ту же идею, про которую я писал свою статью о пост-коузианстве.

Идея: ИИ кардинально снижает затраты на поиск информации, ведение переговоров и заключение контрактов. Это приводит к реогранизации процесса производства в экономике:

- спрос на агентов похож на рынок труда, а предложение на рынок софта. спрос будет зависеть от их качества и способности экономить время и улучшать решения пользователей. предложение будет формироваться в условиях конкуренции между разработчиками, которые создают как универсальных, так и специализированных агентов.
- эффективность рынков вырастет, но так же это приведет к перегрузке рынков (например, вал резюме и рекламы от ИИ) и новые формы манипуляции
- это потребует перестройки рыночной инфраструктуры (например, создания специальных API для агентов), решения проблемы цифровой идентификации ("человек или бот?"), новых AI-native правил и регуляции

ИИ-агенты заменят риелторов, турагентов и любых других посредников.

НО это так же ставят под вопрос саму причину существования крупных компаний. фирмы существуют потому, что координировать действия внутри организации дешевле, чем заключать тысячи контрактов на открытом рынке. если агенты снизят эти издержки почти до нуля, то сложная координация через рынок (агент-агент) может стать эффективнее, чем координация внутри иерархической фирмы.

агенты превращаются в Хайековские инструменты по выявлению скрытых предпочтений

люди часто плохо понимают свои собственные предпочтения. хороший ИИ агент сможет анализировать наше поведение и подмечать скрытые закономерности, помогая нам лучше понять самих себя. например, агент по поиску жилья может заметить, что вы, сами того не осознавая, всегда кликаете на квартиры с большими окнами и рядом с парком, хотя вслух этих критериев не называли. Таким образом, агент превращается из простого исполнителя в коуча или даже терапевта, помогающего в "обнаружении предпочтений".

при этом, мир разделится на агентов, которые за вас (персональный агент) и bowling shoe агентов (обувь для боулинга, которую вы берете в аренду). первый угрожает бизнес-моделям гигантов вроде Amazon или Google, так как он может сравнивать предложения между ними и не подвержен их манипуляциям. второй может быть более специализирован и умнее (ибо в облаке), но более изощрен в манипуляциях и преследует не ваши, а интересы платформы.

Посмотрел 15,000 видео сгенерированных сорой. Выводы:

1. ИИ слоп бесконечен, скоро он будет повсеместно. Это по большей части бессмысленный контент, но он станет гипер персонализированным и многие люди не смогут оторваться.

2. ИИ слоп это ужасно и разъест ваш мозг. Но это бесконечно лучше, чем почти все что публикуют в тиктоке, инстаграме и ютубе люди.

ИИ слоп больше brainrot, чем что-либо что вы видели раньше. Значит, просмотров у него будет еще больше. Он условно бесплатен и превзойдет объемы любой платформы уже очень скоро (в этом году, думаю).

В мире, где экономическая деятельность людей не стоит ничего ценность имеет только внимание.

15,001-е

Вполне осмысленное, интеллектуальное кино.

С 9 октября начинается лаборатория по работе с ии-агентами Agency. За 12 недель участники начнут работать с самыми эффективными и доступными ИИ-агентами и моделями.

Используя различных агентов: локальных, облачных, решаем реальные задачи: исследований, обработки данных, чтения и создания контента, подготовки презентаций, спецификаций и рабочих прототипов ии-продуктов: ботов, сайтов и приложений — от идеи до прода. 

Основной фокус лаборатории на насмотренность — смотрим много кейсов реального использования агентов людьми, командами и компаниями. На технических демо по работе с Claude Code, OpenAI Codex, GPT Agent, с инструментами Deep research и сервисами вроде v0 и Lovable мы будем собирать и публиковать прототипы ИИ-приложений без написания кода. Обсудим, как оптимизировать бюджеты на токены, стратегии и ограничения вайб-кодинга. 

Используем научный подход к работе к промтингу агентов и подготовке контекста. Опираемся на исследования и рекомендации Anthropic, OpenAI и других лидеров рынка, а не треды в x.

За 12 недель вы поймёте, что на практике могут агенты, выработаете привычку работать с ними, как сотрудниками. Потренируем не только хард, но и софт-скиллы.

Подробности, программа и описание лаборатории Agency

Автор — Глеб Калинин (экс-AI Mindset, Ozon travel, Островок), автор канала Tool Using Ape, разработчик ии-продуктов.

#реклама

Вышел новый эпизод "Киберэкономики", подкаста о будущем экономики и ИИ.

В этом выпуске мой гость Давиде, глава AI в Ethereum Foundation, рассказывает о пересечении искусственного интеллекта и блокчейна. Мы обсуждаем синергию, где Ethereumпредоставляет слой доверия для AI, а AI способен решать UX проблемы крипты, делая технологии более доступными и полезными. Мы говорим об "Интернете агентов" — сети специализированных AI, координирующихся через криптопримитивы — и новый стандарт ERC-8004 для автономных агентов, базовый протокол, созданный для обеспечения обнаружения, композиционности и ончейн-репутации AI-агентов.

0:00 - Вступление
1:25 - Путь Давиде к роли руководителя AI в Ethereum Foundation
5:50 - Как AI и Ethereum усиливают друг друга
11:17 - Видение: Интернет агентов
14:45 - Битва за будущее: открытый AI против «закрытых садов»
22:23 - ERC-8004
29:43 - Практические кейсы: финансовые и аудиторские агенты
36:32 - Дизайн-философия: компромисс между ончейн и оффчейн
44:13 - Возможности для разработчиков и предпринимателей
50:04 - Открытые исследовательские задачи в координации AI
56:21 - Как подключиться и «экономика намерений»

Смотреть и слушать

YT: https://youtu.be/dEq5i1Mu0dY
Spotify: https://open.spotify.com/episode/4FzagC4gXcuNHqXf5bhLBg?si=SE93E-wtQJiIp7wZ28_LnQ

На скриншоте - одна из самых горячих компаний в Долине и мире.

Она запустилась 2 года назад и сегодня зарабатывает больше $500M в год.

По сути это база вакансий. Но для экспертов. Вы заходите и вам предлагается нормальная приличная работа по $300-400 в час.

Нормальная рычноная цена для умных людей. Подвох? Вы учите агентов делать вашу работу. Чтобы дальше в ней уже не нужны были люди.

Поэтому эта компания выросла с нуля до $10b оценки меньше чем за два года и ей платят все крупнейшие ИИ лабы. В компании работает 30 человек, средний возраст 22 года.

Типчики - топчики.

Ровно год назад подняли по оценке $250М, сегодня по $10В. Питер Тиль, Джек Дорси и Юрий Мильнер. Вот как нужно строить бизнес.

Здесь много чего совпало, но в частности — решение одной из самых важных задач экономики: передача знаний от кожаных силиконовыми.

Объясню как я понимаю что именно происходит в глобальной экономике, почему это стоит так дорого и где формируются основные возможности.

Сегодня (по крайней мере, крупнейшим инвесторам, государствам и компаниям) очевидно, что ИИ займет и заменит существенную часть мировой экономики. Как минимум, все что люди делают за компьютером, телефоном или столом. Что будет с рынком труда и политические вопли о несправедливости всего мира по отношению лично к вам оставим за скобками данной дискуссии.

Итак, что происходит? Экономика становится RL машиной — люди один раз обучают ИИ агентов как делать определенную работу (быть радиологом, юристом, маркетологом, ведущим тг канала, венчурным инвестором) один раз, а агенты дальше делают эту работу, но значительно дешевле, быстрее, качественнее и без ограничений (ты можешь запустить 1 или 1 млрд копий лучшего в мире офтальмолога с линейным ростом стоимости). С 20 по 25 год деньги вкладывались в претрейн (обучение базовых моделей), а теперь - в посттрейн (обучение специализированных агентов).

Чтобы это случилось нужно 3 компонента:

1. Модели (они есть, они в принципе уже сверх-человеческие в плане интеллекта, задача практически полностью решена)

2. Компьют: в США за следующие 3 года инвестируют $2.8 триллиона долларов, это самый большой в истории инфраструктурный проект человечества. Nvidia стоит сегодня больше чем ВСЕ фарма-компании вместе взятые. Чипы и электроэнергия это самый большой рынок, который отвечает за большую часть роста GDP в США и некоторых других странах. Про это много раз писал, все это факты.

3. Данные. В претрейне нужен был лейбелинг, сейчас эта проблема остро не строит. Сегодня самая горячая и нужная в экономике задача — эрэл-среды (RL environments). Это что-то типа виртуальной симуляции, для, например, бухгалтера. Там лежит тонна датасетов с разными задачами, примеры лучших людей для решения этих задач, песочницы для агентов для экспериментов и эвалы (метрики оценки и улучшения результата), адаптеры для тулзов для того чтобы агенты управляли софтом, железом, кодом и тд. Все вместе дает RL среду для любой экономически значимой задачи на земле (пока что, кроме тех, которые требуют двигать атомы).

RL envs (как и компьют) это основной ботлнек, который отделяет человечество агентов, которые структурно заменяют рынок ограниченного, дорогостоящего труда. Если в 23 году основной рост был в LLM, то в 25 и далее это будут агенты.

По слухам сегодня OpenAI на своем дев дне покажет новый продукт — аналог и убийцу n8n и прочих запиеров.

Звучит довольно логично, в том числе в контексте предыдущего поста.

Для сложных агентов типа радиологов, диспетчеров аэропортов или CFO вам нужна РЛ среда, потому что простанство возможностей огромно и критично уметь оперировать по всему этому пространству.

Но для простых задач - это оверкил. Вы можете создать десяток агентов промтами внутри OpenAI и настроить правила, мол, если пришло письмо от клиента то вот агент который умеет отвечать на запросы, вот MCP с актуальной информацией о товарах, вот генерация голоса до звонка, а вот ноушен куда нужно складывать возражения клиентов, чтобы третий агент их раз в месяц анализировал и строил план.

Это примитивно, но это работает для большей части простых бизнес задач. Не имеет ничего общего с RL, но вы же не беретесь за перфоратор, когда нужно отклеить наклейку.

Из действительно не-примитивного, я думаю появится RL агент, который будет подключаться и месяц читать все переписки/слушать все звонки и встречи внутри организации, а через месяц выдавать json эквивалентный n8n флоу с сотнями или тысячами нод, который эффективно и условно-бесплатно заменяет кого-нибудь из команды.

Эдакая русская рулета 2.0 — агент-заменятор ИИ-интеграторов, которые флоу собирают.

Под последним постом увидел вот такой комментарий. Разумная идея.

Но, ИМХО, неверные допущения и парадигма.

Люди часто пытаются сделать ИИ-системы, которые автоматизируют менеджерские задачи (продукт, финансы, маркетинг, продажи), тогда как в реальности все эти процессы, отделы, организации были созданы в парадигме людей-исполнителей. Если вы строите компанию и знаете, что большую часть коммуникации с клиентами, поддержки, управления продуктом будут делать агенты, то принципы менеджмента нужны другие.

Например, типичный таск-трекер для AI-native организации (которой станет любая организация, включая правительства, суды и армии — последние чуть быстрее, первые медленее) не должен быть построен на парадигме "задача, ответственный, дедлайн".

Вместо этого, например, он может использовать парадигму автоматического исполнения задач. У ИИ нет проблем прокрастинации, забывания или недостатка мотивации. Если ваш проект состоит из 50 задач, то ИИ-планировщик может выполнить 10 из них автоматически даже не спрашивая, 10 более сложных из них поручить более специализированным агентам типа Codex, для 10 более важных предложить план решения или идеи но дождаться апрува заказчика, а оставшиеся повесить на нужных членов команды.

То же самое происходит сегодня почти во всех успешных компаниях, которые я знаю и с другими областями: разработка строится вокруг парадигмы инженера как архитектора, дизайн вокруг парадигмы человека как арт-директора, даже в кино и медиа перестраиваются процессы, где человек остается только в критических точках создания вкуса и стиля, но не тупом исполнении.

Этот процесс только начался, он займет в некоторых местах десятилетия, но так же как компьютеры или электричество это коснется любой структуры.

AI is the UI

С помощью МСР вы можете добавить сюда свои приложения.

Я уверен что сама идея чат-бота тоже уйдет в прошлое и это будет больше похоже персонального ассистента, который старается контекстуально предвосхитить решение проблемы, но с ним всегда можно поговорить и уточнить задачу.

Можете билдить уже сегодня.