Привет!

Меня зовут Максим Гавриков, я CPO — строю B2B SaaS продукт. Сейчас с командой делаем сложную, технологичную и удобную AgTech платформу на стыке AI/ML (у нас 15+ своих моделей), IoT, геосервисов, телематики и больших данных.

Прошел через слияние, хаос, построение команды (сейчас 180+ человек) и процессов, запуск флагманского продукта почти с нуля. Результат на сегодня: 900+ клиентов, 60k+ пользователей и кратный рост выручки за год.

Отвечаю за всю продуктовую и бизнес-вертикаль. Стараюсь видеть картину целиком: от R&D и стратегии (которую защищаю перед CEO и советом директоров) до управления продактами, дизайном, исследованиями, бизнес-анализом, customer success, маркетингом и поддержкой продаж. Это мое поле, где каждый день идеи сталкиваются с реальностью.

Мой путь сюда был не самым очевидным — начинал со стратегии в рекламе и консалтинге, самообучался, пытался в пет-проекты, получил опыт продакта в корпорации, который научил, как делать не надо.

Зачем этот канал?

Давно рефлексирую о том, что делаю, замечаю интересные паттерны (хочу так думать) в технологиях, бизнесе, управлении командами и в том, как сам мыслю. Заметки копились, а вместе с тем зрела мысль, что интересно попробовать выносить это в паблик.

Планирую писать о том что занимает голову: продукты, технологии, AI, команды, бизнес-кейсы и стратегия. Иногда про жизнь, рефлексию и вечную попытку найти баланс между "хочу всё и сразу" и реальностью.

В общем, план такой. А получится ли из этого что-то стоящее — рынок решит

Дизайн уже не конкурентное преимущество?

Долгое время я был уверен: продукты, которые инвестируют в качественный дизайн и правильное донесение ценности, выигрывают рынок в долгую. И это работает не только в B2C. В B2B UX напрямую влияет на скорость работы пользователей, обратную связь для ЛПРов и на то, как легко адаптируются и апсейлятся новые фичи.

Но недавно задумался так ли это до сих пор?


Давал ли дизайн преимущество?

С начала нулевых до середины 2010-х компании, вкладывавшиеся в дизайн, реально вырывались вперёд. Очевидный пример — Apple c интуитивной ОС, эстетичной техникой, бесшовной интеграцией железа и софта. Всё это стало не просто фишкой, а стратегическим оружием, которое помогло победить IBM и Microsoft.

Исследование Design Index от DMI показало: за 10 лет компании, глубоко инвестировавшие в дизайн, обгоняли S&P 500 на 211%. Британский DC получил похожие цифры по FTSE 100 (+200%). Тогда ставка на дизайн правда работала как мощный катализатор роста.

А сегодня? Игра изменилась

Сегодня у пользователей очень высокие требования. Больше 87% вряд ли вернутся на сайт после плохого опыта (UXCam), 53% уйдут, если страница грузится дольше трех секунд (Google), а 46% расскажут друзьям о плохом UX (Sauce Labs). Ребята из Nielsen Norman говорят — люди не терпят плохой дизайн и легко уходят к конкурентам. А аналитики из Forbes, Forrester и Gartner уверены, что персонализация скоро станет базовым ожиданием, и без нее компании начнут терять позиции.

В итоге планка ожиданий взлетела до небес. Уровень дизайна, который раньше был преимуществом, сегодня — просто гигиенический минимум. Хороший дизайн перестал быть фишкой, став входным билетом на рынок. Его отсутствие — почти гарантированный проигрыш, но и наличие уже победы не обеспечивает. Парадокс в том, что обеспечить этот базовый уровень стало проще: готовые библиотеки, фреймворки, UI-киты, доступные спецы. Собрать приличный интерфейс, на который раньше ушли бы сотни часов, теперь может почти любой стартап с Figma и условным Tailwind за пару недель.

Отдача от инвестиций: больше усилий, меньше выхлоп

По сути, низко висящие плоды уже сорваны. Предельная полезность от дальнейших инвестиций в дизайн снижается. Более свежее исследование McKinsey показывает: только топ-компании (верхний квартиль по дизайн-зрелости) получают значимую финансовую отдачу — рост выручки на 32% и рост TRS на 56% выше среднего по рынку. Разница между всеми остальными — минимальна. Рынок непропорционально награждает лидеров, а для большинства инвестиции в дизайн сверх базы либо дают минимум либо вовсе не окупаются.

Добиться выдающегося дизайна, который реально отстроит от конкурентов, сегодня требует куда больших и сложных инвестиций. Особенно когда нужно интегрировать физический мир, цифру и сервис.

Инвестировать в дизайн больше не эффективно?

Сказать так — сильно упростить. Роль дизайна не уменьшилась, она трансформировалась. Да, базовый хороший дизайн стал ожидаемым минимумом. Да, дифференциация через дизайн стала сложнее, дороже, а отдача от каждого шага меньше.

Но стратегические, глубокие инвестиции в дизайн все еще остаются мощным дифференциатором для тех, кто готов системно вкладываться в целостный опыт, инновации и эксперименты. Это по-прежнему может дать сильное преимущество, но это игра для крупных и ресурсных компаний.

Какой вывод

Инвестировать в дизайн нужно. Вопрос — сколько и зачем. Для большинства компаний достаточно обеспечить и поддерживать высокий гигиенический уровень (который сейчас не так дорог), основываясь на глубоком понимании пользователей. Пытаться же совершить прорыв за счет дизайна — удел немногих, готовых к серьезным, системным и рискованным вложениям без гарантии возврата.

И это понятно. Ведь мне все еще хочется пользоваться феном Dyson, а не Valera, Telegram, а не WhatsApp, Слаком вместо Тимса, Mac вместо Lenovo и приложением Тинькофф, а не Сбера.


А в вашей индустрии дизайн — все еще способ вырваться вперед или уже стандарт, без которого нельзя?

#продукт #UX

Рост акций ИИ-компаний повторение истории доткомов?

Акции Cisco во время дотком-бума выросли на 500%. Nvidia в 2023–2024 — на 800%. Уже можно кричать «всё пропало», скупать золото и ждать графики с кривой смерти?

Честно? Тоже немного утомили эти поверхностные аналогии и кликбейтные заголовки. Спойлер — не все так однозначно.

Вспомним, как это было в 90-х. Эйфория от интернета, казалось, что он изменит мир мгновенно. Инвесторы, как обезумевшие, вливали деньги во всё, что заканчивалось на .com, часто не глядя на бизнес-модель, выручку или хотя бы наличие продукта. Главное — рост аудитории. За несколько лет Nasdaq-100 скаканул почти на 500%, Cisco на мгновение стала самой дорогой компанией в мире, чья рыночная оценка превышала её годовую прибыль в 190 раз (P/E = 190). Но инфраструктура была не готова, реальных денег у большинства доткомов не было и не предвиделось, а ожидания по темпам внедрения и появления реальных бизнес моделей обгоняли реальность лет на 10. Когда эта реальность догнала мечту — индекс рухнул на 80% буквально за несколько лет.

А сейчас похоже? Немного. Безудержный оптимизм, стартапы, прикручивающие AI куда надо и не надо и инвесторы с FOMO которые боятся пропустить не меньшую возможность чем интернет. Но на этом сходства, по моему мнению, в целом заканчиваются.

🔸 Деньги реальные. Гвоздь программы — сравнение Nvidia и Cisco. Пиковая оценка Cisco в ~190 годовых прибылей (P/E) была чистой спекуляцией на ожиданиях. Nvidia, даже на пиках, торговалась с P/E в разы ниже, примерно 35-60, и это подкреплено реальным ростом прибыли от продажи железа. У Nvidia есть не только завышенные ожидания, но и фактический продукт, цепочка поставок, CUDA и миллиарды долларов выручки здесь и сейчас.

🔸 Инфраструктура. ИИ строится не в вакууме, а на мощнейшем фундаменте вычислений. Эти ЦОДы уже жрут около 1,5% всего электричества планеты, а по некоторым оценкам, к 2026 году ИИ-индустрия будет потреблять столько же, сколько вся Япония.

🔸 Большие игроки. Сегодня ИИ это не удел одних лишь стартапов. Это стратегический приоритет для Google, Microsoft, Meta, Amazon, США и Китая, которые вкладывают десятки миллиардов долларов в R&D и железо, интегрируя AI в свои основные, уже прибыльные продукты. Это совсем другой масштаб игры.


Но самое главное — что стало с доткомами? Да, пузырь лопнул. Тысячи компаний исчезли. Но сама технология никуда не делась. Она победила. Те, кто выжил или появился позже, стали самыми дорогими компаниями мира. Интернет изменил буквально ВСЁ: торговлю, услуги, работу, общение, медиа, госуслуги. Просто в начале нулевых все переоценили скорость внедрения и недооценили долгосрочное влияние.

С AI будет так же. Мы пока не знаем, как быстро и как сильно он трансформирует мир, какие бизнес-модели выстрелят, а какие ждет крах. Вероятно, нынешние ожидания по скорости повсеместного внедрения завышены. Да, возможна коррекция рынка, особенно если начнется рецессия или регуляторы закрутят гайки. Элемент иррационального ажиотажа точно есть.

Вывод? Вместо того чтобы гадать, пузырь это или нет, лучше сосредоточиться на фундаментальных вещах. Да, путь вероятно будет неровным, с пиками эйфории и разочарований. Но долгосрочный тренд лично для меня очевиден. Ставить против него — значит спорить с будущим.


А вы как думаете? Где мы сейчас находимся на кривой хайпа AI? Какие неочевидные риски или возможности есть?

#тренды #AI

Что такое B2A и как агенты начинают покупать


Мы привыкли к B2C и B2B. Но на горизонте уже виден новый формат взаимодействия: B2A (Business-to-Agent). Это когда продукт создается не для человека или компании, а напрямую для ИИ-агента.

Звучит футуристично, но это уже реальность. Y Combinator в своих RFS целенаправленно ищет стартапы, продающие агентам. И речь не о чат-ботах, а о полноценных системах, способных на мультишаговые действия от анализа рынка до оформления заказа и оплаты.

Ключевой сдвиг: если раньше агент мог только советовать, то теперь он учится принимать решения о покупке, и таких решений будет всё больше. По сути зарождается новая экономика, где ощутимая часть транзакции будет отдана агентам


Что поменяется?

🔸Интерфейс. Веб для людей это витрина, заточенная под конверсии. Для агентов он бесполезен, и парсинг HTML это костыль. Вместо него нужны каталоги, схемы и контракты. Stripe делает Agent Toolkit, OpenAI и Anthropic продвигают Model Context Protocol — попытки переизобрести интернет как среду для взаимодействия агентов, а не людей.

🔸Логика монетизации. Если раньше вы продавали подписку или лицензии, теперь появятся схемы вроде success fee за действия агента, процент от экономии, автоматический revenue share. Такие штуки уже тестируют в реальных B2B‑кейcах.

🔸Маркетинг. SEO 2.0 — это не про то, как подняться в выдаче и понравиться человеку. Это про то, как попасть в шортлист агента. Структура данных, открытость API, прозрачные SLA, всё это будет становиться новой витриной.


Масштаб скорее всего будет значительный, учитывая что MarketsandMarkets оценивает потенциал рынка агентов в $28,5 млрд к 2028 году, а аналитики BCG ожидают, что выручка только от корпоративных агентов будет $52 млрд к 2030.

Это не просто новый канал продаж. Это переосмысление того, как компании будут создавать ценность, выстраивать отношения с клиентами (пусть и цифровыми) и конкурировать на рынке.

Готовность к этой новой B2A-реальности становится стратегически важной для крупных игроков, и создает возможности для стартапов.

#тренды #AI

Не всем подходит быть продактом


Сейчас многие стремятся попасть в продакт-менеджмент. На каждом втором собеседовании прожекты, аналитики и маркетологи говорят мне, что через пару лет хотят быть именно продактами. Компании активно продвигают «продуктовую культуру», рынок завален курсами, а HR-бренды бигтеха только подливают масла в огонь.

Но по разным данным от 25% до 40% новичков выгорают уже в первые два года. Почему так?

Реальность профессии часто отличается от её образа. Продакт занимается ежедневным, зачастую рутинным трудом: много времени уходит на коммуникации, решение конфликтов, бесконечную приоритизацию, выстраивание процессов и тушение пожаров. Здесь не так много чистого креатива, зато много операционки.

Что на самом деле делает продакт?

🔸 Глубоко погружается в детали, проектирует фичи с учётом технических аспектов и бизнес-логики, запускает их на рынок и оперативно решает возникающие проблемы.

🔸 Выстраивает процессы и управляет командами. Решает не только «что делать», но и «как, когда и кто», координируя сроки, ресурсы и ожидания всех сторон.

🔸 Часто ему приходится быть мудаком: говорить «нет» и заворачивать хорошие, но неактуальные в данный момент идеи, в которые другие люди искренне верят.

🔸 Постоянно коммуницирует со стейкхолдерами, разработкой, маркетингом и продажами.

🔸 Глубоко работает с аналитикой и данными, поскольку без этого невозможно принимать осознанные решения и трекать куда движется продукт.


Почему есть отличия от ожиданий?

«Менеджер продукта» в стартапе и корпорации, в B2B или B2C — могут быть совершенно разные роли. Существуют разные специализации, как Technical PM, Platform PM, Growth PM, AI PM и другие. Разница значительная:

🔸 Стартап vs корпорация: в стартапе вы будете «человеком-оркестром» с огромной ответственностью и минимумом ресурсов, в корпорации же процессы формализованы, согласований больше, а роль обычно куда уже.

🔸 Размер и зрелость продукта: запуск продукта с нуля сильно отличается от работы над масштабированием или от развития зрелого продукта с миллионной аудиторией.

🔸 Продуктовая культура: есть компании, где продакты — стратегические лидеры, а есть те, где они скорее «менеджеры задач».

Сейчас много вакансий называются «продуктовыми». Прежде чем откликаться выясните, что от вас реально ожидают и насколько это совпадает с вашими ожиданиями.


Как понять, подходит ли вам профессия?

Оцените готовность:

1. Готовы ли большую часть дня проводить на встречах и в переговорках, или предпочитаете уединённую работу?
2. Интересно ли вам не только задавать стратегию, но и глубоко погружаться в операционные детали и delivery?
3. Готовы нести ответственность за результат, даже не имея полного контроля над всеми факторами?
4. Насколько вам комфортно в постоянно меняющейся среде, где нужно быстро переключаться между задачами и принимать решения в условиях неопределённости?

Определите свой фокус:

1. Что ближе: свобода и хаос стартапа или стабильность и ресурсы корпорации?
2. Интереснее создавать продукт с нуля или развивать уже зрелый?
3. Хотите стратегического лидерства или предпочитаете точечную работу с задачами?
4. Тянет к техническим аспектам (Technical/Platform PM) или к росту показателей (Growth PM)?
5. Нужна широкая зона ответственности (Core PM) или узкая экспертиза (Feature/Analytics PM)?


Управление продуктом — сложная, но очень интересная и востребованная профессия с серьёзными карьерными перспективами, вплоть до C-level позиций. Если чувствуете, что это ваше — стоит пробовать. Главное подходить к выбору осознанно и с реалистичными ожиданиями.

#продукт #карьера

Будущее без трафика: как ИИ меняет медиа


Медиа переживают, возможно, самый сильный сдвиг со времён массового внедрения Google и соцсетей. Речь не о постепенных изменениях, а о быстрой и полной перестройке рынка под влиянием генеративного ИИ. Крупные издания уже сокращают штат, а долгосрочные последствия могут быть куда серьезнее чем кажется.

Трафик больше не придёт

Основная причина — фундаментальный сдвиг от «поисковых систем» к «системам ответов». Google и Bing теперь сами собирают и анализируют информацию, выдавая готовый, сжатый ответ в самом верху страницы. Пользователю больше не нужно переходить по ссылкам к оригиналу. Удобно? Очень. Сам уже давно чаще использую Perplexity или гугловские ответы вместо перехода на сайты.

Но последствия — стремительное падение трафика на новостные сайты (и не только). HuffPost потерял 50% трафика из Google за последние 3 года. Business Insider минус 55% с апреля 2022 по апрель 2025. Washington Post тоже почти половина за схожий период.

К этому добавляется и разворот соцсетей в сторону удержания пользователей, что также снижает переходы. Это не временный кризис, а новая реальность. По оценкам eMarketer, потери издателей от этой смены парадигмы могут составить до 2 миллиардов долларов ежегодно.

Крах бизнес-моделей и новая реальность

Потеря трафика напрямую бьёт по рекламной модели издателей. Как следствие — массовые сокращения как в Business Insider, а некоторые издания, как Quartz и вовсе начали заменять редакции на контент, сгенерированный ИИ.

Одновременно индустрия разделилась. Крупные издатели вроде New York Times вступили в судебные битвы за компенсации из-за использования их контента, параллельно подписывая лицензионные соглашения на сотни миллионов долларов с OpenAI, Microsoft и Amazon.

Это формирует двухуровневую систему, где глобальные игроки могут и судиться, и зарабатывать на лицензиях, а мелкие региональные или частные СМИ не имеют ресурсов ни на то, ни на другое. По моему мнению, это ставит под угрозу существование независимых частных медиа и журналистов.


Опасность: от эхо-камер к персональным вселенным

Большинство людей уже сегодня живут в алгоритмических пузырях. Лента на одной и той же платформе у разных людей — это две параллельные реальности, где базовые новости и тренды дня почти не пересекаются. Алгоритмы замыкают пользователей в «эхо-камерах», где более экстремальные взгляды получают больше реакций, что в свою очередь со временем ведет к постепенной радикализации.

Сейчас мы все еще можем читать разные газеты, независимые СМИ и авторские блоги, получая общую реальную картину дня, сравнивая и думая. Но по мере того, как ситуация будет усугубляться, крупные медиа будут уходить от собственных интерфейсов, локальные издания и частные блоги закрываться, а алгоритмы и ИИ-интерфейсы все больше консолидироваться, будут появляться все большие и большие информационные пустыни.

Генеративный ИИ выводит этот процесс на новый уровень — платформы смогут не просто предлагать контент, а буквально сами формировать личную информационную вселенную для каждого. Манипулировать в таком пространстве становится невероятно просто, а поле для искажений и влияний — безгранично.

Что дальше? Три сценария

🔸 Полная консолидация. Мелкие СМИ исчезают, крупные игроки делят прибыль с техногигантами. Усиливается проблема манипуляций, с которыми крайне сложно бороться.

🔸 Сбалансированное сотрудничество. Платформы оплачивают контент, издатели и блоги создают новые форматы, а государство точечно регулирует персонализацию.

🔸 Жесткий госконтроль. Технологии замедляются, оплата издателям обязательна, строгого регулируются алгоритмы, поддержка локальных медиа.

Вывод?

Третий сценарий кажется маловероятным в условиях глобальной конкуренции. Первый — наиболее опасен для общества. Остаётся надеяться на второй, который позволит сохранить баланс между инновациями и безопасностью. Но очевидно одно: влияние ИИ на медиа — это лишь маленькая часть перемен. Подобные трансформации вскоре затронут все сферы, и их долгосрочные эффекты пока сложно предсказать.

#тренды #AI

AI-ассистент, который знает твою жизнь и действует сам. Я пользуюсь таким почти год

Окно ввода промпта как основной интерфейс AI-приложений будет постепенно исчезать. Следующее поколение не будет ждать твоего запроса — оно будет наблюдать что ты делаешь и действовать проактивно. Не чат-бот, а система которая тебя знает, сама собирает контекст, обучается по ходу и помогает со всем персонализированно, 24/7.

OpenClaw набрал 300+ тысяч звёзд на GitHub за два месяца — но это просто самый вирусный пример. Я похожей системой пользуюсь уже почти год.

Я не пишу код, но использую Cursor и Claude Code. Их архитектура на самом деле отлично подходит для личного ассистента: работа с файлами, контекст проекта, связи между документами, API, скрипты, терминал. Всё что нужно ассистенту уже заложено. Нужно только объяснить ему, что он теперь не код пишет, а помогает тебе жить — и продумать под это систему правил и структуру. Изначально создал папку в iCloud, написал набор правил в .md файлах и по сути описал ему всю нашу совместную жизнь. Подключил Todoist, Google Sheets, Notion, транскрипцию, Telegram, почту и многое другое.

Получилась система, которая закрывает кучу всего: планирует день, транскрибирует встречи и раскладывает по нужным папкам, ведёт таблицы, отправляет фоллоуапы, создаёт задачи, пишет тексты, проводит ресёрчи, пользуется браузером. Юзкейсов на самом деле сильно больше. И самое главное — не нужно беспокоиться о контексте когда задаёшь любой вопрос. Она сама знает какой контекст и откуда подтянуть. По сути, полноценный executive assistant у тебя в ТГ.

Потом появился OpenClaw и сделал похожее из коробки. Сел, поговорил 15 минут — он уже знает кто ты. Многое заложено готовое, память работает, стиль перенимает заметно лучше. Но меньше контроля, хуже следует сложным правилам, больше галлюцинирует — во многом доверяешь чёрному ящику.

Для меня они не конкурируют. OpenClaw на сервере — быстрые задачи в Telegram. Claude Code на маке — глубокая работа. Синхронизируются через Git, живут в одной структуре, ничего не ломают.

Готовые продукты догонят. Но ждать не обязательно — всё уже есть. Приложения, описанные текстом а не кодом — за этим будущее.


Полная версия

К разговору о том, кто тут главный

Apple тихо заблокировала обновления для Replit и Vibecode в App Store. Это инструменты, в которых можно описать что ты хочешь, получить и даже запустить +- рабочее iOS приложение.

Формальная причина — правило что софт не может исполнять код, который меняет его поведение после установки. Правило существует сто лет, но вспомнили о нём именно сейчас

Комиссии App Store приносят друзьям из Купертино больше $25 млрд в год. Сервисы вообще второй по размеру кусок выручки Apple после iPhone.

Разработка дешевеет. Прямо сейчас продакшн-приложение всё ещё может собрать только человек с техническими знаниями. Но простую поделку вроде условных трекера привычек или дневника настроения собрать под себя может уже практически любой за пару часов. И порог входа очевидно будет только падать, а качество решений расти.

Понятно, куда это идёт. Ты описываешь задачу — система собирает софт конкретно под тебя. Не универсальное приложение из стора на 500 тысяч пользователей, а персональный инструмент. Приложение, которое делает под тебя любые нужные тебе приложения. Replit, Vibecode и десятки других идут именно туда.

И Apple туда тоже хочет. Но на своих условиях. Одной рукой блокируешь инновации, другой копируешь их в свой инструмент (если в итоге сможешь, пока получается не очень)

Ну а пока не получается, каждое приложение собранное и запущенное в обход стора — прямой удар по второму источнику дохода после айфона

AI-видео в реальном времени

Runway показала генерацию HD-видео менее чем за 100 мс. Для сравнения моргание занимает 100-400 мс. HD-видео начинает воспроизводиться практически мгновенно после ввода промпта. Лично я от генеративного видео этого ждал, но не предполагал увидеть так скоро.

Пока это research preview (https://x.com/runwayml/status/2034284298769985914), работает на очень мощном новом железе NVIDIA Vera Rubin (72 GPU, 54 ТБ памяти).

Но важно не демо, а что оно меняет. До сих пор генерация видео работала так: написал промпт, подождал 30 секунд, получил 4 секунды ролика. Эта новость меняет саму парадигму. Это уже не генерация клипов, а полноценный стриминг.

Что это открывает

Интерактивные миры. Игры, где каждый кадр генерируется под тебя в ответ на действия. Не запрограммированная графика, а персональная реальность. Google уже пошёл туда с Project Genie, Runway идёт параллельно.

Персонализированный видеоконтент. Реклама, обучение, развлечения, дейтинг и потенциально даже 18+ контент — всё это сможет адаптироваться под зрителя на лету, вести реальный диалог. Бесконечная вариативность и персонализация.

Тренировочные полигоны для роботов. Модели миров в реальном времени = виртуальные среды для тренировки автономных систем.

Монтаж любого видео и фильмов в реальном времени — вообще без лага между идеей и реализацией.

Ну и конечно обратная сторона — дипфейки в реальном времени. Видеозвонок с «вашим руководителем» или звонок пожилой маме от вашего лица по видео. Пока для этого нужен суперкомпьютер и качество не идеальное. Но мы видим, как быстро дешевеет генерация и растёт качество.

Runway строит не генератор роликов, а General World Model. Модель, которая симулирует среды с геометрией, освещением, физикой, персонажами. Real-time генерация просто недостающий кусок, который сделает эти мировые модели интерактивными.

Выводы тут все могут сделать сами

За последние недели на arXiv было несколько работ на одну и ту же тему. Агенты, которые дообучаются прямо от использования. Не через память, не через инструкции, а постоянное дообучение на уровне самой модели, просто от того что ты с ней разговариваешь.

Это не единичный пейпер, а направление которое движется быстро.

OpenClaw-RL показал ключевую вещь. Каждое наше взаимодействие с агентом генерирует обучающий сигнал, который сейчас просто выбрасывается. Переспросил — значит ответ был плохой. Поправил — показал как надо было. OpenClaw-RL эту информацию подбирает и пускает в файнтюнинг модели в реальном времени. Не промпт, не память, а изменение весов. Непрерывный цикл: пользуешься, модель подстраивается, пользуешься, подстраивается ещё. Персонализация выросла с 0.17 до 0.81 всего за 16 шагов.

HyperAgents пробуют пойти дальше, их агент модифицирует не только свою работу, но и сам механизм улучшения. Навыки при этом переносятся из одной области в другую.

И пока наука идёт в сторону персонализации моделей, со стороны бизнеса и инфраструктуры тоже видны тренды — и всё это будет работать вместе.

Цукерберг купил Limitless и будет встраивать непрерывную запись в очки RayBan и другие устройства. Amazon купил Bee AI — штука за $50, которая записывает всё вокруг и строит из этого персональный контекст. CES 2026 был забит девайсами, которые видят и слышат то же, что и ты. Данные для персонального дообучения скоро будут собираться сами.

При этом само дообучение становится дешевле. Есть LoRA, которая меняет только от 0.01% параметров модели и даёт практически качество полного файнтюнинга. А в марте вышел фреймворк, который делает это на смартфоне. Персональная адаптация модели уже стала дешевой, и тренд явно продолжится.

И параллельно с этим агенты всё быстрее выходят в реальный мир. OpenClaw за несколько месяцев стал самым быстрорастущим open-source проектом. Anthropic делает то же самое с какой-то невероятной скоростью. Компании вроде Linear пивотятся и перестраивают продукты в первую очередь под агентов, а не под людей. С каждым месяцем агенты учатся делать всё больше действий в реальном (почти) мире.

Даже нетехнические люди вроде меня, как я и писал в прошлом посте, уже активно пользуются ассистентами, которых сами себе собрали. И очевидно, что серьёзные решения доедут и будут давать людям всё больше интеграций и возможностей.

И всё это идёт к одному. Не модель с хорошей памятью, а модель персонально дообученная под тебя, которая на уровне весов впитала то, как ты думаешь, что тебе важно, как ты принимаешь решения. Данные для этого будут собираться автоматически — из чатов с ассистентами, из очков, из часов, из телефона. Дообучение будет происходить постоянно. И всё это будет встроено в агента, который будет уметь делать, как минимум в цифровом пространстве, примерно всё то, что умеешь делать ты.

И каждое утро этот агент будет чуть больше "ты", чем вчера.

Anthropic закрыла лавочку

С сегодняшнего дня все подписки Claude ($20/$100/$200 в месяц) больше не покрывают сторонних агентов -- OpenClaw и всё, что работает через OAuth. Теперь это отдельная оплата поверх подписки, pay-as-you-go по токенам.

Огромное количество людей, включая меня, платили за Max подписки и использовали их не только в Claude Code или чате, а и в своих системах вроде OpenClaw. Anthropic прямо сказала -- такие кейсы перегружают инфраструктуру, и их приоритет -- пользователи основных продуктов.

Сам Claude никуда не денется. Claude Code, Cowork -- всё будет и дальше работать по подписке. Но всё стороннее теперь стоит денег сверху. Дают одноразовый кредит на сумму подписки и скидки до 30% на пакеты -- но это косметика. В реальности стоимость использования инструментов вроде OpenClaw вырастет кратно. Для тех, кто гонял тяжёлые агентные пайплайны за фиксированную цену экономика теперь будет совсем другая.

Вокруг OAuth-доступа к Claude строилась целая экосистема инструментов. OpenClaw, кастомные агенты, автоматизации. Вся эта история работала потому что подписка по факту была безлимитной для любых интерфейсов.

Одно из решений -- перевести сторонних агентов на более дешёвые модели. Сложные задачи оставить на нативных инструментах Claude, а для рутины использовать OpenRouter, z.ai или Groq. Но лично для меня проблема не только в качестве модели. Мои агенты много работают с текстом, и тут важна не только точность, а персоналия -- Opus по вайбу на голову приятнее любой альтернативы.

Уверен, это не только про балансировку нагрузки, но и отличная попытка пересадить сотни тысяч пользователей OpenClaw на собственное аналогичное решение, которое они запустили в прошлом месяце

Что эра дешёвых агентов на подписке закончится было вопросом времени. Честно, ожидал что это случится позже. Теперь считаем экономику каждого вызова

Утром написал что Anthropic закрыла использование подписки для сторонних сервисов. Вечером сел разбираться и обошёл блокировку. У меня все снова работает через подписку.

Первым делом нашёл open-source прокси CLIProxyAPI, который подставляет в запросы заголовки настоящего Claude Code. Для сервера Anthropic ты выглядишь как будто работаешь из терминала. Установил, запустил, проверил. Прямые запросы проходят, а запросы от OpenClaw всё равно улетают в ExtraUsage.

Начал копать дальше и первая гипотеза была что ловят по слову "OpenClaw" в теле запроса, но нет. Дальше начал разбирать запрос по частям и нашёл — Anthropic смотрит на список инструментов которые передаются вместе с запросом. OpenClaw отправляет 17 штук, большинство из них есть и в Claude Code. Но два инструмента существуют только в OpenClaw. Их наличие в запросе = ты не Claude Code, плати отдельно.

Дописал поверх CLIProxyAPI ещё один прокси, который переименовывает эти два инструмента перед отправкой и возвращает оригинальные имена в ответе. Anthropic видит незнакомые но легитимные tools, OpenClaw получает назад привычные имена. Всё работает.

Весь процесс занял один вечер. Забавно что делалвсё это я с помощью Opus. Правильные гипотезы + серия экспериментов и получился риверсинжениринг новой политики Anthropic.

Подробный разбор и пошаговый гайд описал на Хабре, но пока на модерации закинул и на и VC

После того как настроил обход блокировки заметил что лимиты подписки сжираются кратно быстрее через OpenClaw чем раньше. Как будто сидишь на плане за $20, а не за $200. Даже с выключенным thinking.

Нашёл в чём проблема. Каждый запрос к Claude передаёт весь контекст целиком: системный промпт, описания всех инструментов, полную историю разговора. При агентной работе (когда бот ходит в файлы, ищет в вебе, выполняет команды) это не один запрос, а 10-30 зпросов под капотом за одно твоё сообщение. И для каждого запроса контекст растёт.

В обычном режиме Anthropic это решает через prompt caching: неизменные части контекста (промпт, инструменты, старые сообщения) кэшируются на стороне API. При повторном запросе они обрабатываются за 10% цены. По факту полную цену ты платишь только за новое сообщение. Но когда Claude работает через кастомный провайдер (прокси который мы настроили) это кэширование просто не включается. Каждый из десятков запросов гоняет весь контекст по полной цене.

Оказалось у этого две причины. Первая в том что OpenClaw проверяет имя провайдера буквально: if provider === "anthropic". Наш кастомный провайдер через прокси называется иначе, под проверку не попадал, маркеры кэширования не добавлялись. Вторая — даже когда эту часть починил, описания 18 инструментов (tools) всё равно не кэшировались, и в каждом запросе они обрабатывались как новые.

Первое решается обновлением OpenClaw до свежей версии и одной строкой в конфиге модели: cacheRetention: "short". Второе тем что в промежуточном прокси нужно при парсинге тела запроса добавить cache_control: { type: "ephemeral" } на последний элемент массива tools. Это стандартный механизм Anthropic — маркер на последнем элементе блока говорит серверу кэшировать весь этот блок целиком.

После этого всё заработало как надо. Было 0% cache hit и ~90 тысяч токенов по полной цене каждый запрос. Стало 98-100% cache hit, кэшированное за десятую часть цены. Получилось даже эффективнее чем дефолтное поведение OpenClaw, потому что у него tools по умолчанию не кэшируются.

Если у вас уже мой сетап выше — просто скиньте этот пост вашему Claude Code и попросите разобраться.