Что такое «агенты»

У меня была идея разобраться и написать пост про то, что такое «ИИ-агенты» и чем они отличаются от не-агентов.

Но я понял, что это бесполезно. Сейчас слово «агент» используют просто как синоним «что-то с ИИ».

Ситуация как со словом «нелицеприятный». Почти все люди используют слово «нелицеприятный» не с тем смыслом, который записан в словаре. Поэтому если ты используешь его в настоящем значении, это только усложняет коммуникацию. А язык должен упрощать коммуникацию.

Сейчас агентами называют всё что угодно с ИИ.

Во-первых, потому что всё постепенно на самом деле превращается в агентов. Агенты — это штуки, 1. которые могут сами решать, что делать, 2. у которых есть доступ к инструментам и которые могут сами что-то делать.

Сейчас мы пишем в чате что-то, а чат сам решает, нужно ли что-то погуглить для этого, сам гуглит, а потом может сделать результат в нужном формате и куда-нибудь его записать. Чат — это уже тоже агент.

Во-вторых, потому что похоже, что слово «агент» — органичнее для языка. Существительное «агент» использовать приятнее, чем чужеродные сущности типа «ИИ», «LLM», «chatGPT» или «Клаудэ». Со словом «агент» понятнее, как обращаться языке: склонять, создавать множественное число или прилагательные и всё остальное, что мы делаем со словами в языке.

Добавлено. В общем, самому, пожалуй, стоит стараться использовать узкое определение (1. сам решает что делать, 2. сам что-то делает). Но помнить, что другие люди 1. могут понимать его по-другому, 2. сами часто используют в широком смысле («что угодно с ИИ»)

Поджаривание мозга от ИИ · AI Brain Fry

Когда мы работаем с ИИ, может появляться AI Brain Fry. Это ментальное утомление от использования ИИ-инструментов сверх когнитивных способностей человека.

Люди описывают его как «туман» или «гудение» в голове: трудно сосредоточиться, решения принимаются медленнее, болит голова.

Если выгорание — это эмоциональное истощение, то поджаривание мозга — это именно когнитивное переутомление. При работе с ИИ мы перегружаем оперативную память и внимание. ИИ провоцирует больше работы и многозадачности, и ещё нужно постоянно контролировать его результаты.

Когда ИИ забирает рутину, выгорание снижается. Самое утомительное в работе с ИИ — это именно контроль результатов. Вредит не использование ИИ само по себе, а необходимость его постоянно контролировать.

Что с этим делать:

1. Ограничить число инструментов. Не стоит одновременно использовать больше трёх ИИ-инструментов. Первый и второй заметно повышают продуктивность, третий — чуть-чуть, а после трёх она начинает падать. Многозадачность и переключение между инструментами съедают внимание. Это не совет использовать именно три инструмента; лучше меньше, но точно не больше трёх.

2. Оценивать результат. Не стоит оценивать работу по активности: количеству сгенерированных строк кода или потраченных токенов. Такие метрики поощряют бессмысленную работу и лишнюю когнитивную нагрузку. Лучше оценивать результат.

3. Дизайнить процесс. Не стоит просто добавлять контроль над ИИ к уже существующим обязанностям. Это увеличивает нагрузку, а не уменьшает её. Лучше перепроектировать роли целиком: решить, какие задачи ИИ забирает, а от каких задач человек освобождается. Тратить 70% усилий на людей и процессы, а на технологию только 30%.

4. Обучать новым навыкам. Важны не только промтинг и технические навыки, но и постановка задач, планирование, анализ и приоритизация. То, что у ИИ можно попросить ещё одну итерацию почти бесплатно, не значит, что её нужно делать.

5. Прояснить ожидания от продуктивности. Фразы руководства о «росте продуктивности» сотрудники могут воспринять как то, что теперь от них будут ждать больше работы. Это создаёт стресс. Лучше заранее и прямо объяснить: какие задачи ИИ снимает, что изменится в роли человека и означает ли ускорение работы рост её объёма. Не стоит сразу «награждать» добавлением новых задач человека, который автоматизировал задачу.

6. Поддерживать. Не стоит бросать людей один на один с ИИ в ожидании, что они сами разберутся. Если менеджеры отвечают на вопросы об ИИ, сотрудники испытывают меньшую ментальную усталость.

7. Беречь внимание. Самые важные человеческие задачи: оценка, принятие решений, стратегическое планирование — требуют сосредоточенности. Лучше оставлять для таких задач отдельные периоды без ИИ, уведомлений и параллельных процессов, а не заполнять всё рабочее время контролем ИИ и переключением между задачами.

По мотивам статьи When Using AI Leads to «Brain Fry»

Что такое «интеллект»

Прикольная статья 2007 года. Авторы пытаются сформулировать, что такое интеллект без привязки к человеку: культуре, языку или физическому воплощению агента. Чтобы можно было сравнить интеллект собаки, человека, алгоритма или инопланетного разума.

Интеллект — это способность агента достигать целей в разных средах.

Очень важно в этом определении, что среды — разные.

Поэтому, например, универсальный интеллект у мухи выше, чем у Deep Blue — компьютера, который обыграл Каспарова в шахматы. Потому что муха может действовать и выигрывать в разных условиях, а Deep Blue только в одних.

По мотивам статьи Universal Intelligence: A Definition of Machine Intelligence

В понедельник хочу сходить послушать Кирилла про вайбкодинг: https://bureau.ru/events/midsummer-2026/

Хочу прочитать эту книжку. Многие прикольные люди её советуют: https://nplus1.ru/blog/2026/07/09/book-digest-17/amp

Давайте вместе читать и примерно через месяц (в середине-конце августа) устроим созвон, чтобы обсудить.

Напишите в комментариях, если захотите на этот созвон. И я предлагаю собирать вопросы, которые хочется обсудить, тут же в комментариях.

А здесь я потихоньку собираю её конспект: https://telegra.ph/Esli-kto-to-ego-sozdast-vse-umrut-07-23

Как написать бота, чтобы следить за погодой и полететь на шаре
Кейсы · Кейс собственность модели
Сложность 2 · Польза 3 · Фан 3

Проблема и решение. У меня был сертификат на полёт на воздушном шаре, но воспользоваться им можно только в хорошую погоду. Я постоянно заходил на сайт проверять — и там всегда было «нет, погода плохая». Я задолбался это делать и решил попробовать автоматизировать проверку.

Суть кейса. С помощью Claude Code написал скрипт, который каждый час проверяет сайт, вытаскивает оттуда информацию о погоде и постит её в телеграм-канал.

Клод добавляет: технически это называется скрейпинг — программа заходит на страницу и вытаскивает из html нужный кусок текста или значение, без API. Такое решение хрупкое: если сайт обновит вёрстку, скрипт может сломаться молча, и стоит время от времени вручную сверяться с сайтом.

Что получилось хорошо. Информация с сайта считывается корректно. Один день скрипт поймал хорошую погоду. Правда, я не успел этим воспользоваться, но теперь понимаю, что это работает.

Что получилось плохо. На шаре я пока так и не смог полетать :–/

Инструменты. Claude Code, Google Apps Script, Telegram.

Что важно, чтобы повторить кейс. Три шага: 1. Дать агенту (Claude Code) ссылку на страницу и попросить найти, где именно на ней отображается нужный статус. Он сам разобрал структуру страницы. 2. Попросить написать скрипт на Google Apps Script, который проверяет статус, и настроить триггер по времени (Триггеры → Add Trigger → time-driven, интервал — раз в час). 3. Подключить телеграм-бота. Нужен только токен бота и добавить его в канал или в чат с правами публикации.

Клод добавляет: если бота ещё нет, его создают через @BotFather в Telegram за пару минут — команда /newbot, бот выдаёт токен, который дальше можно передать в скрипт.

Инсайты. Кажется, что это очень маленький, почти несерьёзный проект — не то, что обычно называют вайб-кодингом. Но необязательно писать что-то большое: можно просто написать небольшой скрипт, который даже не использует ИИ внутри, под конкретную бытовую задачу, и это уже полезно

Я пишу потихоньку конспект: https://telegra.ph/Esli-kto-to-ego-sozdast-vse-umrut-07-23

Что ИИ может сделать и что люди хотят ему отдать

Важно не только то, что ИИ может делать, но и то, что люди хотят ему отдавать.

В статье вводится двумерная шкала Desire-Capability Landscape: что люди хотят автоматизировать и что ИИ умеет.

В ней четыре зоны:
1. Зелёная зона: ИИ может выполнять работу, и люди хотят её отдавать.
2. Красная зона: ИИ может выполнять работу, но люди не хотят её отдавать.
3. Зона возможностей: ИИ пока не может, но люди хотят отдать.
4. Низкий приоритет: ИИ не может и люди не хотят отдавать.

Интересно, что инвестиции YC-стартапов почти не коррелируют с этими зонами. 41% инвестиций идёт в красную зону и зону низкого приоритета: туда, где люди сопротивляются автоматизации, и туда, где она вообще никому не нужна.

Причины могут быть такими:
1. Фандеры продают инструменты не тем, кто собственно ими пользуется, а CFO, CTO и эйчарам.
2. Фаундеры делают не то, что нужно людям, а то, что для них понятнее и легче: инструменты для разработки, аналитики, IT-инфраструктуры и системного администрирования.

Очевидный вывод: когда буду что-то делать, хорошо быть делать что-то, что будет кому-то нужно и будет кому-то помогать 💅

По мотивам статьи Future of Work with AI Agents: Auditing Automation and Augmentation Potential across the U.S. Workforce

Ценность софт-скиллов

До сих пор навыки аналитики и обработки информации высоко оплачиваются.

Но исследование Стэнфорда показывает, что эти навыки всё реже требуются там, где без человека не обойтись. Аналитику и обработку информации ИИ уже может делать сам. Эти навыки перестают быть ценными.

А вот межличностные и организационные навыки — нет. Взаимодействие с людьми, координация и принятие решений — это то, что чаще нужно именно в задачах, которые ИИ пока не может взять на себя.

При этом софт-скиллы пока не оплачиваются высоко. Авторы исследования говорят, что есть ранние сигналы, что ценность эти навыков будет сильно расти.

Раньше быстро анализировать информацию было важным умением, теперь это доступно всем. А то, что раньше было просто человеческими качествами, становится ценным ресурсом.

По мотивам статьи Future of Work with AI Agents: Auditing Automation and Augmentation Potential across the U.S. Workforce

Я хочу попробовать новый формат.

Есть вот такой интересный кейс вайбкодинга:

🇩🇪 Ботик адаптированных немецких новостей @learn_through_news_bot

Чтение — моя любимая форма изучения языков, но адаптированных интересных текстов на немецком немного. Плюс обожаю Берлин и почти все, что в нем происходит узнаю из бота. Текстики адаптированы под A2/B1, а еще по ним есть подкаст, чтобы и аудирование тренировать. Слова можно в карточки сохранять, а грамматические конструкции подсвечиваются.

Крутится на raillway, подписка за 5 евро себя более чем окупается. Саммаризация на клоде , озвучка google cloude WaveNet. Все вместе стоит мне 8 евро в месяц.

Источник: https://t.me/mit_data_bitte/22

Звучит не очень сложно. В абзаце про то, как работает, я понимаю слова и могу нагуглить названия, но как это конкретно повторить — не понимаю.

Поэтому на днях я хочу созвониться с Полиной — авторкой этого кейса — и позадавать максимально тупые вопросы, чтобы разобраться, как конкретно можно сделать что-то такое.

Запись созвона или подробный текст потом выложу сюда.

Если у вас есть какие-то вопросы, напишите в комментарии или мне лично — я их задам

Что такое агентность

Несколько мыслей про то, что такое «агентность».

1. Психологическое определение. Агентность — это когда ты осознанно выбираешь свои цели и проактивно действуешь для их достижения. Степень владения этим процессом и эффективность собственных действий — и есть мера агентности.

2. Техническое определение. Агентность — это один из трёх уровней: 1) выполнение делегированных задач, 2) автономное достижение цели, без пошагового контроля, 3) самостоятельная постановка целей.

3. Определение через активный вывод (active inference). Агентность — это способность минимизировать расхождение своих убеждений (своей картины мира) и самой реальности. Это можно делать двумя путями: либо подвинуть свои убеждения под реальность, либо действием подвинуть реальность под свои убеждения. Агент может не просто анализировать мир, но и менять его.

4. Определение через чувство агентности (Sense of Agency). Агентность — это быть причиной события: ощущение и факт того, что я являюсь причиной события. Есть разница между субъективной агентностью (ощущение, что я влияю) и объективной (факт, я реально влияю). Разница между ними — это иллюзия контроля.

5. Определение через метрику «эмпаурмент» (empowerment). Агентность — это своими действиями влиять на развитие будущего: то, насколько действия определяют то, что случится дальше. Можно принять какое-то решение или что-то сделать, но это никак не повлияет на будущее — это низкий эмпаурмент. Или когда ИИ даёт три кнопки «что делать дальше» — тоже низкий эмпаурмент (и агентность тоже низкая в этом смысле).

Агентность не связана с сознанием. Агентность есть даже у клеточных систем без сознания: как способность добираться до цели, обходя препятствия. Поэтому вопросы «обладает ли ИИ сознанием?» и «обладает ли ИИ агентностью?» — это разные вопросы.

По мотивам доклада Олега Бухвалова «Потеря человеческой агентности в мире AI-агентов»

Как именно ИИ уменьшает нашу агентность
Это продолжение поста про агентность

Какими механизмами уменьшается наша агентность, когда мы пользуемся ИИ:

Деградирует модель мира. Когда мы работаем с ИИ, мы потребляем много информации и мало создаём. Возникает дисбаланс (раньше такого не было). То, что мы не используем, не запоминается. От этого ухудшается наша модель мира. Важно не только потреблять информацию, но и создавать самому.

Создаёт прайминг. ИИ изначально даёт нам какую-то интерпретацию — и дальше мы начинаем думать в эту сторону. Важно хотя бы иногда заранее что-то подумать самому.

Даёт узкий выбор. ИИ даёт готовое меню («три кнопки: что делать дальше»). Пространство наших реальных действий сжимается. Важно хотя бы иногда отвечать самому, не кнопками.

Объясняет то, что не понимает (конфабуляция). ИИ складно объясняет даже то, чего сам не понимает. Мы привыкаем к этому, растёт толеранстность к таким объяснениям и сами начинаем выдавать такие же гладко звучащие, но не продуманные объяснения. Важно проверять себя: могу ли я на самом деле объяснить это иначе, или просто повторяю красивую формулировку.

Создаёт приятное ощущение. Чувствовать контроль — это приятно само по себе. Поэтому мы легко путаем ощущение агентности и объективную агентность. Получается иллюзия контроля: кажется, что ты влияешь на происходящее, а на самом деле — нет. Важно отличать ощущение контроля от того, что ты реально на что-то влияешь.

Одновременно не всякое уменьшение агентности — это плохо. Если мы осознанно отказываемся от решений или от каких-то навыков (дескиллинг) — это тоже ок.

Но там, где хочешь понимать, контролировать, оставаться причиной происходящего и развивать свои навыки — агентность стоит удерживать сознательно. Хотя это медленнее и требует много сил

По мотивам доклада Олега Бухвалова «Потеря человеческой агентности в мире AI-агентов»