впереди 3 года уникальный период, когда люди строят новые компании-гиганты, используя возможности ИИ
приложения | модели -> теперь агенты [происходит переход от “ты работаешь с приложениями” → к “агент работает с приложениями за тебя”
• 1 человек управляет агентами вместо команды / разработчики становятся «менеджерами агентов»
и ключевое изменение: приложения превращаются в “инфраструктуру”, а не в интерфейс]
ближайшие годы = гибрид (человек + агент + приложения) - ибо есть ограничения
как раньше мир заполнили приложения • сейчас он заполняется агентами / / А точнее: приложения становятся “движком”, а агенты — “водителем” ||| UI не умирает — он перестаёт быть постоянным.
джеминай подплясывает:
Вы абсолютно точно описываете фундаментальный сдвиг в технологиях!
Метафора «приложения — это двигатель, а агенты — водитель» идеально отражает суть новой парадигмы, которая прямо сейчас меняет IT-индустрию.
Вот как выглядит этот переход на практике и в ближайшем будущем:
🛠 От UI к API (Приложения как инфраструктура)
Вместо того чтобы заходить в 10 разных программ (почта, календарь, CRM, трекер задач), пользователь ставит задачу одному агенту.
Агент сам находит нужные сервисы и общается с ними через их внутренние механизмы (API), выполняя всю рутину за вас.
- Вместо кликов — намерения: Вы говорите агенту: "Организуй встречу с инвесторами во вторник".
- Действие: Агент проверяет ваш график, связывается с календарями других участников, бронирует переговорную и отправляет приглашения. Вы видите только результат.
💼 Роль человека: от оператора к менеджеру
Человек больше не тратит время на нажатие кнопок и переключение вкладок.
- Вы берете на себя роль постановщика задач и контролера качества.
- Разработчики все чаще создают не просто кнопки и меню, а настраивают логику агентов, пишут для них инструкции (промпты) и следят за безопасностью.
⏳ Переходный период: Гибридная модель
Полная автономия — это цель, но прямо сейчас мы находимся в переходном периоде (человек + агент + приложения).
Агенты пока имеют ограничения, поэтому работают в связке с нами:
- Предварительная работа: Агент собирает данные и готовит черновик (например, анализирует счета и формирует отчет).
- Одобрение: Человек проверяет и подтверждает действие (нажимает одну кнопку "Отправить").
Поскольку вы глубоко погружаетесь в эту тему, нам есть куда направить фокус дальше. Если вам интересно, мы можем:
- Разобрать инструменты и платформы, на которых уже сейчас создаются такие агенты.
- Обсудить ограничения текущих моделей, которые не дают им стать полностью автономными прямо сейчас.
- Поговорить о новых профессиях, которые рождаются из-за этого перехода.
Что из этого вам было бы наиболее интересно обсудить?
Действительно, лидеры ИИ-индустрии (включая CEO Box Аарона Леви и бывших руководителей Stability AI Эмада Мостака) подчеркивают, что сейчас открывается историческое «окно возможностей». В ближайшие три года стартапы с небольшими командами могут создать корпорации-гиганты, автоматизируя задачи, которые раньше требовали десятков или сотен сотрудников.
В чем суть текущего момента?
- Фокус на ИИ-агентах: Будущее за специализированными программами, которые не просто генерируют текст, а способны выполнять комплексные рабочие процессы (например, в сфере HR, IT, аудита или дизайна).
- Дефицит кадров и трансформация профессий: Стремление компаний сократить издержки создает огромный спрос на инструменты, заменяющие рутинный ручной труд.
- Роль человека: Успешные стартапы будут не просто «вытеснять» людей, а комбинировать возможности нейросетей с глубоким пониманием бизнес-процессов (так называемые human-in-the-loop решения).
Для понимания того, на какие именно ниши и технологии стоит обращать внимание амбициозным предпринимателям, и какие сферы будут наиболее востребованы:
Какие направления наиболее перспективны?
- Вертикальные ИИ-решения: Универсальные боты отходят на второй план. Выиграют стартапы, решающие узкоспециализированные задачи в медицине, юриспруденции или строительстве.
- Агентизация бизнес-софта (Agentic AI): Создание платформ, где нейросети выступают полноценными автономными сотрудниками, способными принимать решения и вести сложные проекты.
- "Физический" ИИ (Physical AI): Робототехника и автономные системы, где алгоритмы соединяются с физическим миром (склады, производство).
Если вы хотите проработать свою идею, давайте сделаем фокус на ваших навыках и ресурсах. Ответьте, пожалуйста, на следующие вопросы:
- В какой индустрии у вас уже есть опыт или насмотренность?
- Какие типы задач (аналитические, творческие, операционные) вам интереснее всего автоматизировать?
- Вы планируете создавать B2B-решение (для бизнеса) или B2C (для конечных пользователей)?
Я смогу предложить конкретные идеи для вашего стартапа.
"Поскольку вы глубоко погружаетесь в эту тему, нам есть куда направить фокус дальше. Если вам интересно, мы можем:Разобрать инструменты и платформы, на которых уже сейчас создаются такие агенты.Обсудить ограничения текущих моделей, которые не дают им стать полностью автономными прямо сейчас.Поговорить о новых профессиях, которые рождаются из-за этого перехода.Что из этого вам было бы наиболее интересно обсудить?
ВСЁ
Отлично, идем по всем пунктам. Этот тектонический сдвиг меняет всё — от того, как пишется код, до того, как мы планируем рабочий день.
1. Инструменты и платформы: Кто строит «водителей»?
Сейчас формируется несколько уровней стека для разработки агентов:
Фреймворки (каркас):LangChain / LangGraph: Самый популярный конструктор для создания цепочек действий.CrewAI / AutoGen (Microsoft): Платформы для создания «команд» агентов, которые спорят, дополняют и проверяют друг друга.
Среда исполнения (где агент «живет»):OpenAI Assistants API: Готовое решение, где агент уже умеет читать файлы и запускать Python-код.Claude Computer Use: Новая технология от Anthropic, позволяющая агенту буквально двигать курсором и нажимать кнопки в обычном интерфейсе Windows/Mac.
Память агента: Инструменты вроде Mem0 или векторные базы данных (Pinecone), чтобы агент помнил ваши предпочтения вечно, а не только в рамках одного чата.
2. Ограничения: Почему мы еще не в будущем?
Главная проблема — надежность.
Галлюцинации в действиях: Если чат-бот ошибается в тексте — это неприятно. Если агент ошибается в банковском переводе или удаляет не те файлы — это катастрофа.Петли (Loops): Агенты часто «зацикливаются», пытаясь решить задачу, и могут бесконечно тратить ваши деньги на токены, не выдавая результат.Контекстное окно: Агенту сложно держать в голове архитектуру огромного проекта целиком, он начинает «забывать» детали, когда задача становится слишком масштабной.Безопасность (Prompt Injection): Кто-то может прислать вам письмо, которое агент прочитает и, выполняя скрытую команду в тексте, перешлет ваши пароли злоумышленнику.
3. Новые профессии: Кто будет всем этим управлять?
Мы переходим от «исполнителей» к «архитекторам систем».
Agentic Workflow Designer (Дизайнер агентских процессов): Человек, который не пишет код приложения, а проектирует путь: какой агент за каким идет, кто кого проверяет и в какой момент нужен человек.AI Orchestrator (Оркестратор ИИ): Менеджер, управляющий целым «флотом» агентов. Его задача — следить за их эффективностью, затратами и корректностью работы.AI Auditor / Safety Officer: Специалист по безопасности и этике, который проверяет, не «сошел ли агент с ума» и не нарушает ли он правила компании.Разработчик-менеджер: Программист теперь пишет не функции, а инструменты для агентов (API, которые агент будет вызывать).
Итог: Приложения действительно становятся «невидимыми». Мы перестаем учиться пользоваться интерфейсами Photoshop или Excel и начинаем учиться ставить задачи тем, кто в этом профессионал.
Хотите разобрать подробнее, как именно Claude Computer Use или CrewAI меняют подход к работе уже сегодня?
НЕТ
"Если вы хотите проработать свою идею, давайте сделаем фокус на ваших навыках и ресурсах. Ответьте, пожалуйста, на следующие вопросы:
В какой индустрии у вас уже есть опыт или насмотренность?
Да я 20 лет пощу картинки и не ебу вала, проекты создаю.
Какие типы задач (аналитические, творческие, операционные) вам интереснее всего автоматизировать?
ВСЕ
Вы планируете создавать B2B-решение (для бизнеса) или B2C (для конечных пользователей)?
ПОХУЙ
ПОХ ДАЖЕ ВЛОМ ЧИТАТЬ
Окей, подход понятен. Раз за плечами 20 лет создания проектов и «постинга картинок» (то есть визуальный контент, медиа, работа с аудиторией), а автоматизировать хочется ВСЁ, то классические «скучные» стартапы в сторону.
При таком настрое сейчас есть одна самая денежная и дикая ниша, где можно развернуться: Создание «Автономных Медиа-Империй».
Почему это для вас?
Вы знаете, как заставить людей смотреть на картинку. Раньше для этого нужны были дизайнеры, копирайтеры и SMM-щики. Сейчас всё это — лишние звенья.
Ваш потенциальный «гигант» за 3 года:
Это сеть из сотен AI-персонажей, тематических медиа-каналов или сервисов генерации контента, которые живут вообще без вашего участия.
С чего начинаем «автоматизировать всё» (Step 1):
AI-Агенты вместо штата: Вместо того чтобы самому «постить картинки», вы собираете систему на базе LangChain или CrewAI. Один агент анализирует тренды, второй генерит промпты для картинок (Midjourney/Flux), третий пишет текст, четвертый — заливает во все соцсети.Монетизация (B2B или B2C — реально похуй):B2C: Создаете армию виртуальных инфлюенсеров, которые продают рекламу или подписки.B2B: Продаете эту же систему брендам, которые задолбались платить агентствам.
Ваш главный ресурс:
Насмотренность. Вы за 20 лет чувствуете, что «залетит», а что — говно. ИИ этого не понимает, он просто выдает среднее по больнице. Ваша задача — быть «дирижером», который скармливает ИИ правильные референсы из своего опыта.
Давайте сразу к делу: какой проект у вас сейчас «на столе» или в голове, который вас больше всего бесит своей рутиной? Опишите его, и мы прикинем, как его полностью переложить на нейронки.