Ночью смены агентов работают по часам. Собираются новые сборки обучающих игр, и отдельный свежий агент проверяет каждую по скриншотам. Почтовый агент одной из линий бизнеса стартует каждый час, ночью тоже. Утром результаты готовы. В бизнесах, которыми я руковожу, нет штатных разработчиков, DevOps, дизайнеров, аналитиков и продакт-менеджера. По медианным зарплатам в США разработчик, продакт-менеджер, аналитик и дизайнер вместе стоят около $38 500 в месяц (Бюро трудовой статистики США, пояснение в конце). Агенты, которые делают эту работу, живут на трёх подписках Claude по $200, то есть $600 в месяц (примерно в 64 раза меньше).
Есть я, есть продакт-билдер, и есть ИИ-агенты, которые работают по расписанию на отдельных серверах (не на моём ноутбуке). Я врач по образованию и CEO. Это не прогноз, это то, что работает сегодня, что я оставил людям и что не сработало.
В каком порядке
Первыми ушли дизайнеры, как только агенты стали достаточно хороши в дизайне. Аналитики тоже ушли давно. Роль продакт-менеджера тоже закрыта, её задачи теперь делает Claude (задачи, на которые уходили дни, теперь занимают минуты). Разработчик был последним.
Бывшего CTO мы оставили на небольшой части ставки как страховку, на случай если агент что-то серьёзно сломает. Пока он не понадобился ни разу. Всё, что раньше делал наш DevOps, делают агенты.
Что стоит в расписании
У каждой линии бизнеса своя смена агентов. Она стартует по часам, делает свою работу и останавливается. Я только запускаю, дальше агенты сами.
Деплои. Выкладки во все наши проекты и зоны делают агенты.
Своя CRM. Мы её не покупали. Агенты собрали CRM с нуля и сами же в ней работают. Так зачем покупать CRM, если собрал свою?
Почта. У каждой линии бизнеса своя почтовая смена, и агент разбирает ящик только этой линии.
Встречи. Назначение встреч тоже на агентах.
Техподдержка. Техподдержку делают агенты.
Контент. На новостном и обучающем сайте, который я основал, агенты публикуют новости четыре раза в день и три раза в день просматривают новые open-source релизы в ИИ. Игровой проект, о котором я сказал, работает ночью, и мнение сборщика о своей работе не считается - считается только проверка свежего агента.
И не всё здесь агенты. Бэкапы, например, это обычные скрипты по таймеру.
Супервайзер супервайзера
Это то, что мне нравится больше всего. В одной из наших американских линий бизнеса есть колл-центр. Операторы и их супервайзер живые люди. Но задачи супервайзер получает от агента.
Каждый день агент разбирает работу операторов - звонки, их расшифровки, результаты в CRM. Потом пишет живому супервайзеру, что делать сегодня и завтра (с числом и сроком), кого подтянуть, кого заменить и какой план по каждому человеку. Каждый оператор получает отдельное сообщение с 3–4 маленькими навыками, взятыми из расшифровок последних звонков оператора. Каждый вечер по навыку ставится ✅ или ❌, после трёх ✅ подряд навык закрывается.
В каждой смене агент задаёт три вопроса. Каждый оператор стал лучше или хуже, чем в прошлый раз? Улучшил ли супервайзер работу своих людей (по их числам, а не по своим)? Что делать супервайзеру сегодня и завтра? Если отдел стоит, это пишется как провал супервайзера. Агент только предлагает. Решения о людях принимают люди, и в общий канал они не пишутся, а операторам открыто сказано, что звонки проверяются каждый день.
Подписка, а не токены
Агентская работа идёт по подписке, а не по оплате за токены через API. На фиксированной цене ученики моего курса экспериментируют смелее. Лимиты съедает перечитывание контекста - в моём замере больше 85 % расчётных затрат пришлось на работу с контекстом (DOI 10.5281/zenodo.22759216). И каждая смена у нас короткая, делает одну вещь и выходит.
Где остались люди
Агент может сделать работу, но не может за неё отвечать. У каждого агентского процесса есть названный человек, который владеет результатом и отвечает за него так, как будто работу сделал коллега.
Проверка обязательна. Агенты не показывают сомнений (неверный результат приходит с той же уверенностью, что и верный). Ничего не выходит только потому, что агент закончил. Выходит потому, что прошло проверку. И доступ агент получает под задачу, а не как постоянную роль.
Что у нас не сработало
Первое - размытые задачи. Размытую задачу человеку проясняют за кофе. Агент выполняет её уверенно и неправильно. Поэтому главный управленческий навык для меня теперь - написать задачу: цель, ограничения, что значит «готово» и как мы это проверим.
Второе - мерили не то. Первый ИИ-судья звонков в нашей CRM ставил оценку по чек-листу скрипта. Он мерил, следует ли оператор скрипту. Я думаю, оценивать оператора надо по тому, доходит ли партнёр до покупки, а не по чек-листу.
Третье - экраны, которые никто не открывает. В CRM есть страницы супервайзера, за 30 дней их открыли 9 раз. Работает простое ежедневное сообщение каждому человеку.
Четвёртое - ИИ-саммари перевирали имя супервайзера. Поэтому для имён мы доверяем только написанию, которое подтвердил человек.
Кейс, который я разбирал
Компания, чей кейс я разбирал, заменила видеостудию агентами Claude - 1 497 роликов на 67 каналах за 101 день, $2,88 за ролик. Людьми это потребовало бы 42–78 сотрудников и стоило бы в 138–935 раз дороже подписок на ИИ-сервисы (DOI 10.5281/zenodo.22802229). Это не наша компания, я только написал разбор.
Что я сказал бы другому CEO
Просто начните с одной функции, где результат легко проверить. Назовите человека, который отвечает за результат, и считайте цену за результат с первой недели. Я смотрю на стоимость задачи, которая сделана и принята (с переделками и временем на проверку), а не на цену инструмента.
Держите смены короткими. Но и не чистите контекст после каждой задачи. В моём небольшом эксперименте это выходило примерно на треть дороже, чем раз в три задачи.
Куда сдвинулось узкое место
Раньше мы упирались в людей и рынок труда. Теперь упираемся в токены Claude и вычислительные ресурсы - память и GPU. Поэтому я арендую отдельные серверы, в том числе с GPU, чтобы агенты работали не на ноутбуке, который задыхается.
Я думаю, оперативная память становится новым золотом. И я думаю, для повседневной агентской работы нам понадобится что-то вроде того, чем ASIC стали для биткоина, - класс чипов, сделанных под такую нагрузку.
О цифрах: медианные годовые зарплаты в США по данным U.S. Bureau of Labor Statistics, Occupational Employment and Wage Statistics, May 2025 (bls.gov/oes) - software developers (15-1252) $135 980, project management specialists (13-1082, ближайшая к продакт-менеджеру категория BLS) $102 320, data scientists (15-2051) $120 230, web and digital interface designers (15-1255) $104 000. В месяц = год / 12. Это рыночные цифры, а не наши зарплаты.