Помните, весь прошлый год нам говорили: 2025, это год агентов.
Нам это было не очень понятно, но оказалось, это не была красивая фраза для слайда. Это правда как-то случилось.
Вопрос уже не в том, "наступили ли агенты". Вопрос в том, встроили ли вы их в свою работу, или всё ещё безлошадные.
Сначала все думали, что главное, модель. Вот выйдет наконец следующая, умная, и всё изменится. Помните, как ждали пятую GPT?
Потом оказалось, что главное не модель.
Главное, умеешь ли ты её нормально использовать.
Если агент не справился, это всё чаще не значит, что "модель слабая". Чаще это значит, что задача поставлена криво, контекста не хватило, workflow не собран, память не настроена, а мы сами сделали вид, что "ну оно как-нибудь поймёт".
AI тут, конечно, виноват. Как обычно. Но иногда это просто наш косяк. Неприятно? Да. Полезно? Тоже да.
Андрей Карпатый недавно очень хорошо описал изменение в парадигме мышления: он почти перестал писать код руками.
Теперь его работа, внимание, я цитирую, выражать свою волю агентам.
Не "напиши функцию". А: один агент пишет, второй исследует, третий проверяет. А ты управляешь всем этим цирком.
И вот тут становится понятно: "кодинг", уже слишком узко.
Потому что речь не только о строках кода. Речь о том, что ты не кодишь. Ты задаёшь направление. Ты собираешь из разрозненных частей систему. И следишь, чтобы оно не развалилось, по возможности.
Сначала казалось, что проблема на стороне инженеров. Потом думали, что недостаточно умные нейронки. Теперь кажется, что основная проблема в нас, ребят.
Сейчас уже есть модели, токены, агенты, прекрасные инструменты, и главный лимит теперь не "может ли AI".
Главный лимит, насколько мы хорошо умеем этим всем управлять, не тормозить процесс самими собой.
То есть сейчас самое слабое место, это тот, кто сидит за компом.
Вот это уже новый bottleneck.
Не в доступе к AI. Не в мозгах AI. Не в том, умеет ли он отвечать, нужно ли писать ему слово "пожалуйста", не в формате промптинга. А в том, вообще хватает ли у тебя когнитивных способностей поставить нормальную задачу, разбить работу, проверить результат, не забыть, чего от него вообще хотелось изначально.
Карпатый даже сделал AutoResearch, штуку, которая за ночь гоняет десятки ML-экспериментов без него.
И вот это уже не только про ML. Это про контент. Это про маркетинг. Это про research.
Раньше мы с вами перебирали всё руками и шли по одному промпту. А теперь у нас машина всё перебирает, и ещё и улучшает результат среди того, что нашла.
Вот примеры, да, тут западные примеры, но блин, там что-то чуть раньше:
Питер и Торстен из маркетингового агентства собрали AI-агента Jenny за 4 часа в Claude Code. Без кодинга. Jenny постит на 6 платформ, питчит партнёрства, мониторит аналитику 24/7. Было: $10-20K в месяц на зарплаты + 15 часов в неделю на рутину. Стало: $50 в месяц.
Сара, solo founder B2B SaaS ($38K MRR), платила $8,400 в месяц трём фрилансерам за контент. Заменила всех на 4 AI-инструмента. Тот же output, в разы дешевле.
Research тоже меняется.
Пошли вести про Grok, зачем он нужен. Говорят, что Маск растит классный поисковик.
Давайте попробуем. Вот промпты, которыми можно потестить прямо сейчас:
Покажи мне противоречия в дискуссии про [тема] за последние 2 недели. Где спорят практики? Что говорят скептики vs евангелисты? Мне нужны реальные треды с аргументами, не пересказ.Или вот так:
Что прямо сейчас обсуждают про [тема] люди, которые это реально используют? Не хайп, не новости, живые кейсы, проблемы, споры. Ссылки обязательны.Так за что нам будут платить завтра?
Не за доступ к AI, он уже у всех.
Не за умение "промптить", это уже базовая гигиена.
Платить будут за умение собрать задачу, настроить систему вокруг неё, не стать bottleneck и довести дело до результата.
Это и есть оркестрация. И это уже не теория, это то, что можно начинать тренировать прямо сегодня.
А пока ответьте себе. Сколько агентов работает на вас?
Новые выпуски приходят на почту. Без спама, обычно раз в неделю.
Хотите не смотреть со стороны, а начать самим и по шагам? Это Понедельник.