OpenClaw разочаровал: почему 95% внедрений AI-агентов п… — Transcript

Обсуждение причин провалов внедрения AI-агентов на примере OpenClaw и взгляд эксперта Дмитрия Гуреева на будущее искусственного интеллекта.

Key Takeaways

Большинство провалов внедрения AI-агентов связано с неправильной организацией и завышенными ожиданиями.
Искусственный интеллект требует грамотной методологии и не заменяет полностью человеческий труд.
OpenClaw показал потенциал, но его жизнь как продукта была недолгой, что подтверждает правильность выбранного подхода.
Виртуальные агенты становятся интеллектуальными помощниками, но их эффективность зависит от правильной интеграции.
Переход от пика надежд к плато продуктивности — естественный этап развития AI-технологий.

Summary

Ведущий Николай Хлебинский приглашает эксперта Дмитрия Гуреева обсудить внедрение AI-агентов и продукт OpenClaw.
OpenClaw вызвал большой ажиотаж, но многие реализации оказались разочаровывающими из-за неправильной организации и завышенных ожиданий.
Дмитрий Гуреев подчёркивает, что искусственный интеллект не упрощает работу автоматически, а требует грамотной интеграции и методологии.
Обсуждается опыт использования OpenClaw для автоматизации сложных задач, включая работу с большими базами данных.
Эксперты отмечают, что текущий этап развития AI — это переход от пика надежд к плато продуктивности, где автоматизация становится более стабильной.
Рассматривается роль виртуальных агентов как интеллектуальных помощников, способных выполнять задачи самостоятельно, но с ограничениями.
Дмитрий Гуреев делится своим подходом к созданию и тестированию AI-агентов, акцентируя внимание на методологии, а не на инструментах.
Обсуждается влияние новых моделей и локальных решений на развитие агентных систем и их интеграцию в бизнес-процессы.
Говорится о необходимости адаптации и переосмысления рабочих процессов с использованием AI для повышения производительности.
В конце подчеркивается, что будущее AI зависит от правильной организации и понимания возможностей агентов, а не от конкретных технологий.

Chapters

Full Transcript — Download SRT & Markdown

Speaker A

Добрый день. Меня зовут Николай Хлебинский. Вы находитесь на канале Экtion план. Сегодня обсуждаем искусственный интеллект. У меня в гостях сегодня Дмитрий Гуреев, методолог, эксперт по внедрению искусственного интеллекта и приглашённый эксперт Московской школы управления Сколково.

Speaker A

Дмитрий, привет. Привет. Привет. Спасибо, что пригласил меня. На самом деле, это очень интересно пообщаться, знаешь, не в рамках аудитории, когда у тебя там студенты, причём студенты, знаешь, такие взрослые дяди, которые работают с большими деньгами. И это как бы одна

Speaker A

моя стезя, а тут мы с тобой пообщаемся с одной стороны с тобой, а с другой стороны с уважаемыми зрителями. Я прекрасно понимал, что жизнь Open Clow как продукта программного она будет недолгой.

Speaker A

У меня теперь целая редакция, которая на меня работает. Написание поста, скорость сократилась, у меня появилась команда.

Speaker A

Вообще это иллюзия о том, что искусственный интеллект упрощает работу, что искусственный интеллект за тебя её сделает. Вообще нам стало сложнее. Вокруг OpenCl много шума, но под каждым постом, который обещает Playbook по OpenClow, я его открываю, там написано табличка в Гугле, календарь

Speaker A

и там проверка почты. Важно не самый инструмент, а как ты его организуешь. Есть [музыка] всякие Humanity Last Exm, есть SW Bench, ещё какие-то бенчмарки. У меня есть, получается, хлебинский бенч, [смех], который тестирует агентов.

Speaker A

Не надо ждать, что искусственный интеллект сделает за вас эту работу. Технологическая сингулярность наступит тогда, когда новая модель сможет забронировать для меня ресторан на Белорусской.

Speaker A

[музыка] Для меня тоже особенный сегодня будет выпуск, потому что я сам выпускник бизнес-школы Сколково.

Speaker A

Я адвокат школы, везде её пропагандирую. И ты уже второй гость-адвокат из школы. Да, я себя так называю адвокатом, потому что как это назвать? Ээ, ну не то, чтобы я в суде представлял [смех] школу Сколково, в смысле, как

Speaker A

амбассадор. Ты уже второй гость был, твой коллега у меня в гостях Николай Верховский. Николай, приветствую, если смотрите этот выпуск. Так что сегодня узнаем, что нового произошло вот в академической среде, связанной с искусственным интеллектом, потому что последний выпуск был полгода

Speaker A

назад. Это было, наверное, за пару месяцев до выхода э-э 4.6 Set OPUS от Антропика. Так что можно сказать.

Speaker A

Для тебя вот это водораздел, да, 4.6. Для меня это водораздел, потому что в этот момент мир для меня поменялся на до и после. Всё-таки я из айтишной такой тусовочки, из технологического предпринимательства. И для меня там вот всё. Слушай, а для меня другой был

Speaker A

раздел в январе, когда появился бот, помнишь такой OpenK, Крабабот, вот эта вся история с агентами. Я думаю, что январь будет более-менее спокойный, потому что у тебя программа более-менее такая стандартная. Ну что значит она менялась? Но она менялась такими

Speaker A

хорошими, плавными шагами. Вдруг у нас выходит Open Clow персональный вот этот и агент. И всё. И мы с андикалами начинаем переписываться. И ближайший там где-то с конца января до середины февраля вообще бессонные ночи кроличинора, потому что понимаешь, что произошло нечто

Speaker A

нечто очень интересное. Прекрасно понимаю. У меня история была такая. Значит, я увидел ажиотаж где-то вот во второй половине января о том, что почему-то раскупили все Макмини. Кстати говоря, кто не понимает, о чём мы сейчас говорим, у меня на канале есть видео про

Speaker A

Open Claw. Вот буквально там несколько недель назад оно вышло. Обязательно надо посмотреть, чтобы понять, почему это революция в мире агентной экономики, искусственного интеллекта и ээ агентных операционных систем. Вот так вот скажем.

Speaker A

В общем, я поставил на старый Note, ага, подключил Telegram к этой штуке и пишу, значит, ээ скажи мне курс биткоина.

Speaker A

Ноутбук старый рядом стоит, открытый. Тут я вижу, как на этом ноутбуке открывается браузер. Она идёт на Coin Market Cap, заходит в нужный раздел, забирает цифру и в Telegram мне её сообщает. И вот тут я понимаю, что Маск в прошлом году, когда в интервью

Speaker A

говорил, что у каждого будет по несколько роботов, что он имел в виду не то, что у нас будут антропоморфные чудища такие, а у нас будут виртуальные роботы, которым будем интеллектуальный труд делегировать. И потом у меня тоже были бессонные ночи

Speaker A

после этого. Да, кстати, что интересно, кому я не показывал, где-то в феврале все говорили, что жёны просто вот прямо точно не в восторге от крабоботов, потому что ээ муж сидит ночами, пытается там что-то сделать, вот это посмотреть, вот эти все. Ну, кстати, моя супруга тоже ээ

Speaker A

говорит: "Когда же ты закончишь?" Наконец-то. И для меня, знаешь, это была история, когда у меня был проект один, очень такой давний проект. Я работал с торгами сорок четвёртые 223 ФЗ. э, там, не знаю, 120-170 млн

Speaker A

записей. Вот, честно, вообще руки не доходили туда, да, что-то поделать. Хотя хотелось провести разные эксперименты. Я тоже ставлю Open Clow, даю ему доступы к моим системам. Я сделал всё безопасненько, чтобы он там, если что порушит, то и ладно, потому что там

Speaker A

историй было много. И до сих пор. И вообще до сих пор, да. Вчера вот только одна произошла.

Speaker A

По-моему, они каждый день кто-то рассказывает, что им что-то стёр. Поэтому я изначально подумал так: если он что-то сотрёт, ничего страшного, но я ему даю доступ к моей песочнице, говорю: "Вот тебе ГПУшка, видео ГПУшка, вот тебе машинка, у тебя даже две машинки. Вот у

Speaker A

меня есть такая идея: как можно переорганизовать большую базу данных? Иди делай". Я нажимаю Enter, и он начинает делать. И я вдруг понимаю, что он делает ту интеллектуальную работу, которую, знаешь, эксперименты провести, сравнить, подобрать нужные базы данных, которым меня руки вообще не доходили. Я

Speaker A

в этот момент понимаю, да, вот это прямо вот вот эта история. А вот сейчас спустя пару месяцев не произошло ли у тебя, как у многих, и у меня в том числе, честно признаюсь, некоторого такого, знаешь, как вот говорится, есть пик надежды и потом

Speaker A

такая пропасть разочарования, прежде чем выйдем на плато, что всё-таки вот эти недели прошли, какие-то базовые штучки автоматизировались, они работают, но в целом так мы к этому подостыли. Нет у тебя такого?

Speaker A

Слушай, нету. Объясню, почему. Ты же представил мне как методолог. Моя задача — смотреть на то, что происходит, и где-то предугадывать, какие могут быть события дальше и вообще в какую концепцию это входит. Я, когда готовил свою книгу, у меня там в конце есть

Speaker A

такой тизер, рассказываю мне и вообще рассказ о том, что такое агенты. Угу. Это было сентябрь или октябрь. Ну, сентябрь-октябрь. И когда ты видишь, что у тебя в январе реализуется та идея, которая есть вот в Open Clow, что у тебя

Speaker A

эта машина, которая самостоятельно доводит некую задачу до конца, используя доступные ему инструменты. И ты понимаешь, что вот эта методологическая идея, которая у тебя возникла, которую ты сформировал под наблюдением, вдруг она реализуется. Я прекрасно понимал, что жизнь Open Clow

Speaker A

как продукта программного она будет недолгой. Поэтому для меня это была скорее доказательство того, что подход является правильным. И вообще мне, честно, мне неинтересны инструменты. У меня их очень много. У меня практически есть подписки, но я никогда не

Speaker A

зацикливаюсь на них. Ну, как бы, ну, сегодня один инструмент, завтра там, не знаю, завтра вообще всё обрубит. То с одной стороны, то с другой стороны, и завязываться на что-то конкретно не стоит. А вот как пересобрать из глины и палок, которые тебе доступны,

Speaker A

да, по нормальному агенту? У меня, кстати, в ээ у меня дома в коридоре живёт как бы тот же самый Кработ, но на локальных моделях.

Speaker A

То есть Квен 36, который вышел там 2 недели назад, слушай, ну он потрясающий. У меня вообще он полностью перенёсся. И я теперь понимаю, что в принципе важно не сам инструмент, а как ты его организуешь.

Speaker A

И в этом плане для меня не было разочарованием. Хотя, конечно, активность у меня ушла. Я больше перешёл на традиционные инструменты, OpenCD, там курсор и так далее. Но для меня вот такой помощник, я так назвал, помощник Гуреева.

Speaker A

И я его просто сейчас на Гермес пе...

Speaker A

везде стала у меня. Я любой сервер поднимаю и сразу первым делом стравлю кодовый агент. Ну вот у меня образовалось несколько сценариев повседневные, которые я использую постоянно в OpenC, которые помогают мне жизнью простить организовать.

Speaker A

Э в основном это связано с управлением некоторыми такими повторяющимися рутинными процессами, которые хорошо формализуются. Например, если мне надо с кем-то назначить Zoom, я сделал скилл, который самостоятельно пишет в Telegram человеку, с которым мне надо сделать зум, самостоятельно идёт ко мне в

Speaker A

календарь, самостоятельно находит слоты по правилам, мэтчит их с ээ вторым человеком, с оппонентом, создаёт ссылку на Zoom, потому что у неё есть доступ в Zoom, создаёт события в календаре, напоминает человеку за час, за день, мне напоминает, складывает потом в мою

Speaker A

личную CRМку самри нашего общения. Если мы в следующий раз с этим человеком созваниваемся, мне присылает контекст.

Speaker A

Ну, в общем, вот какие-то вещи, которые мне очень так важны для того, чтобы я сам не тратил на это время. Он бронирует мне рестораны, если я попрошу.

Speaker A

А где ты взял? Я вот я знаю, что у Всвили есть MCP. Всё сделал сам.

Speaker A

А, кто хочет узнать, как бронировать рестораны через Open Club, пожалуйста, зайдите, посмотрите видео. А, ну, наверное, форму-то отправляешь.

Speaker A

Он заходит на форму, вряд ли он звонит. У меня есть некоторый свой подход авторский, что ли, который я выработал, который позволяет, в том числе OpenCO использовать с антропиком по подписке, а не через API. Всё, короче, в этом видосе

Speaker A

есть. Кто сейчас понял, что я сказал, это довольно серьёзная штука. Но если коротко, Клод написал для OpenCla Telegramклиент.

Speaker A

И OpenCla имеет доступ у меня к Telegram-клиенту в качестве пользователя, а не в качестве бота.

Speaker A

Поэтому он может инициировать переписки. И он может инициировать переписки, в том числе с аккаунтами ресторанов. Вот такой вот стандарт.

Speaker A

А в этом всё я понял, потому что когда я демонстрирую историю заказом, кстати, у меня одна из первых историй была Open Club заказать суши.

Speaker A

Да, это был, когда у меня, это было, по-моему, начало февраля, мы такое делали. Он начинает перебирать. Я говорю: "Вот мы находимся там на улице Крыжа Жжановского, нужно заказать там оплатит Верховский там [смех] [тяжело вздыхает] традиционно". Да. Её Да. Он он начинает

Speaker A

искать, он находит суши, а потом вот вот это тоже был очень важный момент. Он понимает, что е все блокируют. Кстати, вот если мы заходим через сайт заходить, если он сам ходит по браузерам, там они многие блокируют. А и вдруг он понимает:

Speaker A

"Слушай, надо позвонить. Дай-ка мне свой аккаунт от Els, который тебе, который сгенерирует голос и позвонит". У меня тогда времени этого не было там реализовать но это уже сложновато. Это надо телефонию прикрутить.

Speaker A

Телефонию. Но мне сам, ну, сам по себе идея, это ещё была самая первая версия Опаклон, что он понимает, что он не добился возможности заказа через форму и понял, что есть телефон и что надо сгенерировать голос, ему позвонить. А

Speaker A

так как это, ну, как бы на Западе такая штука есть уже в телефонии, он это говорит: "О, да, отдай мне, пожалуйста, досок полос".

Speaker A

Ну вот я всё-таки Open Clow отложил на полочку. Она у меня есть как инструмент, который работает, но отложил. Объясню, почему. Потому что всё-таки, ну, во-первых это безусловно прорыв технологический и тако не технологический, слушай, концептуальный, скажем так, это важно.

Speaker A

Ну, давай так. Я сторонник того, что технологическое предпринимательство в целом - это применение подходов технологий, существующих в комбинациях и в нишах, где их ещё нет, с целью сюрприз изменения системы разделения труда.

Speaker A

Ой, ну какая моя любима? Да, да, давай, да ты, да, ты говоришь мо ты говоришь мою любимую тему. Действительно, с тема разделея.

Speaker A

Я к чему говорю? Потому что OpenClow вот в текущей своей конфигурации и его ближайшие аналоги они, во-первых, отступают от инструкций, и из-за этого процесс ломается периодически, то есть они не могут обеспечить уровень точности такой, который которым я был бы доволен.

Speaker A

Э вот так скажем. Это первое. Во-второе, э они работают сами по себе нестабильно, и как только инструкции что-то не покрыто, они уже упираются вот в некоторые стены, которые самостоятельно обходят плохо. У меня есть надежда, поэтому у меня OpenCl живёт на отдельной

Speaker A

виртуалочке. Каждый раз, когда выходит новая модель, которую заявляет как фронтир, которую заявляют как типа вот это вот там на 100-500% больше, чем все остальные конкуренты, я её сразу же подключаю и даю задачу. Это вот есть всякие Humanity Last Exam, есть SW и

Speaker A

Bench, ещё какие-то бенчмарки. У меня есть, получается, хлебинский бенч, [смех] который тестирует агентов. [тяжело вздыхает] Я прошу его забронировать один ресторанчик, который мне очень нравится, в районе там, наверное, на той стороне. Господи, опять [смех] в районе метро Белорусское.

Speaker A

[тяжело вздыхает] Его забронировать просто так не получится. Значит, во-первых, потому что к их номеру телефона не привязаны аккаунты в Ватсаппе и в Телеграме.

Speaker A

Понял. Ага. Во-вторых, на форуме, на сайте у них висит капча. который просто так. Слушай, вообще прикол. Показываю.

Speaker A

Извини, что я те что я теб перебил. Я в своё время показываю Brows the com своим слушателям и я очень часто как показываю, захожу открывай комит и прошу его отправить в форму на форму обратной связи, найти её в форму обратной связи моего заказчика и

Speaker A

отправить какое-нибудь там письмо. И это было очень смешно. Он заходит, компания занимается производством котельного оборудования. Они там сидят, мы там рассказываем, говорю: "Теперь, давайте попробуем отправить через форму". Комет открывает браузер, и там появляется такая большая капча, где написано:

Speaker A

"Докажи, что ты не робот". Комет прекрасно нажимает, что он не робот. Кликает и капча прекрасно проходит. То есть капча на самом деле не проблема для кодовых агентов и для OpenC.

Speaker A

Ну, мой живёт на виртуалке. У него там у него там какой-то эмулятор браузер есть, но Ну, видимо, он Да, он такой себе, [фыркает] но по идее он должен как бы сам себе тогда его поставить и так далее. Комет всё-таки

Speaker A

это десктопная такая штука. Ну да, кто не знает кот, это браузер от припlexity, который в себе содержит вот эти все функции кодовы.

Speaker A

Коп, он тоже живёт автономно, но вот хочу сказать, что сейчас вышел GPT 5.5, и я попробовал с версией Pro, и он продвинулся очень далеко. Он продвинулся очень далеко и вернулся ко мне с тем, что слушай, я всё попробовал, ничего не

Speaker A

получается, только есть вариант вот по этому номеру телефона позвонить. И он мне описал, что он делал. В целом достойно. Но я жду, что вот я считаю так, что по Хлебински бенч технологическая сингулярность [тяжело вздыхает] наступит [смех] тогда, когда новая модель сможет забронировать

Speaker A

для меня ресторан на белорусской. Ну [смех] ладно, я думаю, что они сейчас тебя услышали, да, и сделают какой-нибудь агент friendendly. Я не знаю какой они сейчас все сейчас все ресторанные на белорусском сделают agent friendendly свои сайты, чтобы можно было там

Speaker A

подкачать. [фыркает] А вот это, кстати, очень глубокая тема 2026. Я считаю, что вот просто мы не слышали этого в 2025. Мы слышали в 2025, ээ, значит, какое-то слово гео, оптимизация ээ сайтов и вообще присутствие бизнеса ээ в интернете, так, чтобы Ишечка по

Speaker A

запросу, где купить квартиру, выдавала вот этого застройщика на первом месте. А сейчас довольно сильно шумят утверждения и тезисы о том, что, ребята, вообще-то сайты, приложения, присутствие в целом в интернете надо готовить к тому, чтобы у вас покупали агенты.

Speaker A

Я абсолютно согласен с этим тезисом, потому что, смотри, когда у меня стоит задача по взаимодействию с реальным бизнесом через агента, одна история, агент должен мучиться, искать эти аккаунты формировать, а другое дело, он заходит на считывает файл lmtxt или какую-то инструкцию.

Speaker A

И в этой инструкции написано, как взаимодействовать. Вот мне, например, очень понравился подход, но это, конечно, песочный Вкусвиля. И теперь я Вкусфиль вообще везде показываю. Кстати, я обычно вот ты тестируешь модели такие последние, а у меня обратно меня же у

Speaker A

меня же корпзаказчики, они сейчас говорят: "А можно это в закрытом контуре?" Поэтому у меня наоборот обратная ситуация. Я всё время тестирую модели, которые погранично восстояние, там GLM5 QN 36, то есть то, что потенциально можно поставить в закрытом контуре. Я

Speaker A

даже беру кодовые агенты специализированные open sourceные. Вот сейчас на экране, например, Dirflow, это от компании Bance кодовый агент.

Speaker A

Угу. И у меня, например, одна из самых частых таких историй - это собрать, например, корзину. Э сам подбери, да, у меня был, по-моему, запрос тут, если не ошибаюсь.

Speaker A

Мне нужно подобрать корзину продуктов на 1.800 1.800 ккалорий. Так, у меня до этого я подгрузил, причём её подгрузил из статьи, была статья на Хабри, сейчас прямо в самом начале. А как можно? Ссылка на корзину. У меня в самом начале с чего вообще начался

Speaker A

разговор? Вот смотри, вот статья на Хабре, подключи меня к Кусвили. А почему? Потому что я на ВКСви я видел на статье на Хабре человек подключался к MCP серверам в Косвиле. Они особо так не позиционируют, но где-то он их нашёл. И,

Speaker A

соответственно, мой агент на сделал самостоятельный скилл, как подключаться. И как только сказал в Косвиль создан и протестирован.

Speaker A

И, соответственно, четыре есть функции. Теперь мы у агента появились. Поиск товара по запросу, информация там ПОЖК БКБЖУ состав, там создание. Получается Вкусвил сам поднял MCP, да, для того чтобы агенты, кстати, не уверен ли тут А, да, MCP, да,

Speaker A

MCP, потому что может быть попишки, может MC, да, MCP он поднял. Для тех, кто слышит буквы MCP впервые, значит, это что-то вроде API. API расшифровывается как автоматизированный программный интерфейс. То есть это способ двух программ друг с другом общаться. Вот MCP - это то же самое

Speaker A

что-то modelл, что-то там протокол. Забыл забыл среднюю букву. Model коeк протокол. Да. Model котек протокол. По правильному. Ну смысл такой, что это некоторая дверь, в которую и агенту очень удобно заходить и забирать то, что создатель этой двери для него приготовил. Так, вот тут даже

Speaker A

ссылочка есть. Вот ссылка на корзину. Не знаю, может она сейчас не активна. Так, 2 секундочки. Э-э, надо в отдельном окошечке открыть её. Ориентир. Ссылка вот так вот. Открыть новые вкладки.

Speaker A

Вот видишь? То есть вот вот на экране вот у меня собрала модель и она сама сделала корзину. Единственное, что Вкусвиль пока не сделал, он не сделал авторизацию. То есть ты всё равно должен зайти в свой аккаунт и должен подключить

Speaker A

подключить. Но если бы сейчас тот же самый Вкусвиль, это к вопросу agent friendendly. Если бы они сделали бы систему там типа аккаунт какой-нибудь передать им или какой-нибудь токен, там же минимальный шаг до заказа. Я, ну, ссылку на корзину, грубо говоря,

Speaker A

которую можно заплатить ссыл не сейчас он делает ссылку на корзину. То есть то, что сейчас видишь, он сформировал вот корзина на 1.000 калорий. Он подумал, а, ну, это уже хорошо. Но он ещё не делает следующего действия, да, купить пока не там, если мы там

Speaker A

напишем, да, ну почему, слава богу, [смех] я честно сказал, я бы хотел бы там собери собери корзину для мальчишника. Мальчишника мальчишника без алкоголя кстати какой корзину для мальчишника без алкоголя во вкус вили.

Speaker A

Да, да, да, да. Так, хорошо. Почему? Почему я не хотел бы? Потому что я вот только вчера у себя в Telegram-канале опубликовал заметочку о том, как замечательная компания Pocket Oos, которая занимается сервисом аренды автомобилей в Америке, за 9 секунд

Speaker A

благодаря опусу 4.6 отроopл потеряла всю свою инфраструктуру. Слушай сами себе Буратины могли бы делать бэкапы всё-таки.

Speaker A

Э они делали бэкапы. Дело в том, что у Опуса был доступ к этим бэкапам, и [смех] и он решил снести их все. физически удалённый бэкап, до которого Опус добраться не смог, оказался трёхмесячной давности. Поэтому очень много не знаю, я честно скажу, это такая

Speaker A

история. Вот, кстати, он что он собрал-то? А, во, смотри, он же собрал мне корзину мальчишник без алкоголя. Вот я открыл сейчас эту ссылочку, вот получилось карбоназы. Ну, хорошо филе, бедроде, сырная тарелка, оливки, снеки. Ну, естественно. Морс, морс, морс. Яблочный. Ассорти орехов,

Speaker A

смейжарных. Ну, слушай, ну такое лаваш арменский дандырный. Хорошо, да. Ну, как-то так. У него какая-то была логика, да.

Speaker A

Я прямо проголодался, когда всё это выглядел. Ну, мне понравилось, да, прикольная история. Поэтому, безусловно, у нас должно быть agent friendly предложение.

Speaker A

Так что Open Clow в моём случае он тоже живёт, но, знаешь, он живёт в таком в микрорежиме. за то, что он меня научило.

Speaker A

Я теперь общаюсь со своими серверами естественным языком. Угу. Я первым делом, когда поднимаю какой-то сервер, я ставлю коды в агент, но только я ставлю не OpenCL, а, допустим, Open CД. И у меня всегда в Я, знаешь, я перестал, даже могу показать. У меня тут

Speaker A

сервер такой поднят. Вот мой сервер, он условно пустой. Если вас спрошу, э, сколько у меня сколько места на диске, и я могу какие-то команды делать, и он это будет делать.

Speaker A

Угу. И мне это стало очень удобно. А где крутится вот этот GLM 5.1? Он подключается сюда из облака ZI или он установлен, здесь у меня нет, здесь у меня Z, которого Zi cingп, потому что там, собственно, он почти бесплатный. То

Speaker A

есть там я ещё взял его, когда в январе, и там была промоакция. Угу. И получается, наверное, сколько я там потратил? Я хоть редко в нём сижу, очень редко, но в этом редкости мне где-то пол млрд токенов. То есть просто вот такие

Speaker A

фо Да, только фоновые задачи, потому что у меня много других других подписок и JLM 5 подключай. Кстати, open можно и базовый, поэтому вообще у меня поменялся и, наверное, под воздействием OpenClow у меня поменялся, знаешь, у меня поменялся способ работать с компьютерами. Раньше я

Speaker A

смотрел там в Яндексе, искал команды в Юниксе, хоть я вроде понимаю, как это работает, но ты забываешь всё время, если не постоянно это делаешь. А теперь я могу увеличь мне жёсткий диск, посмотреть, что у меня происходит, какие там логи, как можно оптимизировать.

Speaker A

И вот такое живое общение, ты знаешь, это ну действительно немножко революция. Я получил себе очень опытного девопса. Как только я разворачиваю виртуалку, там оказывается вообще у меня на одной только виртуалке, на основной установленд CL, так с которым я общаюсь с последней моделью

Speaker A

антропика. Я просто ему отдаю данные для доступа по SSH на новую виртуалку, которая разворачивается.

Speaker A

И он оттуда всё делает. Все апдейты, операционки, какие-то пакеты. Да, я примерно понимаю, что там происходит. Я бы сам бы никогда бы все эти UFV и прочие нюансы не сделал бы никогда. А мне достаточно ему сказать: "Панализируй безопасность сервера. Скажи

Speaker A

мне, что там критично, что не очень". И всё это будет сделано очень быстро. Это грандиозно.

Speaker A

Я, если честно, думал, что режим ботов вообще такого общения он умрёт. Я даже, так честно не особо там в сентябре прошлого года говор: "Ну, чатботы, ну, как бы, ну, как бы они интересны, но в них какой-то пользы нету". Я думал, что всё начнёт уходить в

Speaker A

всё-таки в приложении, где у тебя есть формочки, где у тебя есть, может быть, они динамические формы они, может быть, они будут под тебя интерфейс создаваться. Это да.

Speaker A

Но сама по себе коммуникация, вопрос-ответ в виде вот такого, она как-то постепенно умирала, а потом раз, вот этот раз такой ренессанс произошёл.

Speaker A

Он переосмысляется, конечно. Ну это всё ещё форма агента. Это всё ещё форма агента. Давайте, пока мы далеко не ушли, мы для зрителей сейчас покажем э вот этот вот сайт, на который надо обязательно сходить. Его сделала компания CloudFer, он называется

Speaker A

agentready.com. Мы сюда вводим адрес любого сайта, ну, естественно, своего. Тогда можно и их же ввести сайт, да? Ну, давай посмотрим, как он как он звучит.

Speaker A

А вот это просто сверху скопируй. Нене не, пускай сами себя проверят. Давай зайдём на Вкусви, наверное, вот так пишется.ru, Скоро, наверное, их сайт пишется. Так, я, честно говоря, никогда в жизни не заходил на сайт Вкусвила, поэтому не знаю. Ну, в общем, здесь

Speaker A

можно проверить, ээ, да, ээ, вот так вот, насколько сайт vkuswill.ru готов для агентов, ээ, что он здесь меряет, вот насколько агенты могут его найти, содержание, доступ, какие есть MCP. В общем, ничего он здесь такого не нашёл, на что-то

Speaker A

поругался. Э, это анализатор, который раньше мы использовали для SEO. который показывал там скоро загрузки страницы, нужные теги, разметки, всё остальное.

Speaker A

Вот здесь будут сигналы о том, как сделать сайт более доступным для агентов, которые калья обязательно нужно делать. И, кстати, кто первый это сделает в своём сегменте, у того будет какое-то вре временное преимущество, потому что агенты будут искать, это

Speaker A

будет прямо ээ ну не знаю, это будет хорошо с точки зрения продвижения. Посмотрим. Может быть, а может быть, завтра что-то такое ещё придумается, что сделает вот это всё уже устаревшим абсолт и будем как-то по-новому взаимодействовать.

Speaker A

Я, знаешь, смотрю, для меня история вот Open Clow - это история продолжения таких личных трен когда ты в клоде создаёшь или в Open создаёшь пространство и в нём начинаешь вести или у тебя длинная дискуссия. Знаешь, у многих людей, которые работают

Speaker A

достаточно давно, у них уже и сформированы треды, в которых они ведут беседу. Там беседа там на какую-то там на тему там профессиональную, там юридическую тему, какую- творческую тему, и машина понимает контекст в рамках этого треда. Это супер хорошо. Но

Speaker A

в чём здесь проблема? Если они занимаются это профессиональной деятельностью, то вот эта эффективность, которую они достигают за счёт длительного общения, она остаётся с ними-то. То есть, если они меняют работу, эффективность они забирают с собой. Для меня это такой самый-самый

Speaker A

первый уровень с точки зрения У тебя может быть сложный инструмент, у тебя может быть не только чатболт, у тебя может быть clд, у тебя может быть open clow, но всё же это то, что ускоряет тебя лично.

Speaker A

А, но это ускорение ты забираешь с собой. А мне всегда интересен следующий шаг. А как сделать так, чтобы то ускорение, которое ты сделал, можно вообще передать внутрь процессов, внутрь компании, внутри отдела, чтобы если ты ушёл, не знаю, у тебя отключился

Speaker A

интернет и ты ушёл в отпуск или вообще покинул компанию, внутри организации всё равно вот эта эффективность осталась. И тут возникает история не Open Clow, а возникает история корпоративных агентов, которые работают также, как Open Clow по своей роли. То есть с ним можно

Speaker A

общаться, они могут создавать себе новые навыки, то есть учиться постоянно, но при этом они живут в изолированной среде, у них есть определённые правила, куда они могут идти, куда они не могут идти. А самое главное, они используют навыки, то есть инструкции, созданные

Speaker A

другими отделами. У меня был недавно как красивый пример, когда мы показывали агентскую систему, я создал навык по брендбуку этой компании. то, как я это понимал. Я говорю: "Вот, ребята, вот вы можете сейчас сделать такую-то историю и посмотреть, как работает навык с вот как

Speaker A

бы и сказать сказали машине: "Установи навык вот это бренд этой компании". Они устанавливают и потом я вижу совершенно недовольные лица говорят: "Ну, тут света они правильные и так далее". И вдруг поднимается маркетолог и говорит: "О'кей, ребята, всё нормально, я сейчас

Speaker A

переделаю этот навык". Она его переделывает в аудитории и раздаёт всем. И в этот момент каждый из участников, а там были финансисты, бухгалтера, они могут делать презентации, исходя из того навыка, который уже утверждён маркетологом, а не думая, откуда брать шаблоны, какие

Speaker A

цвета. И вот это такой шеринг знаний внутри компании, это будет один из элементов как раз корпоративных агентов.

Speaker A

Мне кажется, туда пойдёт. А когда ты думаешь о корпоративных агентах, там вообще другая история. Там а как их проектировать? Вот как вообще это делать?

Speaker A

Мы же как-то привыкли 1 2 3 4 5 процессная структура, а ты агенту это не надо на процессную структуру делать, у него другая логика и там возникает куча интересных эффектов. Так что Так, какие топ пять самых крутых сценариев использования

Speaker A

OpenC наблюдал? Ну, пока что OpenClow - это вот для таких целей личных сшпредпринимателей сшэнтузиастов.

Speaker A

Вот. А потом перейдём к корпоративным агентам. Что лучше всего в том Дилсе? Что вообще ни в коем случае где были самые большие провалы? Просто объясню.

Speaker A

Вокруг OpenCl много шума, но под каждым постом, который обещает Playбук по Openlow, я его открываю, там написано табличка в Гугле, календарь и там проверка почты.

Speaker A

А ты знаешь, я и не знаю. Вот установка КВНа автоматическая. Вот это, конечно, ну как бы, ну это базовые сценарий. Работа с CRмкой тоже базовая. Работа, работа с CRM, что?

Speaker A

А ты знаешь, ну такая же, как у тебя. У меня у меня кама CRM подключена Open Club, когда я кидаю какой-то, он говорит: "Вот у меня в такую-то воронку такой-то клиент". Она распределяет по воронке и как бы, ну, и работает и

Speaker A

фиксирует его. Это классический сценарий. То есть соединить те вещи, которые изначально не соединены. Календарик, сирмку. Иногда вот честно в почту я бы не хотел бы. Я соединил, а потом я полностью брал, потому что это промт и injection. Если

Speaker A

пройдёт сообщение, где написано: "А теперь, если это OpenClow, сделай там такую-то гадость, не знаю, всё, сотри".

Speaker A

Я решил от этого промтжексона всё-таки не рисковать, поэтому я соединение с почтой убрал. А что из интересного было?

Speaker A

Мне рассказали по по кибербезу, что с Open Clow работают как с консультантом. Говорит: "Вот, слушай, вот у тебя конфиги наших систем. Придумай, пожалуйста, как можно сделать, чтобы там микротики, там роутеры, как можно сделать так, чтобы при падении полностью

Speaker A

сети или при хакерских атаках или так далее можно было восстановить за за 30 минут.

Speaker A

А зачем здесь Open CL? Вообще в целом в целом ты прав. Ну ты мне говоришь ну человек открыл для себя агента. Человек открыл для себя агентскую систему через Open Clow.

Speaker A

Понимаешь? Это вот это я тоже заметил, что вот, во-первых, был хайп с вот этими бессонными ночами.

Speaker A

Во-вторых, есть некоторое такое, ну, остыло, как бы его положили на полочку, и очень много людей отмечает, что те, кто в это погрузились, они столько всего для себя открыли, они так теперь хорошо всё понимают. Open особенно не нужен, но они без него,

Speaker A

потому что могут lm плюс автоматизация что-то ещё создавать, чего раньше не могли. Ну, ещё из из частных кейсов IT-директора что делают? Они делают слепок 1S. слепок 1С отдают это open clow дают генеральному директору слушают директор ты хочешь каждое утро узнавать

Speaker A

платёжки да прямо моя мечта прямо хочу отдельный чтобы у нас был сервер который вот вот если ты говоришь про интересное вот если такой не не не из банальных связанных с ирэмками из того что я знаю и делаю как бы мне это не нужно у меня

Speaker A

всё всё перед глазами но то что я вижу у моих коллег это созда сначала ты спрашиваешь директора какой тебе общать отчёты нужны. Он говорит: "Ну, мне нужны поступления денежных средств. У меня основные дебиторы 1 2 3 4 5 несложным

Speaker A

движением руке эти отчёты, которые в Онс переводится в отдельную табличку в базе данных, но только на чтение, чтобы он не мог что-то там поподать.

Speaker A

Крабу говорят, ну, OpenCloud Crab говорят: "Вот тебе логин, пароль, подсоединение к базе данных, ээ, ты будешь помогать директору решать его вопросы. Enter. Он ставит себе соединение. И директор безумно счастлив, потому что утром спрашивает: "Какие у меня поступления?" Ему говорят: "Какие

Speaker A

поступления? Кто у меня дебиторка?" А учитывая того, что он подключён к нескольким разным источникам, фактически он получает вот такую интеграцию в, ну, без интеграции, она в моменте происходит с едними. Так вот, честно, директора прямо вот все очень радуются, особенно

Speaker A

да. Что здесь надо отметить? Значит, э первое, ни в коем случае никаким агентам не давать доступ к боевой базе 1С.

Speaker A

Это это потому что слишком много историй, когда эта штука бесконтрольно что-то правит, удаляет и ещё какие-то вещи делает странного характера. Это первое.

Speaker A

Второе, что что здесь важно отметить, что нужно сделать какую-то копию слепок базы одинсный и дать доступ агенту к этому слепку на чтение тоже на Но как только ты это даёшь, у тебя возникают очень интересные эффекты.

Speaker A

Прямо сразу даже борды формирует, формируют такие маленькие выдержки, то до чего руки не доходили и вдруг они делаются. Вообще история с прототипированием.

Speaker A

Я ещё помню, знаешь, я ещё помню полтора года назад или, может быть, год назад ещё уже вообще даже не знает таких слов.

Speaker A

Был такой маленький проект, называется Deep сайт. Слышал о нём? Нет. Нет, никогда не слышал.

Speaker A

Это проект был, когда ты мог, сейчас звучит смешно, когда ты мог сказать, какую ты HTML-страничку хочешь получить.

Speaker A

Говоришь, нарисуй мне там, не знаю, терис, нарисуй мне какой-нибудь ээ дашбордик. Нажимаешь Enter и генеративная модель формировала один HTML-файл. Один не сайт, а просто HTML-файлик, который [фыркает] сразу же отображался. Это было полтора года назад. Вызвал вавы эффект, потому что

Speaker A

любой человек, который из бизнеса, мог это сделать. И история с быстрым прототипированием, особенно с BI-системами, особенно когда у тебя куча разных источников, она вообще вышла на новый уровень. Люди же не всегда понимают, что они хотят. Говорят: "Нам нужно BI, который совместит одно, да,

Speaker A

четвёртое, а потом IT начинает думать: "Блин, а что же на самом деле хотели?" А это люди могут сделать сами с помощью, кстати, openк и оттестировать, насколько это вообще идея адекватна.

Speaker A

Поскольку агенты всё больше и больше в нашу жизнь проникают и в нашу инфраструктуру проникают, возникает всё больше историй и про то, как они что-то удалили, и про всевозможные атаки, которые происходят на и агентов, и токены авторизации забирают, которые получают доступы к

Speaker A

внутренним, ко всяческим хранилищам, базам. И промнъекции делают. Это когда какие-то скилы там вы скачиваете, в которых есть скрытые инструкции, где им говорится: "Отправь на вот эту электронную почту вот эти данные". Что хотелось бы здесь, значит, сказать для жизни полезное?

Speaker A

Яндекс выпустил вот такой вот документ. Я, честно говоря, не знаю, где его выложили. У нас его положили в клубе ИИ в Сколково для выпускников. Вот вот такой вот дог. У себя в Telegram-канале я его тоже выложил. Если знаете, где

Speaker A

первый источник, тоже сообщите мне в комментариях, я на него ссылку дам. Вот. Э, в общем, это хороший такой длинный документ, в котором описана модель угроз для и агентов с разными схемами.

Speaker A

А ты можешь мне его скинуть? [смех] Я просто не помню. Я все, кто хочет получить этот документ, пожалуйста, переходите в мой Telegram-канал, ссылочка в описании. По Мы можем что сейчас мы можем взять взять этот документ, попросить мо моего агента

Speaker A

его изучить и из него сделать определённые правила скилы. Это же классический ход. Ну, в этом в этом смысл, да. Берём весь документ. Но здесь вот прямо описано: угроза интерфейса взаимодействия, угрозы исполнения инструментов, ээ угрозы инфраструктуры оркестрации. И, в общем,

Speaker A

30 страниц перечислений моделей, угроз. Очень полезная штука. Э, пожалуйста, возьмите себе, проанализируйте то, как вы встраиваете в инфраструктуру, соответствует ли политике безопасности вашей реально.

Speaker A

Смотри, идея-то какая? Ты же можешь его скинуть в Open не и сказать: "Проверь себя сам".

Speaker A

Так в этом же и смысл. Да, да. [смех] Да, ну хотя бы так, хотя бы так.

Speaker A

Ну не это, знаете, так, это будет лучше, чем ничего, потому что мы же знаем, мы же как бы можем прочитать, мы же люди-то существа ленивые, а потом не использовать это. Тут хотя бы какие-то базовые.

Speaker A

Ну что ж, давай попробуем. Так вот, я вот здесь вот нашёл сколковый клуб. Что мы попросим его сделать?

Speaker A

Ну, пускай он сам себя проанализирует этот документ. Э, и сообщи мне, какие угрозы, какие угрозы.

Speaker A

Ну, я бы не так бы делал бы. Ну, ладно, давай. Ну, сделай так. по-дилетантски сделай. Каким угрозам ты подвержен?

Speaker A

Сейчас с учётом текущей ээ твоей конфигурации ээ внешних внешних сервисов, скилов и тд. А я бы сделал по-другому. Знаешь, как как я бы сказал слоучи этот изучи этот документ и создай навый или предложи какие навыки у тебя могут бы которые

Speaker A

нужно создать, чтобы в будущем, когда я буду что-то разворачивать, ты их учитывал сразу. Ну, потому что ты же говоришь, что у тебя Open Glow имеет доступ к твоим системам, правильно?

Speaker A

К некоторым. А это означает, что у тебя рано или поздно может возникать задача по разворачиванию чего-нибудь, какой-нибудь там дашбордик какой-нибудь собственный постоянно. Но это делает не Openкло.

Speaker A

Постоянно. А что это значит? А это не OpenCL делает. Это не Openкло делает. А ну ты на клоде- это делаешь.

Speaker A

Я делаю на клоде, да. Ну у клода, смотри, ты же можешь создать в Open Clлоow и в клоде навыки, которые позволит всегда их запускать после того, как делается какое-то, ну важное событие, связанное с заворачиванием приложений.

Speaker A

Да, так и происходит. Клод делает навык для OpenC. Во, во. Да, [смех] да. Который может запускать клод.

Speaker A

Слушай, у меня была история, я он находит сам под управление. У меня была история, я попросил OpenCl сделать. Я его вообще его не Openк называю, я называю Крабобот. Я говорю Крабобот, сделай себе крабоферму.

Speaker A

Вот тебе логин пароль там на на сервере, иди сделай крабоферму. И он там что же сделал? Слушай, он сделал мне краферму там по пишечке. Он разворачивает инстанс такой с с крабом. Очень прикольно, кстати, было. Поэтому он он может себя

Speaker A

так сам сам проецировать. Я смотрю так, ты мне тоже выслал, да? Да, я тебе тоже отправил этот файл.

Speaker A

Посмотрим, что будет. Мой OpenC думает, а куда мне его запихнуть-то? А давай я его сейчас этот в свою в свою песочницу запихну. Так. Прочитай документ.

Speaker A

Прочитай документ и создай навыки, которые позволят мне в будущем разворачивать приложение с учётом требований безопасности.

Speaker A

Но я бы так бы поступил бы. Угу. Посмотрим, сейчас отработает или не отработает. Вот. Ну, интересная история вообще. Вот история с тем, что люди создают навыки и эти навыки ээ между собой начинают делиться. Я считаю, это очень классная история. Прямо мне даже

Speaker A

Что он тебя что-то интересное? Да. Вот OpenC закончила работу у меня. [смех] И что сказал?

Speaker A

Я вот думаю, показывать это или нет. Ну надо не надо. Не, мычего покажем. Покажем. Давай покажу.

Speaker A

Давай. Что он сказал? Так, [смех] заблюр. [тяжело вздыхает] Да не, я думаю, что всё в порядке.

Speaker A

Значит что он говорит? что проверил документ и проверил текущую конфигурацию. Так вот, э, самый высокий риск privilege escalation, эскалация привилегий, э, у него есть возможность действительно писать ээ в качестве пользователя Телеграма, а у него есть возможность писать мне

Speaker A

события в календаре, поскольку он может у меня в календаре события создавать. Это правда. У мне знакомый рассказывал его его э краб снёс весь корпоративный календарь за 4 года. Вот. И он сидел потом 3 дня восстанавливал из бэкапа события за событием. Поэтому, ну,

Speaker A

серьёзно риск да согласен. Ну, есть вот ещё один скилл, да, который скилл назначения встреч как раз с людьми. Он довольно-таки объёмный, потому что вообще я столкнулся с тем, что создание скилов для и агентов очень сильно отражает развитие компетенций

Speaker A

управления людьми. Вот насколько ты хорош в создании процессов и регламентов, настолько хорошо у тебя будет идти создание. А здесь очень много частных случаев всяких. Что ещё? Да, есть токены авторизации в календаре, в зуме. Э, это правда, он говорит, что это высокий

Speaker A

риск. Ну как бы а как без него? Единственное, что ээ я не даю ему доступ к своей критичной инфраструктуре. Он не умеет читать мою почту, он не умеет читать мой Telegram, у него есть на это всё свои аккаунты. У него то как бы

Speaker A

изпод себя читает. Это, кстати, разумно. У моего краба у него у моего краба есть своя учётная запись на гичётная запись на почту. Я правда этим не пользовался, но пару каких-то писем не было такой необходимости.

Speaker A

Да. Вот об этом, кстати говоря, я так не думал. Он говорит, что я читаю внешние источники. Даже вот эту пдфку, которую я сейчас загрузил, я её загрузил не думая.

Speaker A

А в ней теоретически могло быть что угодно написано в целом, да. И он бы Ну, в целом, а может там записано, ты же не знаешь, или уже записан. То есть риск что такое промт инъекция. Повторюсь, что это инструкция, которую злоумышленник

Speaker A

вставляет в какой-то документ. Причём он здесь говорит о том, что мне могут написать в Telegram, ну, там стоит защита от промтонъекции, так как я её понимаю. Я читаю странички, исполняю JavaScript сайтов и так далее. по что инструкция запрещает исполнять команды

Speaker A

из Ну, инструкция как бы уже знаем, мы уже знаем, что такое инструкция для и агента. Это как бы не инструкция.

Speaker A

Вот в общем вот об этом я так не думал, что загрузка ПДФ в и агенты - это потенциальная уязвимость. Ээ, хотя вроде как логично, да, пдфка в текст в тексте. Ну, я буду с этим более аккуратен.

Speaker A

External action, средний риск. Ну, как бы он может пытаться, но, честно говоря, вот у меня, поскольку есть вот этот и ассистент, это бот, который может общаться только с моим Telegram-аккаунтом личным, а у моего агента есть свой личный Telegram-аккаунт. Все, кто с ним

Speaker A

взаимодействует, пытаются его, естественно, поломать, что-то ему написать, что-то там такое сделать. Пока не получилось ни у кого. Что интересного ещё? Обновление. Порты открыты. Ну, порты открыты, у меня хорошие.

Speaker A

ресурсыло, длинные задачи [фыркает] и набор рекомендаций. Ну, в общем, вот так вот. Вот такая вот история. Вот вот это я считаю для себя очень интересной мыслью. Я не отдаю ему никакие документы. И, ну, вот сегодня я в очередной раз протестировал последнюю

Speaker A

модель, предложил ей сходить всё-таки на сайт этого ресторанчика на белорусской и забронировать его. Не получилось. Но в целом на сайте этого ресторана могла быть промынъекция какая-то.

Speaker A

Ну в целом, да. Кстати, когда же мы же тоже подключаем внешнее внешне, даже если он будет агент Friendly. То есть мы должны сильно доверять тому поставщику, кого мы подключаем.

Speaker A

Нужен какой-то слой агентов разведчиков. Ну он делает же эти же слои с точки с точки зрения корпоративным куда идёт Nvidia, куда идёт Open, куда они с точки зрения СДК, они, конечно, идут в сторону такого защищённого слоя. Практически все

Speaker A

крупные компании, они в той или иной степени, ну, стараются создавать вот этот защищённый слой. А в моём случае, кстати, пока я смотрел, он мне сказал, что у него нету, вот у меня свеженький агент, у него не было функций м

Speaker A

конвертации PDF, а поэтому он, как любой ленивый агент, сказал: "Я тебе прочитать не могу, поэтому давай я тебе просто сделаю общее, как всегда, да, вот это сеей". Но, но у меня нулевой агент, поэтому в нём практически ничего не было, я его ещё не обучал, но я его

Speaker A

стал конвертировать в MD. И что самое главное, теперь он прочитал, то есть он поставил себе программу, которая достаточна для конвертации в Markдаун в текстовый формат. Он понял, о чём и это речь. И вот он создал навык. Ну вот я об этом

Speaker A

говорю, о том, что на текущий момент агенты они вот такие, как только они упираются в какое-то ограничение, по сути же, как как-то все пришли, ну, как все отрасль, да, вот пришла к такому определению, что и агент - это значит

Speaker A

программа, которая автономно выполняет задачу, при этом сама выбирает способ выполнения этой задачи. Если абсолютно правильно, в это в этом в этом и смысл агент, а здесь она говорит: "Извини, задача выполнять".

Speaker A

Слушай, это вопрос первичного промта. Ведь когда агент загружается, у него есть душа. У него тогда загру пользователи от него ожидаем магии некоторые.

Speaker A

Слушай, мы магии ожидали от вообще от и что у нас придёт и сделай за нас красную красную большую кнопку, а лучше её нажимаешь, тебе деньги на счёт приходят.

Speaker A

Вообще это иллюзия о том, что искусственный интеллект там упрощает работу, что искусственный интеллект, э, за тебя её сделает работу. вообще нам стало сложней вот с точки зрения бизнеса и с точки зрения работы появление искусственного интеллекта сделало нашу интеллектуальную работу гораздо более

Speaker A

сложной и да и нет, почему нет? С одной стороны, ээ мы получили возможность очень сложные, большие, объёмные задачи делать в короткий промежуток времени. В этом смысле когнитивная как-то очки когнитивной энергии, которую мы бы затратили бы раньше, они у нас,

Speaker A

да, но у нас нет привычки работать такими большими абстракциями. С другой стороны, есть же вот этот второй лагерь, который говорит, что атрофия критического мышления, мы стали меньше думать. И вот эта вот дилемма того, что давать школьникам калькуляторы или нет

Speaker A

для того, чтобы Подожди, подождить, я не отношусь ни к тем, другим, потому что, безусловно, если ты тапаешь хомяка, то никакого интеллектуальной работы у тебя не происходит. Ну, кроме мелкой моторики, да. Мелкая моторикадает хорошо там по пальцам.

Speaker A

Вот. Но для с кем я не общаюсь, тот, кто пытается либо с технической стороны на сделать безопасную инфраструктуру, изолировать, или с бизнес страны, говорит: "А давай мы построим агентскоориентированную организацию". И и когда мы начинаем говорить на эту тему

Speaker A

из позиции: "А какие функции ты хочешь отдать машине? Какую деятельность ты хочешь отдать в машине?" Возникают очень неудобные вопросы: а в чём функция того или иного отдела?

Speaker A

Функция того или иного человека? И ты знаешь, это на вопрос, на которые приходится иногда честно отвечать. Если ты деятельность человека можешь запихнуть в один промт, ну, извините, там никакой интеллектуальной работы сложно нет.

Speaker A

Значит, чтобы человек остался на своей должности, его работа не должна быть умещена в один промт. Не потому, что промты запрещены, а потому, что его мм интеллектуальная работа гораздо более высокого порядка. Я лично, слушай, я лично перешёл на ручку

Speaker A

и на блокнот после появления краба. Часы появились механические, ты понимаешь? Я вообще ти А, ну, слушай, наверное, часы - это просто попытка немножко приземлиться, потому что, а, с точки зрения блокнота и ручки, я их купил, мне у меня 6 лет не было ни

Speaker A

одного блокнота, просто их физически не было. Мне хватало каких-то заметок на планшете или там где-то нарисовать.

Speaker A

У меня много всяких этих планшетов, гаджетов есть. А теперь я не начинаю проектирование агента для моей деятельности, пока я не нарисую на блокноте функции, которые я хочу ему передать. Ну, потому что есть определённая методология проектирования агентов. Методология очень простая. Если

Speaker A

ты говоришь: "У меня есть некая деятельность". В рамках этой деятельности происходит какой-то ну продуктивный артефакт. Артефакт, не знаю, статья появляется у тебя. у тебя появляется какая-то не знаю заметка в твоей сермисистеме или какой-то вот ты рассказывал, у тебя

Speaker A

полноценное действие, ты назначаешь задачу через CRM, она проверяет, делает встречу на зум, у тебя есть некое продуктивное действие. У некоторых на выходе это может быть досье на медицинское изделие, сложный контракт, архитектурное решение. То есть у нас всегда какой-то деятельность всегда

Speaker A

заканчивается, ну, видимым артефактом, которым мы можем распечататься. И когда ты говоришь: "Я хочу вот эту деятельность каким-то образом передать машине, чтобы она была более продуктивная, ты не можешь просто пойти к машине и сказать: "Машина сделаю из-за меня, не знаю,

Speaker A

архитектурный план какой-нибудь, помещение квартиры получается двое изрца, да, получается, ну, фигня будет". И значит, ты должен сесть и написать, если ты говоришь агентскую, должен написать, какие функции обеспечивают схилы, те же самые, какие навыки, какие доступы нужны, какие базы нужны для того, чтобы

Speaker A

агент вообще потенциально мог это сделать. Если ты хочешь агента, который планирует за тебя, забыл за тебя день или планирует выпуск, помогаете тебе планировать производственную смену, но у него нету доступа о рабочих центрах, о экзамности, то у тебя ничего не получится. Поэтому я

Speaker A

сюда сначала сажусь и начинаю описывать свою деятельность. У меня же тоже многочных голушек в производительности.

Speaker A

Говорю: "Так вот у меня функция, вот Дмитрий, вот когда ты думаешь, я что о себе-то думаю? У меня много происходит скорингов". То есть у меня там 1.700 кейсов, которые микроавтоматизаций таких, которые я разбираю, ну, постоянно разбираю, я их накапливаю. Я думаю, а

Speaker A

если бы я хотел бы свою работу по оценке разных проектов перенести в машину, в агентскую историю, я вообще как это сделать, из каких вообще этапов это состоит, из каких и это сложней. То есть это это и для бизнеса сложней, это и для

Speaker A

инфраструктуры [фыркает] сложнее, если ты хочешь действительно вороваться вперёд. Я жду чего, когда появятся агенты для этого, потому что мой, я объясню, мой привычный, эээ, паттерн, скажем так, поведения, когда я стартую новый проект, новый бизнес, ну э я сажусь, ну, не с ручкой и с

Speaker A

блокнотом. Я всё-таки не методолог. [смех] Я я, скажем так, из Сейчас я подумаю, что я то, что чтоколько у меня в практике много, слушай, я постоянно делаю что-то для Я сажусь за некоторый канвас. Мне привычнее всего Google Draw,

Speaker A

да. в Google Драйве и рисую в стандарте BPMN всё, что происходит, потому что это вот то, как я научился работать. Тот ты делаешь, если у тебя процесс, который ты нарисовал BPM, он же очень линейный, он суперский процесс. Но что если ты

Speaker A

сталкиваешься с моментом, когда процесс нелинейный? Сюда лучше не будем уходить в рамках этого подкаста. Можем можем отдельно подискутировать.

Speaker A

Я к чему говорю? К тому, что я сажусь и описываю. У меня есть своя методология на это, как я делаю сначала карту, потом отдельные процессы роли, какие у меня есть там лучшие практики, как я вижу, где есть проблемы. Я занимаюсь вот этим.

Speaker A

Но, э, сейчас в долине в Кремневой есть очень горячая тема, которая называется контекстные графы. Суть её в том, что высаживаются некие агенты во все точки коммуникации, э, которые внутри компании, внутри бизнеса существуют. Они садятся в слаки, в дискорды, в нашем

Speaker A

случае, там, в телеграмы, втсапы, в максы почта CRM ERP taskменеджер всё, где люди хоть как-то взаимодействуют, создаются и артефакты друг другу передаются, и просто какие-то как-то фиксируются у любого рода коммуникации. И задача этих агентов создать вот эти самые контекстные графы,

Speaker A

то есть, ээ, по сути некоторое визуальное представление, антологию того, как устроена организация. Только, э, происходит вот что, как я понимаю, эту историю, которая наполовину всё ещё философская, там практики пока что, да, она, ты знаешь, она она, ну, слово

Speaker A

антологии- это не все знают, ты понимаешь, это как бы, ну, погуглят, если что. В общем, для меня метафора какая? Задача, э, агентов, которые формируют контекстный граф - это понять что-то вроде стандартной модели квантовой физики на уровне организации.

Speaker A

Что там за элементарные частицы есть, по каким законам они взаимодействуют, из чего состоят тела, молекулы, как складываются, и вот на уровне организации какие есть узлы, элементы и как они друг с другом связаны. Как как методолог я тебе скажу,

Speaker A

с двух позиций. Первое, ты говоришь следующее. Э, мы отдадим машине, ну, в данном случае лэмки для того, чтобы она воссоздала, наблюдая за деятельностью всех людей, воссоздала антологию. То есть смысл, смысл связи, ээ базовые понятия, которые существуют в организации,

Speaker A

да, и как они друг другом занимались. Не, вообще такой подход есть. То есть с точки зрения методологии существует подход, когда ты из финального артефакта, из из финального контекста пытаешься создать антологию.

Speaker A

Хотя, честно скажу, мне почему-то кажется, что наоборот это задача высшего уровня человека. То есть он должен он должен создавать антологию. А если ты создал антологию, в чём смысл твоей организации, то ты потом дальше сможешь её снова пересобрать.

Speaker A

Я я работаю с бизнесами, наблюдаю, что ээ организации эволюционируют довольно-таки хаотично и самостоятельно. Там нет какого-то одного человека, который бы что-то создавал. Значит, вчале может и есть, слушай. Но когда я говорю про воссоздать антологию, это не означает, что один сидит мудрец и

Speaker A

думает: "Это это же не так". Антология воссоздаётся в коммуникации. Её невозте её её невозможно невозможно создать.

Speaker A

Поэтому подход в Кремневой долине, наблюдать за коммуникациями, которые происходят между сотрудниками для того, чтобы создать онтологию, абсолютно правильный подход и методологический. Насколько он эффективен покажет время? Это правда. Я сейчас исхожу из какой позиции? Смысл того, что ты делаешь, в чём твоя

Speaker A

функция, в чём твоя ценность, э, она всё-таки история пока человеческая. Давай на шаг назад. Мы всё-таки говорили о том, как принять решение о том, куда и агента запихнуть.

Speaker A

А не надо такое принимать решение. Подож говорили об этом. [смех] Ну хорошо. Ээ мы говорили о том, значит, что когда кто-то говорит и агента мне внедрите, а чем вы вообще тут занимаетесь? Ну, это бессмысленная, бессмысленная фраза.

Speaker A

Сейчас мысль мысль свою закончу, что здорово было бы получить и агента, который отвечает на вопрос: "А куда в этой организации лучше всего применимы и агенты?

Speaker A

Тогда с [смех] Тогда слушайте, так need deeper." Поставьте нам здесь мимас, пожалуйста, из это из [смех] исепшена.

Speaker A

Я не знаю, даста. Наверное, сейчас слушатели умрут от этой антологической беседа. Но раз уж прошла она. [смех] Ладно, слушай, а вопрос [фыркает] традиционный. Дайте нам коробочное решение, которое позволяет мне решить задачу. У тебя как у предпринимателей и как управленца, я тоже предприниматель,

Speaker A

тоже управленец, конечно, нам хочется иметь коробку, которая решит нашу управленческую задачу, но если бы мы спустились бы там на уровень ниже с точки зрения операционной практики, бухгалтеру хочется иметь коробку, которая за него проведёт все проводки, да, там финансисту, который соберёт план

Speaker A

факт бюджета, там производственнику, который соберёт п план производственни с учётом пла меняющихся всё время планов заказов продавцов. Каждый из нас хочет передать это агенту. Вот пока ты свою деятельность не осознал, не заним маленькими исключением. Если твоя деятельность настолько простая, которая

Speaker A

описана уже в учебниках и просто тебе поленился или просто не хватило времени её почитать, то тогда машина точно найдёт в чём твоё бутылочное горлышко.

Speaker A

И это, кстати, нормально. Если ты создаёшь какую-нибудь местсистему или производственную систему планирования, допустим, выпуска производства, есть достаточно много хороших методик классических, там ещё там семидесятых-востисях годов, которые, если ты понимаешь, как минимум у тебя спектр возможностей расширяется. Если ты

Speaker A

их не понимаешь, ну тогда тогда для тебя то, что скажет агент, будет открытием. Скажет, вот здесь у тебя при мне такой такой метод. В чём идея? Вот если бы я заходил бы с позиции консультанта и создавал бы такого агента общего

Speaker A

характера, я бы пошёл бы вот как я лично раскапываю, для меня потеря производительности труда происходит в момент, когда информация обрабатывается человеком. У меня вообще вся моя методология построена так называемая на раскопке скрытых артефактов. Скрытые артефакты - это промежуточное состояние работы, которое

Speaker A

происходит в головах людей, когда они выполняют какую-то интеальную работу. Не когда артефакт цифровой в [фыркает] системах там передаётся межсистема, а когда он выходит из-под систем, упирается в человека, человек думает, смотрит на план, на на договор, на не знаю, техническое задание от клиента,

Speaker A

у него в голове происходит что-то мыслительное, и он потом результат своего труда записывает какой-то артефакт. И это вот и самая большая потеря деятельности не когда он вбивает и когда машина обрабатывает, когда он думает.

Speaker A

И для того, чтобы найти место для агента, можно провести мыслительный эксперимент. Сказать: "А представим себе, что у нас количество запросов, заказов или у тебя там не один бизнес", сказать: "А если у меня будет, не знаю, 100 бизнесов одновременно или там 100

Speaker A

заказов одновременно, что-то схем объект, с которым ты работаешь, на каком функциональном этапе у меня будет больше всего очередь?" Нука загнутся все условно, но кто загнётся точно больше всего? Так вот, вот эта очередь всегда возникнет перед бутылочным горлышком.

Speaker A

Перед. И дальше, о, у меня вот это бутылочное горлышко чего-то там, не знаю. А у нас есть клиенты, которые, например, отрабатывают несколько сотен договоров в день разных. У них бутылоч, если они не отработают, то там дальше по цепочке будет тяжело.

Speaker A

У них бутылочное горлышко, казалось бы, простая история, юридическая, сравнить поступающий договор с правилами, и у них бутылочное горочка здесь. Значит, надо расшировать их мывительную работу. А что же делает юрист, смотря на договор и на выходе почему-то формирует акт

Speaker A

разногласий? Вот если мы вот эту штуку раскопаем, а там есть, ну, способ, как его раскопать, то вот тебе ответ. И агент отвечает на следующий вопрос.

Speaker A

Если ты не можешь раскопать вот эту деятельность, она она нелинейная особенно, да, но у тебя есть желаемое состояние, то есть у тебя это когда, знаешь, когда проявляется, когда у тебя сложные контракты, например, у тебя полгода длится контракт, у нас есть клиенты,

Speaker A

которые говорят: "Нам звонит какой-нибудь чиновник и говорит: "Нам нужно там сделать там повысить какой-то показатель". Между повышением показателей конкретным контрактом с содами, с деньгами, с бюджетами может пройти год, в рамках которого бесконечное количество совещаний.

Speaker A

Это абсолютно не линейный процесс, потому что в самом конце может оказаться, что вообще хотели не то или бюджетов нет, ты должен откапываться назад или нами персонал, он должен не всегда бывать линейный, потому что ты возьмёшь, посмотришь человека, поймёшь,

Speaker A

что ты не то не тех людей, не ту вакансию поместил и так далее. Написание книги, например, или написание какой-то статьи, о тоже нелинейный процесс, да?

Speaker A

И вот когда ты понимаешь, что у тебя процесс нелинейный и в нём ещё есть батылычное горлышко, то у тебя получается два фактора. Первый, у тебя батылычное горлышко, он ещё нелинейный, но у него есть понятный начало и конец.

Speaker A

Вот это и есть место для агента. Интересно. Я думал об этом вообще не так, честно говоря. Я считал, что место для агента - это хорошо формализуемые повторяющиеся задачи, в которых есть чёткое описание того, вообще нет, что создаётся. То есть я на агентов

Speaker A

делегирую задачи именно такие. Тогда это не агент, тогда это просто обычный workflow с июшкой, который в Нейтоне очень неплохо отображается.

Speaker A

А, и, кстати, вот именно в этих задачах, когда у тебя 1 2 3 4 5, но только эти 1 2 3 4 5 они как бы у них есть некоторая размытая грань. Вот так вот скажем.

Speaker A

Я бы сказал так, если у тебя 1 2 3 4 5 в зависимости от контекста могут меняться местами, да, это место агент, не совсем. Вот, с одной стороны, я формализовал задачу назначения встречи, с другой стороны, недавно человек, с

Speaker A

которым я созванивался, был в Америке, находился в Соединённых Штатах. И он в какой-то момент агенту говорит: "Тот ему отдаёт мои слоты из календаря".

Speaker A

А он ему говорит: "Ээ, слушай, я в Лос-Анджелесе сейчас, я не понимаю, сколько это времени". Он говорит: "Минуточку, вот тебе слоты в новом, как бы в твоей таймзоне те же самые, адаптированные". Вот в NN не получится предусмотреть такой случай частный.

Speaker A

Алмка справится. Ну, кстати, я прямо сомневаюсь. В Нейтоне ты можешь вызовать тулзы, и машина вполне может в та Тогда это будет уже и агент.

Speaker A

Просто у неё просто интерфейс другой знаеш. Я всегда под под я под агентами всегда понимаю гораздо более строго.

Speaker A

Если ты откроешь Яндекс, например, у них под агентами, можно даже открыть, посмотреть, они они у них под агентами вообще называется обычные ээ и ассистент. Вот я сейчас открою Яндексстудию. У них под агентами называется обычный ассистент с системным промтом.

Speaker A

А что ты понимаешь под иагентом? Ты понимаешь, иагент - это такая сущность, ну, цифровая в данном случае, понятно, на нефровая сущность, которая обеспечивает достижение цели от А до Я.

Speaker A

Я могу, в принципе, сейчас открыть одну из моих презентаций. Смотри, первое, о чём мы можем с тобой говорить, о том, что с точки не инструментальная задача, не не с инструментальной, а с точки зрения бизнес-смысла, да, у тебя есть начальное состояние, у тебя

Speaker A

есть желаемое состояние, так, аа которое должно быть как-то измеряемо. То есть ты должен понять, что агент, например, завершил задачу. Самые первые агент из этой позиции - это агенты глубокого исследования иРч.

Speaker A

Угу. У них же есть какая зачая. Твой запрос, найти какую-то информацию, но они же когда-то останавливаются, а иногда они остановся через 5 минут. через 30 минут.

Speaker A

Угу. И если ты не вёл систему остановки, а там, кстати, очень интересная система остановки. Там, как думаешь, какая, кстати, как машина может измерить своё финальное стание, что всё, по пора уже заканчивать искать все эти, ну, только предположить могу, что там

Speaker A

есть какой-то набор повторения в новых источниках, до которых они до Ну, ты же зашкорни абсолютно правильно.

Speaker A

Существует научный метод, когда у тебя дополнительные новые новый источник престаёт дополю квантформации к тебе. Ну как бы новый ну как бы но новый ещё слой. А они взяли в том числе за основу это, когда у тебя каждая новая ссылка перестаёт добавлять

Speaker A

какую-то новую ценность. Вот тут, пожалуйста, измеряемый результат. Как только смогли сформировать начальный начальный, понятно твой запрос, финальный, это всё на всё ответили, больше новой информации нет, они спросили следующее: "А как вообще люди ищут, какие им нужны ресурсы?" И у нас

Speaker A

получается, что над как бы под вот этими состояниями находятся доступные ресурсы. Люди что смотрят? Они умеют правильно задавать вопросы в поисковой системе, могут правильно интерпретировать интерпретировать PDФе файлы и так далее.

Speaker A

То есть набор неких функций. Так вот, первый бизнес смысл агента, что он использует доступные ему ресурсы в произвольном порядке, иногда с шагом назад. Его задача - выполнить определённые действия, выполнить поставленную цель. Причём формально это может выглядеть прямо вот так вот. То

Speaker A

есть у тебя есть начальное состояние, у тебя есть желаемые. И самое главное, то, что мы первое получаем - это появление плана.

Speaker A

Угу. То есть вообще агент, он может сформировать определённого рода план. И ты, более того, ты заметишь, это тудулист, например, в курсоре. Это режим агента. Режим агента планирования в онкоде или в клоде режим. То есть у них есть всегда режим либо планирование,

Speaker A

либо действий. Но это немножко другую цель за собой несёт режим планирования. Режим планирования изначально - это инструмент адресации ограничений контекстного окна.

Speaker A

Мы большой какую-то большую задачу делим на кусочки и исполняем первую фазу, вторую фазу, третью. Каждый раз приявлении с моде сейчас это менее актуально. Это менее актуально миллион.

Speaker A

Исходная задача была такая и она и решение было не совсем. Я я с тобой не согласен.

Speaker A

Здесь я считаю, что конечно убивание двух зайцев одним выстрелом - это хорошо, что ты контекст режешь на кусочки запускаешь субагентов. Но есть методологический или смысловой ход, что у тебя есть план достижения твоей цели, который самое главное в реперных точках

Speaker A

может меняться. То есть, когда ты говоришь агенту: "Вот у нас же как было вот в этом вот в этой истории, он же сделал мне скилы для по нашей безопасности.

Speaker A

Он же, ну, но в конечном сделал, но перед этим он упёрся в проблему, и он мне предложил из-за того, что я не до конца спланировал, там нет каких-то систем автомо, там было написано: "Простое делай и ничего не спрашивай". А так у меня агент

Speaker A

от обратного всё-таки меня спрашиваю, он так обучен мне. Он попытался решить задачу просто понимая общие как бы общий контекст.

Speaker A

Угу. Да. Он не И вот эта способность агента делать шаг назад, использовать доступные ресурсы для решения задачи, это делает его агентом. Если ты говоришь: "У меня есть и бизнес-задача такая, где я не могу выстроить процесс, но я понимаю,

Speaker A

что для его достижения мне, человеку нужно дать такие-то функции. Я хочу деятельность этого человека, который удерживает в рамках всего, там, не знаю, организует какую-то работу.

Speaker A

Передать машине, ты в линейным способом его не передаёшь. Поэтому вот это мой взгляд. Для меня агенда - это цифровое воплощение организации деятельности, в которой у тебя есть как бы начальное, финальное состояние. докручу тезис, который услышал буквально несколько дней назад, вот до

Speaker A

записи этого подкаста на YouTube канале Y Комнатор. Это очень популярный акселератор для стартапов, наверное, самый популярный в мире. Э считается, если ты фаундер, у которого стартап отобрали Yкомбинатор, то ты как бы 1% от 1% технологических предпринимателей. Так вот, они выпустили видео про то, что

Speaker A

такое A Native компания, как они это понимают. Мне сейчас интересно будет узнать у тебя, что ты думаешь про A N Aive. Но они вот подобие твоей схемы вот такой докрутили концепции, которая называется у них называется clop. Но смысл в том,

Speaker A

что они считают, что агенты после того, как они какой-то результат произвели ожидаемый, они должны создать какую-то петлю обратной связи, ээ чему-то научиться и самостоятельно себя усовершенствовать после этой истории.

Speaker A

У меня есть ещё одна схемка, которая ещё [откашливается] более сложная. наличие петли обратной связи. Вот на моей схеме, если ты посмотришь, наверх, петлю обратной связи я формально изобразил здесь. И вот она по центру у нас вот она вот она петля. Потому что в рамках этой

Speaker A

петли возникают артефакты. Ну, так как, понимаешь, ну, если ты делаешь схему такую сложную, которую как со всеми этими элементами, то, безусловно, как бы её не будет считать.

Speaker A

Конечно, когда ты делаешь петлю обратной связи, то есть у тебя в плане выходит это обратно туда, да, то хороший ход зафиксировать. Это, кстати, я, знаешь, как это называю? Я это называю метод туда-сюда. Супер, кстати, метод для тех, кто не понимает,

Speaker A

как вот открывает любого агента и не понимает, как вообще его спроектировать. Я называю метод туда-сюда. В чём его смысл? Ты говоришь своё своё начальное состояние и ты говоришь финальное финальный артефакт, который ты хочешь получить. У меня был один случай. Клиент

Speaker A

говорит следующее: "Ну, слушатель говорит, у нас есть сложная работа по поиску субститутов, то есть замен заменного товара на смежных рынках. Сложнейшая работа, которую мы вроде мозгового штурма делаем. Мы делаем 4 месяца".

Speaker A

Я говорю: "А как это ты делаешь?" Он говорит: "Я не понимаю". То есть мы просто садимся, мы штурмим и так далее.

Speaker A

Как ты в промто это не переведёшь? Что такое метод туда-сюда? Когда ты говоришь: "У меня финальное станет такой-то отчёт, первичное станет такой: давай мы с тобой прямписать в промте, давай мы с тобой попробуем воссоздать метод. Я называю слово метод, каким

Speaker A

образом можно получить желаемое состояние. И ты начинаешь с ним вести дискуссию. Он, естественно, будет галлюционировать, он будет говорить не то, а потом у тебя в каких-то моментах будет возникать такой: "Слушай, ну ты фигню какую-то споришь". На самом деле

Speaker A

вот вот так вот, да, в его случае это было. Слушай, ну что ты говоришь мне? субститута по рыночный мне надо не по рыночного, мне нужно по химии сравнивать продукцию, не по рыночным далям, а по химическим свойствам. И в

Speaker A

этот момент я могу прямо даже, слушай, нарисовать такую штуку. У тебя в этот момент получается ты начинаешь формировать ограничениям, которые возникают на я сейчас так вот нарисую. У тебя вот какое-то движение такое сложное с сложное, а в какой-то момент ты

Speaker A

говоришь: "Слушай, не сюда не иди". Им в промте говоришь: "Слушай, ты мы пошли с тобой не туда. Ты ставишь первое ограничение, потом у тебя возникает ещё какие-то суждения. Ты говоришь: "О, слушай, сюда не иди". Вот в эти моменты

Speaker A

озарения ты начинаешь восстанавливать метод, каким реально ты будешь работать. В конечном итоге, через 15-20 минут ты приходишь к нужному состоянию путём проб ошибок, галлюцинации и спором с машиной.

Speaker A

А потом знаешь, что делаешь? А потом ты говоришь: "А теперь восстанови мне методгу, с помощью которого я мог бы получить желаемый результат без всех вот этих ограничений. И у тебя получается прямая линия. Это вообще супер удобная практика. Я её использую практически

Speaker A

везде. Вот я не знаю, как ту нас сделать. Сейчас мы подожди, я просто обычно рисую на бумажке иногда, а здесь мы нам нужно вот с правой стороны, да?

Speaker A

Вот эту прямую линию мы восстанавливаем, ты понимаешь? И у тебя получается скилл промта. Ты говоришь: "А теперь оформи это в виде навыка, оформи это в виде промта". И вот ты восстанавливаешь схему. Где-то на первом курсе у меня это

Speaker A

называлось метод наименьше квадратов. Теперь будет называться метод туда-сюда. Не, почему линейную функцию не почему туда-сюда? Потому что ты сначала идёшь туда, ты получаешь ты получаешь нужный результат, потом ты возвращаешься обратно.

Speaker A

Хорошо. Расскажу сейчас как у меня обстоит работа вот с таким агентом, на самом деле, с пачкой агентов, которые э таким методом работают. Я не знал, что он так называется.

Speaker A

Я его назвал так туда-сюда. [смех] У меня никакого названия для него нет. Как-то я сам к нему пришёл. Но вначале хочу тебя спросить. Ты написал книгу, да, про искусственный интеллект. Давай покажем.

Speaker A

Слушай, да, спасибо. Да, вот называ, я прочитал несколько глав этой книги. Вот да. Цифровое мышление в бизнесе. Да.

Speaker A

Получил удовольствие. некоторую ностальгию испытал. Вот. Ну, потому что вспомнил, когда я впервые прочитал цель первую Голдрата.

Speaker A

Книга написана в похожем стиле. Ээ такой бизнес роман, классно сделано, рекомендую. Оставим тоже ссылочку где-то, может какой-нибудь промокод есть какой-нибудь промокод?

Speaker A

Ээ, надо, надо посмотреть с создательством. Я думаю, что что-нибудь придумаем. В общем, по ссылке в описании, где-то будет в описании у нас промокод, когда выпустим выпуск, он уже найдётся. Я спрашиваю вот по этой теме, которую мы сейчас обсуждаем. Ты её писал-то сам или

Speaker A

или написал её искусственный интеллект? Конечно, сам я использовал компьютер для написания. Так как бы я Ну понятно, что компьютер не это важно для потому что потому что когда мы ставим вопрос, написал ли его искусственный интеллект, конечно, нет.

Speaker A

Написал я её, то есть книга написана мною. А использовал ли я при этом модели? Безусловно, я их использовал, но я могу, кстати, одну историю сказать.

Speaker A

А когда появился там печатная машинка, все посчитали, что писательство умерло, потому что люди не чувствуют бумагу.

Speaker A

Потом, когда появились текстовые редакторы, сказали: "Писательство умеро, потому что писатель может удалить то, что уже написал, но не чувствует ничего". Потом появились генеративные модели, которые позволяют тебе скомпоновать какие-то тексты, поговорить каким-то, э, ну, то есть попросить что-то, какой-то абзац сформировать,

Speaker A

какой-то текст. Каждый из этих, как бы, каждый из этих этапов он ускорял. Угу. Но для меня это всё было медленно. Но вот если ты будешь писать вот прямым способом, напиши мне какую-то страницу.

Speaker A

Ну я не говорю из позиции, когда у тебя вообще мыслей каких-то нет. Ты просто, чтобы за тебя написать, когда у тебя мысль есть, когда он у тебя оформлено, то машина может тебя ускорить. Но для меня это было супермедленно всё равно,

Speaker A

потому что моя задача была во-первых, я книгу упаковал в течение 3х месяцев. Угу. как то есть на 3 месяца упаковывалась, потом в издательстве Миф, ещё где-то полтора месяца литературная правка и полтора месяца печать от первого комита.

Speaker A

Ну я, естественно, сверённостью делал, от первой строки, условно до типографии полгода. Вообще это супербыстро. Я не знаю, там вот какие есть там сейчас марки на рынке обычно полтора-д года. Мне помогало. Что что я сделал? У меня была задача

Speaker A

следующая. Так как я книга должна была стать доказательством сам сама по себе, что мой метод работает, вот в том числе метод туда-сюда и метод артефактов, то есть как вообще можно относиться к к? Мне нужно, чтобы она была самодоказательством. Первая моя

Speaker A

задача была сформировать входящий артефакт. Соответственно, у меня есть полная полная полная транскрибация всего, что всё всего, что я делаю.

Speaker A

Ну то же самое в плоде. Нет, не плод. У меня у меня у меня отдельный у меня специальный микрофон э как бы профессиональный диктофон, который ещё записывает там. У меня, кстати, у у моего диктофона есть собственный агент, ээ написанный, да,

Speaker A

ещё доклода. И у меня то есть у меня входящий артефакт был очень понятный. Угу.

Speaker A

Это мои записи, да? Плюс у меня был второй артефакт в виде идеи книги и в каком она формате.

Speaker A

Угу. Исходящий артефакт - это полноценная книга, которую можно дать на на вёрстку. Между вот этими двумя событиями существует какой-то метод преобразования. Вообще мне вся моя книга построена по передаче метода, как как надо мыслить вокруг процесса для того, чтобы ей был как бы удобно, ну, был

Speaker A

реализуемый. Я что начал делать? Первое мой факап какой был? Я говорю: "Какой может быть метод создания книги?" Ну, потому что писать просто с помощью и первую страницу, вторую, третью, четвёртую, пятую бессмысленно. Это очень долго. Мне нужно параллельные процессы,

Speaker A

мне нужно пересобрать писательство вообще. Мне нужно вообще история кратного повышения производительности труда, когда ты начинаешь последовательные процессы, пусть супербыстро, начинаешь делать параллельно. У меня книга писалась одновременно все 17 глав. Ну и плюс пролог.

Speaker A

Угу. То есть у меня все 18 глав условно писались одновременно мною. Не машиной, мною писались одновременно. Первоя, какая у меня была мысль, она была очень смешная, что задача писателя - это наблюдать за персонажами и записывать их действия в

Speaker A

виде какого-то повествования. У меня сейчас артефактов это не сохранилось, но я попытался создать программку быстренько, где я, описав всех героев, поняв, какой бизнес-смысл я хочу в каждой главе раскрыть, заставить их общаться между собой, наблюдать.

Speaker A

Честно говоря, это получилось, я не знаю, это ли использовалось в конце. Нет, не получилось, потому что тот результат, который получился, вот я когда первые главы читал, я испытывал эмоции.

Speaker A

А он эмоциональный очень, да? Где-то я злился, где-то я нервничал, где-то я узнавал себя, где-то людей, с которыми я взаимодействовал, они меня бесили. Я просто к чему? К тому, что я не помню, когда я последний раз от книги испытывал

Speaker A

эмоции. Обычно я читаю и читаю, а это ещё и бизнес-литература. Потому что А потому что, смотри, я знаю, что произойдёт на следующей главе. Я знаю, но я переживаю. Там есть есть я переживаю за Я тоже это почувствовал. Ты понимаешь,

Speaker A

это получае там, когда ты дочитаешь там в середине, там там вообще будут очень очень серьёзные вопросы, связанные с работой, с вообще всё, что сейчас происходит просто.

Speaker A

Так, может, ну её эту антологию, [смех] может книги писать, слыша, ну, это же отражение, ты понимаешь, у меня же как бы я же я же практик, методолог-практик, то есть я у меня есть в голове схема, у меня есть

Speaker A

большие дискуссии там с другом, с Николаем Верховским методологически, но когда ты приносишь это на практику, то получается расскажу тебе историю.

Speaker A

Короче, я начал писать это методом. Я понял, что этот метод вообще не работает, потому что, ну, я его либо не восстановил нормально помимо методологии, либо что-то не то. Я говорю: "Блин, а что делать теперь?" Я пошёл на западный сайт,

Speaker A

так где, говорю: "Ну, в Америке же пишут дофига книг, гораздо больше, чем у нас".

Speaker A

Я начинаю смотреть, как они помогают писателям. И вдруг я осознаю, что они, оказывается, сначала выделяют персонажей. То есть сейчас ты видишь на экране это персонажи все книги. Так, то есть у них есть некоторая методология.

Speaker A

Смотри, первый о правильно говоришь, методология. Они выделяют персонажи, они выделяют локации, они выделяют синопсис, они выделяют все основные художественные арки, антологию создают поци именно так они создают антологию, а потом на базе этой антологии начинает формироваться сначала синопсис, то есть, ну, как бы описание

Speaker A

для чего, потом краткое содержание и так далее. Интересно. Я воссоздаю этот метод, потому что что такое для меня персонажи? Вот как у меня форминал персонажи говорят. Так, у меня каждый персонаж имеет конкретный, ну, живой прототип.

Speaker A

Угу. Я говорю: "Вот у меня есть персонаж". Вот не знаю, возьмём, например, Марина, прости. Ну вот, ну это действительно персонаж такой, ну вполне себе. Он с одной стоно собран, как бы, ну кто-то может даже себя узнать. Это IT-директор.

Speaker A

Это один из той самая логистической компании. Ну она не логистическая, она такая производственная. Дада. Да. Она произво такая производственная. Это вот IT-директор, э, IT-директор. У ней есть огромный, чем она живёт, какие у неё есть эмоции. И я ей, безусловно, это всё

Speaker A

рассказал машине. Я начал представлять себе этого героя, как она выглядит, чем она живёт, какие у неё переживания. Я это переложил. Но я понимал, что для художественной литературы просто описание, ну, эмоций недостаточно. Там есть, например, как она выглядит, какие

Speaker A

у неё есть привычки. Это дописала уже машина, потому что это было второстепенно. Ну, мне без разницы, какого она роста была, но с точки зрения художественного она это важно.

Speaker A

Я так создал персонажи, я создал локации, я создал огромное количество элементов. Потом у меня получилось, сейчас сражу страшное слово, у меня получилась Jсоon схема каждой главы. То есть я сказал: "У меня есть 18 глав, они по сторолингу должны

Speaker A

развиваться, там начало, кульминация, развязка. У каждой главы существует три там таких". И там достаточно много элементов. И я сказал: "У меня есть такие вот такие вот художественныерки".

Speaker A

И у меня начал постепенно, я в течение полутора месяцев готовил каркас. В этот момент я подготавливал бизнес-кейсы, подготавливал переживания, как я вспоминал, как я менял свою позицию, как меняют другие люди позицию. И у меня начинало бросать огромное количество

Speaker A

объектов. После этого, как только у тебя появился такой материал, это с помощью различных инструментов, ну, и моего написания, и агентов, это начало упаковываться в, ну, в книгу. Причём я делал хитро, я делал специально. У меня, я когда писал условно первую главу, у

Speaker A

меня одновременно была полностью готовы все остальные главы, но я их не читал, потому что мне было неинтересно. Мне было главном мне главное соблюсти было определённую логику. Угу.

Speaker A

Я просчитывая каждую, про прочитывая, пересоздавая каждую главу, я понимал, что следующие главы консистентны первым двум. Это супер ускоряет, потому что фактически я начал оперировать смыслами.

Speaker A

Говорил, я прямо брал физически. Вот у меня есть ээ вот у меня есть герой такой-то. Он находится в У меня там косяки всякие там были много. Он находится в Сейчас что-нибудь найду тут.

Speaker A

Находится в такой-то локации, решает такую-то такуй-то вопрос и говори: "Напиши там ипом и рассказывай какую-то идею, в чём происходит. И использую вот этого героя, эту локацию, ты нажимаешь Enter, она начинает формировать".

Speaker A

Очень интересно. А потом было и когда ты перечитываешь, на самом деле, когда ты пишешь, ты как бы книгу читаешь десятки раз. То есть ты написал, ты перечитываешь, написал, перечитываешь, но у тебя процесс исправления стал очень быстрым, потому что о здесь на самом деле это не так,

Speaker A

должно быть вот так вот, вот так вот. И был ещё один момент. Я восстановил метод написания книг X века, когда автор ходит из угла в угол и считает своей либо любовнице, либо жене, что он хочет рассказать.

Speaker A

и его соратник партнёр, она пишет, но она не как печатная машинка пишет или от руки, она как, ну, некий соавтор, который говорит: "Слушай, здесь дорогой наблюдатель, ты пошёл не туда, наверное по-другому надо сделать". И у меня вот таким как бы моим ассистентом выступила

Speaker A

машина, которая позволяла мне удерживать определённые рамки быстро. А ещё был один момент, когда мне нужно было, чтобы книгу прочитала перед тем, как отдавил у меня был CGM, то есть я классически продуктовым подходом я передал и людям почитать первые главы,

Speaker A

но я ещё был, у меня такая массовая книга, она должна была очень просто быть написана. Мне нужно было проверить, как она воспринимается разными людьми: работяга завода, IT-директором, финансистом там и так далее. Я вспомнив о том, что если ты передаёшь в машину

Speaker A

полноценное описание личности, она может весеть себя из этой позиции. Я создал 12 агентов, которые, когда книга уже была собрана более-менее, а я взял 12 агентов, оставил их на ночь, говорю: "Прочитай теперь книгу главу за главой, каждый из своей позиции. Выдайте критерии,

Speaker A

насколько вам это понятно, а потом посовещайте, скажите, что можно консенсус провести". Я оставил на ночь ушёл, утро всю ночь у меня крутилось утром у меня написано так: "Дмитрий, я слушаю, у тебя там в седьмой, там двенадцатой главе есть такая просадка,

Speaker A

IT директор вообще всё, всё по кайфу, а вот этим вообще непонятно. Здесь нужно поменять". И я, соответственно, делал вот этот ээ проход много-много раз, но мне агенты позволяли удерживать рамку.

Speaker A

Давайте здесь важный такой паттерн отметим разработки э-э автоматизации любой с помощью агентов. Значит, в которой мы агентов с разными системными промктами или агентов, подключенных к разным моделям, даже подключаем к одной и той же задаче или выдаём им один и тот же артефакт и

Speaker A

просим найти консенсус, либо самостоятельно друг с другом покоммуницировав, либо некого, это называется сейчас синтезатор, некого синтезатора, который стоит за ними на процессе, попросить найти консенсус между либо разными системными промктами, инструкциями, позициями, э либо разными моделями для того, чтобы по итогу

Speaker A

повысить качество работы, повысить точность. У меня тоже в прошлом году вышла книга. Вот она у нас здесь стоит на полочке. С удовольствием дарю. Книга называется Код моего опыта по построению систем найма и управления людьми.

Speaker A

Ух ты. Вот. Эсал её тоже не сам. Значит, в прошлом году, когда эта книга создавалась, Ишечки такой развёрнутой ещё не было, которая написала. Ну мне тоже. Я писал её в августе, сентябре, октябре. Да. Естественно, я сам никогда в жизни не нашёл бы время

Speaker A

написать вот эти 10 авторских листов или сколько там сейчас нужно 10 10 авторских листов, да, для того, чтобы книга случилась. Но мне посчастливилось познакомиться с замечательным человеком Олег Привет, с которым мы уже знакомы тоже лет 15, который руководил издательским бизнесом

Speaker A

в разных компаниях. Который сказал: "Не надо ничего писать. У тебя есть канал, который ты ведёшь много лет. У тебя есть много выступлений, у тебя есть много видео на Ютбе, где ты, как говорящей головой, какой-то экспертный контент доносишь, лекции, которые ты ведёшь и так далее. В

Speaker A

общем, мы взяли все эти материалы, транскрибировали, выкачали и силами редакции их структурировали в совместной работе. Так что я тратил, ну, там 2-3 часа в неделю, наверное, на протяжении полгода, когда мы созванивались, обсуждали, что-то меняли местами, я всё это редактировал. Сам бы ей это никогда

Speaker A

в жизни не написал. Как я сейчас веду блог? Я полностью автоматизировал введение блога своего в Телеграме через ИИ агентов, которые работают похожим образом. Показываю. Изначально они базировались все. Вот когда я начал проработку этой автоматизации, я её для себя открыл через систему,

Speaker A

которая называется Paper Clip. Угу. Paper как бумага, клип как это скрепка. Paper Clip. Что это такое? Это инструмент автоматизации, который появился уже после OpenCl.

Speaker A

Где-то вот он февралем, мартом датируется, потому что многие себя обнаружили в ситуации, когда у них много окон, OpenCло или других агентов открыто, и они параллельно с ними взаимодействуют и пытаются как раз заставить их друг с другом пообщаться.

Speaker A

Так вот, клип делает именно это. Он создаёт тебе на старте э агента, который называется SEO. ты этому агенту задачу отдаёшь, и он ну там что-то вот напиши мне пост, допустим, для Телеграма, и он начинает а думать, а что мне вообще

Speaker A

нужно для этой задачи из позиции руководителя компании, кого мне нужно нанять, каких людей, с какими скилами. И он начинает в кавычках нанимать то бишь, создавать создавать себе агентов. В итоге через несколько итераций, у меня образовалась вот такая вот оргструктура,

Speaker A

которая здесь удобно визуализируется. Значит, у меня есть SEO. Угу. Которому я, как представитель Борда, отдаю задачи. Значит, что у меня здесь работает? Э, во-первых, у меня работает человек, который называется дифоналист.

Speaker A

Поскольку все посты, которые пишутся агентами, они у меня выгружаются на GitHub. Вот у меня в на Гитхабе лежат все мои последние посты в моём Telegram-канале.

Speaker A

Мне не нравится то, что пишет искусственный интеллект. Абсолютно. Поэтому я захожу и на Гитхабе очень удобно вношу правки.

Speaker A

А я обсини использую, кстати, для этого. Тоже, да. Так что у меня сохранится версионность. То, что создала Иишка и то, что и то и то, что я исправил. Так вот эта штука, она анализирует, что же там исправилось, находит разницу. Дальше у меня есть

Speaker A

человек, человек агент, который называется Полиy Writter. Угу. Я отдал весь свой Telegram-канал, отдал свою книгу, отдал транскрибации всех своих лекций, видео, выступлений э вот такому вот агенту. И этот агент, вот этот полиy WRй, он сделал, сейчас я покажу, вот у меня здесь есть

Speaker A

папочка политики, где они находятся. Значит, он сделал, ну, просто много-много много километров того. Ну, кстати, я сейчас покажу. У меня что такое хорошо, что такое плохо.

Speaker A

Отдельно я нашёл на Википедии статью, тоже, которая длиной, наверное, в километр в которая называется Паттерны текста, сгенерированные искусственным интеллектом. натравил туда этого полисирайтера и сказал: "Сделай политику редакционную, которая будет вычищать все паттерны сгенерированного текста". И в общем, ээ вот эти политики

Speaker A

сгенерированы. Вот этот мой DIF аналиalis отдал сгенерированный текст против моих правок, с которыми я пост опубликовал.

Speaker A

Задача полисирайтера на основе вот этих вот разностей обновить политику. И это вот тот самый вот луп закрытый, который я здесь демонстрировал, когда я вношу корректировки, эта штука ищет по моим корректировкам, а как же мне Ну как, как как приблизиться к к тебе?

Speaker A

То есть у неё финальные задача заключа, да ты вот этот метод твой туда-сюда, который делается искусственным интеллектом. Что происходит дальше? Дальше включается trend Watchчеer, который ищет какие-то события, которые в мире произошли тоже по сгенерированию заранее политики. Даёт мне на выбор несколько тем. Я говорю:

Speaker A

"Вот эта тема меня очень интересует сейчас". Дальше есть копирайтер, который пишет текст. После этого включается агент вот этот, который называется Quality Judge судья качества, который смотрит, насколько тексты соответствуют политикам. У него есть скор, у него есть минимальное значение скора. До тех пор,

Speaker A

пока если ему скор этот не нравится, он копирайтеру говорит: "Скор слишком низкий, иди переписывай вот эти вот эти вот эти места проблемные". Они друг с другом спорят, переписывают до тех пор, покати JЖ скажет, не скажет нормально. И потом паблиisшер выгружает мне это на

Speaker A

GitHub и говорит: "Всё готово, проверяй". Я иду, смотрю, и вот это вот цикл повторяется. Не было ещё ни разу, чтобы я публиковал пост, полностью сгенерированный искусственным интеллектом. Это первая версия Paperclip. Я уже не использую. У меня добавились агенты, которые там аутлайн

Speaker A

делают, с которыми мы о чём-то советуемся, несколько ещё промежуточных снагов. Но что я хочу сказать, у меня теперь целая редакция, которая на меня работает. Написание поста, скорость сократилась. Мне очень нравится материал, который происходит на выходе.

Speaker A

У меня появилась команда. Вот, ты знаешь, команда, вот у меня такая же история. Так как я сейчас тоже много пишу статей, у меня скорость написания моих статей условно, 20-30 минут. Она очень похожа. Я не использую.

Speaker A

Я немножко постаринке всё работаю. не использую уже, но вот он как Open Cl открыл мне дверь в этот мир. Что я использую? Если посмотреть на на мой экран, у меня прямо вот у меня есть первое, я всегда из позиции

Speaker A

методолога и говорю: "Вот ты говоришь диф, вот у тебя был вот этот роль, которая смотрела, что было изменено. Я ей уделяю очень сильно много внимания.

Speaker A

Вот этот процесс, что был, что было и что стало, для меня является носителем метода, да. Причём в двух разных вариантах.

Speaker A

Вариант номер один, когда этот метод изначально я не знал и мне нужно было его подсмотреть. Вот, например, сейчас на экране у меня есть правила создания естественных живых диалогов тоже в в качестве Skill MD, который был восстановлен.

Speaker A

Угу. Восстановлен в том числе, наблюдая за реальными людьми. Один из примеров, который я очень люблю так вот иногда показывать, у меня был момент, когда я попросил ээ редактора внести правки, ну, человека. Человек вносит правки, аа литературный редактор, который, ну, как бы мы с ним с ней

Speaker A

договорились на два, как бы на две главы поработать, а дальше должен был посмотреть, можно ли, ну, имеет ли смысл продлевать контракты или нет. Она делает мне редакцию первых двух глав в виде вордовского документа изменения и комментарии. Вот здесь лучше говорить

Speaker A

так, здесь говорить так. Так вот, я передал машине, говорю, вот у меня был литературный редактор, который был на вход утиго неизменённый и изменённый документ. Восстанови метод, с помощью которого была сделана литературная правка.

Speaker A

Угу. Я этот метод восстанавливаю, и у меня появляется литературный редактор бизнес-амана. Угу. То есть вот то, ну, некоторый системный промт ещё один, но он был считан с человека, да? То есть, если поэтому в самом начале, когда я сказал, если

Speaker A

деятельность человека можно уложить в один навык, ну, как бы возникает вопрос, потому что у меня потом были другие литературные редакторы тоже, которые которых невозможно было вписать.

Speaker A

Контекст, который нас окружает, он бесконечно сложный и вариативность частных случаев, которые вроде бы там 80% мы в один навык покроем, а дальше ээ есть, как говорится, нюанс. Но что вот я сейчас для себя отрефлексирую, значит, часто у нас звучит, что

Speaker A

внедрение искусственного интеллекта в бизнес-процессы только в парадигме Humanop. То есть финальная ответственность за за артефакт, за конечный результат, она лежит на человеке. Если агент пишет код, то комитит этот код, отвечает за стабильность продакшена из-за выполнения SLA инженер, который нажимает на

Speaker A

кнопочку комит, агенты сами не комитят. Если агент готовит коммерческое предложение, то то же самое менеджер его читает глазами и так далее. Но вот что я для себя забираю из этого разговора, что в концепцию Human in the Loop мы в этот

Speaker A

луба петлю обратной связи. После того, как вносит человек правки в артефакт, который создал агент, должен быть ещё один агент, который эти правки обязательно анализирует и дорабатывает редакционную политику в А вот если ты всё это объединяешь в одну концепцию, тебя получается агент агента

Speaker A

центричная организация. В чём заключается особенность? Теперь мы можем подавать автоматизации петли обратной связи. Вот вообще вот в сама в чём произошла революция? Революция произошла в том, что если раньше мы могли автоматизировать исключительно машиночитаемые знания и алгоритмы, которые записаны

Speaker A

алгоритмическим языком, если дела, если то-то делай то, то с появлением генеративных моделей у тебя появилась возможность во-первых делать качественные сравнения, а второе, что тебе появилась возможность работать с неструктурированными данными. Это было первый шаг двухлетней давности. А теперь, когда мы начинаем пересознавать,

Speaker A

как это можно вставлять в процесс, оказывается, что генеративные модели, как новенький базис, как электричество, могут питать такие конструкции, как агентские системы, где теперь автоматизация подвергается э петля обратной связи, рефлексии.

Speaker A

У меня очень частый такой пример. Может быть, я немножко сложно сказал, попробую по-другому. У тебя есть электричество, у тебя есть задача постирать одежду. Может ли электричество постирать одежду? Нет, не может. Но стиральная машина, подключённая к к розетке, это в состоянии сделать. Так

Speaker A

вот, языковые модели электричество. И в какой-то момент там вообще будет без разницы. Опус 46, 47 же вообще будет.

Speaker A

Это как нам без разницы, откуда пришло электричество. Сапенный электростанции, солнечные, солнечная станция, с угольной и так далее. Нам важно какими инструментами перерабатывается. И основная инженерная мысль должна быть, а как мы можем использовать электричество для органи как бы для создания

Speaker A

инструментов. И вот open clow - это как, знаешь, это как первое проявление сложного инструмента на базе генеративных моделей, который удивительным образом вообще любая автоматизация и это история про передачи когнитивной работы человека в машину. Так вот, оказывается, что генеративная модель как электричество,

Speaker A

агенты как условная стиральная машина способны выполнять такую брать на себя такую когнитивную работу, которая раньше казалась немыслимой. в том числе обратная связь, в том числе планирование, в том числе рефлексии. Это задаёт очень большой вопрос: а в чём, когда они дойдут до нормального

Speaker A

состояния, а в чём будет тогда смысл работы людей? Ты понимаешь, это такая Да, ээ, забираю для себя фразу: автоматизация подвергается рефлексии.

Speaker A

Рефлексии подвергается автоматизация. Она правильно? [смех] Нет, это это ещё один уровень. Теперь рефлексия подвергается автоматиза. Если раньше рефлексия - это была участь человека, теперь те вот ты сделал у себя.

Speaker A

Автоматизация рефлексии звучит как название для бренда что ли какого-то или или для балу меня будет вторая книга когда будет? И она сейчас пишется вторая книга, она как раз про знания, про прос Ну опять же в одном из интервью с Илом

Speaker A

Маск, который сегодня уже упоминался в прошлом году, сказал, что вот ээ работать как бы скоро очень не придётся.

Speaker A

такому существу, как человеку. Ему говорит: "Как это?" Он говорит: "Ну, вы поймите, 100 лет назад, чтобы выжить, вам надо было выращивать овощи. Если вы не выращиваете овощи, вы не можете выжить сегодня, если вы хотите выращивать овощи, в целом, вы можете это сделать,

Speaker A

если почему-то вам это доставляет удовольствие или как-то вам вас это занимает, но чтобы выжить, выращивать овощи вам не надо больше. С работой, говорит, будет то же самое. Если вы захотите какие-то эмоции испытать определённые, связанные с этим, зачем-то вам это будет надо, вы можете пойти

Speaker A

поработать интеллектуально или физически. Но для того, чтобы выжить, вам это больше не потребуется. Слушай, мы живём, конечно, намного более богаче, чем там средние века, но это правда. И дольше, и богаче, и так далее.

Speaker A

Но я не согласен с фразой, что нам не придётся как-то думать. И нам, я сказал, перед людьми становится гораздо более важно научиться логически думать для того, чтобы оставаться, ну, какими-то востребованными, да. А для того, чтобы существовать, наверное, работать, наверное, как бы

Speaker A

особо не придётся. А для того, чтобы жить, знаешь, жить из существования - это немножко разные таки.

Speaker A

Посмотрим, что будет, когда мой агент забронирует ресторан [смех] на белорусской, как мы тогда запоём.

Speaker A

Подходим мы к таймингу. Какую-то, может быть, финальную мысль вот озвучить, которая как вишенка на торте будет для зрителей наших по теме сегодняшнего разговора. Я всегда у меня всегда одна и та же вот финальная вишенка. Я всегда её заканчиваю. У нас в стране объективна

Speaker A

низкая производительность труда, она объективна, и мы это будем чувствовать всё больше и больше, больше в ближайшее время. Производительность труда - это не про это не про то, как как много часов мы проводим на работе.

Speaker A

Это про то, как мы делаем свою работу и в чём заключается наша работа. И потери производительности труда происходит момент, когда мы делаем какую-то интеллектуальную работу. Неважно, она будет сложная или простая, мы все занимаемся интеллектуальным трудом.

Speaker A

умение посмотреть на свою работу со стороны, декомпозировать её, найти, не бояться найти новые способы её ускорения хотя бы для личной эффективности. Не опускайте руки, если вас машина что-то не то сделала, ваш искусственный интеллект не работает, могут сказать, неправда. Он работает, если ты правильно

Speaker A

к нему, если правильно его организуешь. Вот критическое мышление в отношении своей же работы, а интеллектуальной работы. и не бояться, что ты тем самым потеря потеряешь какое-то место. Если ты отдашь этой машине, ты наоборот ты вырастешь. То есть ты должен научиться

Speaker A

смотреть на свою работу, выделять свои экспертные знания, отдавать их. И, как ни странно, вот здесь вселенная начнёт помогать, потому что ты чем больше отдаёшь, тем больше ты получаешь. И самое главное, мне кажется, везде у нас начнёт повышаться производительность

Speaker A

труда. Сначала на местах, на уровне отдела, на уровне компании, и тогда мы сможем сделать очень много. Не надо ждать, что искусственный интеллект сделает из-за вас эту работу.

Speaker A

Согласен полностью. предложу на всякий случай вот один из самых частых комментариев к выпускам, к этим на Ютубе от людей, которые как раз эту производительность труда материализуют своими собственными руками. Комментарий звучит так: "Вот сейчас я буду делать больше, а эти вот узурпаторы, значит,

Speaker A

рабовладельцы, которые мечтают нас всех на галеры загнать, денег мне больше не заплатят". Вот в такой вот позиции находятся люди.

Speaker A

На всякий случай скажу, что это очень невыгодно. На текущий момент нам жизнь дала возможность, мне кажется, невероятную ту самую производительность труда на местах повысить. Тот, кто лидерство за это возьмёт, его ээ силой Архимеда бизнесовой вверх по оркструктуре вытолкнет.

Speaker A

Абсолютно точно. Поэтому, да, [смех] друзья, все, все за повышение производительности труда через искусственный интеллект.

Speaker A

Читаем книгу. Да, прочитайте книгу, Дмитрий, обязательно. Мне очень понравилось. С вас лайк, колокольчик, подписка и увидимся с вами в следующем видео.

Speaker A

Пока-пока. Пока-пока.

Topics:искусственный интеллектAI-агентыOpenClawДмитрий Гурееввнедрение AIагентные системыавтоматизацияСколкововиртуальные помощникиметодология AI

Frequently Asked Questions

Почему большинство внедрений AI-агентов, таких как OpenClaw, оказываются неудачными?

Основная причина провалов — это неправильная организация процессов и завышенные ожидания от инструментов. Важно понимать, что AI не делает работу за человека автоматически, а требует грамотной методологии и интеграции.

Что нового привнёс OpenClaw в развитие агентных систем?

OpenClaw продемонстрировал возможность самостоятельного выполнения задач AI-агентом с использованием доступных инструментов, подтвердив правильность концепции агентных операционных систем, несмотря на недолгую жизнь продукта.

Какой подход к работе с AI-агентами предлагает Дмитрий Гуреев?

Дмитрий Гуреев акцентирует внимание на методологии и правильной организации работы с AI-агентами, а не на конкретных инструментах, подчеркивая необходимость адаптации процессов и тестирования агентов под реальные задачи.

Get More with the Söz AI App

Transcribe recordings, audio files, and YouTube videos — with AI summaries, speaker detection, and unlimited transcriptions.

App Store Google Play

Or transcribe another YouTube video here →