Вполне осмысленное, интеллектуальное кино.

С 9 октября начинается лаборатория по работе с ии-агентами Agency. За 12 недель участники начнут работать с самыми эффективными и доступными ИИ-агентами и моделями.

Используя различных агентов: локальных, облачных, решаем реальные задачи: исследований, обработки данных, чтения и создания контента, подготовки презентаций, спецификаций и рабочих прототипов ии-продуктов: ботов, сайтов и приложений — от идеи до прода. 

Основной фокус лаборатории на насмотренность — смотрим много кейсов реального использования агентов людьми, командами и компаниями. На технических демо по работе с Claude Code, OpenAI Codex, GPT Agent, с инструментами Deep research и сервисами вроде v0 и Lovable мы будем собирать и публиковать прототипы ИИ-приложений без написания кода. Обсудим, как оптимизировать бюджеты на токены, стратегии и ограничения вайб-кодинга. 

Используем научный подход к работе к промтингу агентов и подготовке контекста. Опираемся на исследования и рекомендации Anthropic, OpenAI и других лидеров рынка, а не треды в x.

За 12 недель вы поймёте, что на практике могут агенты, выработаете привычку работать с ними, как сотрудниками. Потренируем не только хард, но и софт-скиллы.

Подробности, программа и описание лаборатории Agency

Автор — Глеб Калинин (экс-AI Mindset, Ozon travel, Островок), автор канала Tool Using Ape, разработчик ии-продуктов.

#реклама

Вышел новый эпизод "Киберэкономики", подкаста о будущем экономики и ИИ.

В этом выпуске мой гость Давиде, глава AI в Ethereum Foundation, рассказывает о пересечении искусственного интеллекта и блокчейна. Мы обсуждаем синергию, где Ethereumпредоставляет слой доверия для AI, а AI способен решать UX проблемы крипты, делая технологии более доступными и полезными. Мы говорим об "Интернете агентов" — сети специализированных AI, координирующихся через криптопримитивы — и новый стандарт ERC-8004 для автономных агентов, базовый протокол, созданный для обеспечения обнаружения, композиционности и ончейн-репутации AI-агентов.

0:00 - Вступление
1:25 - Путь Давиде к роли руководителя AI в Ethereum Foundation
5:50 - Как AI и Ethereum усиливают друг друга
11:17 - Видение: Интернет агентов
14:45 - Битва за будущее: открытый AI против «закрытых садов»
22:23 - ERC-8004
29:43 - Практические кейсы: финансовые и аудиторские агенты
36:32 - Дизайн-философия: компромисс между ончейн и оффчейн
44:13 - Возможности для разработчиков и предпринимателей
50:04 - Открытые исследовательские задачи в координации AI
56:21 - Как подключиться и «экономика намерений»

Смотреть и слушать

YT: https://youtu.be/dEq5i1Mu0dY
Spotify: https://open.spotify.com/episode/4FzagC4gXcuNHqXf5bhLBg?si=SE93E-wtQJiIp7wZ28_LnQ

На скриншоте - одна из самых горячих компаний в Долине и мире.

Она запустилась 2 года назад и сегодня зарабатывает больше $500M в год.

По сути это база вакансий. Но для экспертов. Вы заходите и вам предлагается нормальная приличная работа по $300-400 в час.

Нормальная рычноная цена для умных людей. Подвох? Вы учите агентов делать вашу работу. Чтобы дальше в ней уже не нужны были люди.

Поэтому эта компания выросла с нуля до $10b оценки меньше чем за два года и ей платят все крупнейшие ИИ лабы. В компании работает 30 человек, средний возраст 22 года.

Типчики - топчики.

Ровно год назад подняли по оценке $250М, сегодня по $10В. Питер Тиль, Джек Дорси и Юрий Мильнер. Вот как нужно строить бизнес.

Здесь много чего совпало, но в частности — решение одной из самых важных задач экономики: передача знаний от кожаных силиконовыми.

Объясню как я понимаю что именно происходит в глобальной экономике, почему это стоит так дорого и где формируются основные возможности.

Сегодня (по крайней мере, крупнейшим инвесторам, государствам и компаниям) очевидно, что ИИ займет и заменит существенную часть мировой экономики. Как минимум, все что люди делают за компьютером, телефоном или столом. Что будет с рынком труда и политические вопли о несправедливости всего мира по отношению лично к вам оставим за скобками данной дискуссии.

Итак, что происходит? Экономика становится RL машиной — люди один раз обучают ИИ агентов как делать определенную работу (быть радиологом, юристом, маркетологом, ведущим тг канала, венчурным инвестором) один раз, а агенты дальше делают эту работу, но значительно дешевле, быстрее, качественнее и без ограничений (ты можешь запустить 1 или 1 млрд копий лучшего в мире офтальмолога с линейным ростом стоимости). С 20 по 25 год деньги вкладывались в претрейн (обучение базовых моделей), а теперь - в посттрейн (обучение специализированных агентов).

Чтобы это случилось нужно 3 компонента:

1. Модели (они есть, они в принципе уже сверх-человеческие в плане интеллекта, задача практически полностью решена)

2. Компьют: в США за следующие 3 года инвестируют $2.8 триллиона долларов, это самый большой в истории инфраструктурный проект человечества. Nvidia стоит сегодня больше чем ВСЕ фарма-компании вместе взятые. Чипы и электроэнергия это самый большой рынок, который отвечает за большую часть роста GDP в США и некоторых других странах. Про это много раз писал, все это факты.

3. Данные. В претрейне нужен был лейбелинг, сейчас эта проблема остро не строит. Сегодня самая горячая и нужная в экономике задача — эрэл-среды (RL environments). Это что-то типа виртуальной симуляции, для, например, бухгалтера. Там лежит тонна датасетов с разными задачами, примеры лучших людей для решения этих задач, песочницы для агентов для экспериментов и эвалы (метрики оценки и улучшения результата), адаптеры для тулзов для того чтобы агенты управляли софтом, железом, кодом и тд. Все вместе дает RL среду для любой экономически значимой задачи на земле (пока что, кроме тех, которые требуют двигать атомы).

RL envs (как и компьют) это основной ботлнек, который отделяет человечество агентов, которые структурно заменяют рынок ограниченного, дорогостоящего труда. Если в 23 году основной рост был в LLM, то в 25 и далее это будут агенты.

По слухам сегодня OpenAI на своем дев дне покажет новый продукт — аналог и убийцу n8n и прочих запиеров.

Звучит довольно логично, в том числе в контексте предыдущего поста.

Для сложных агентов типа радиологов, диспетчеров аэропортов или CFO вам нужна РЛ среда, потому что простанство возможностей огромно и критично уметь оперировать по всему этому пространству.

Но для простых задач - это оверкил. Вы можете создать десяток агентов промтами внутри OpenAI и настроить правила, мол, если пришло письмо от клиента то вот агент который умеет отвечать на запросы, вот MCP с актуальной информацией о товарах, вот генерация голоса до звонка, а вот ноушен куда нужно складывать возражения клиентов, чтобы третий агент их раз в месяц анализировал и строил план.

Это примитивно, но это работает для большей части простых бизнес задач. Не имеет ничего общего с RL, но вы же не беретесь за перфоратор, когда нужно отклеить наклейку.

Из действительно не-примитивного, я думаю появится RL агент, который будет подключаться и месяц читать все переписки/слушать все звонки и встречи внутри организации, а через месяц выдавать json эквивалентный n8n флоу с сотнями или тысячами нод, который эффективно и условно-бесплатно заменяет кого-нибудь из команды.

Эдакая русская рулета 2.0 — агент-заменятор ИИ-интеграторов, которые флоу собирают.

Под последним постом увидел вот такой комментарий. Разумная идея.

Но, ИМХО, неверные допущения и парадигма.

Люди часто пытаются сделать ИИ-системы, которые автоматизируют менеджерские задачи (продукт, финансы, маркетинг, продажи), тогда как в реальности все эти процессы, отделы, организации были созданы в парадигме людей-исполнителей. Если вы строите компанию и знаете, что большую часть коммуникации с клиентами, поддержки, управления продуктом будут делать агенты, то принципы менеджмента нужны другие.

Например, типичный таск-трекер для AI-native организации (которой станет любая организация, включая правительства, суды и армии — последние чуть быстрее, первые медленее) не должен быть построен на парадигме "задача, ответственный, дедлайн".

Вместо этого, например, он может использовать парадигму автоматического исполнения задач. У ИИ нет проблем прокрастинации, забывания или недостатка мотивации. Если ваш проект состоит из 50 задач, то ИИ-планировщик может выполнить 10 из них автоматически даже не спрашивая, 10 более сложных из них поручить более специализированным агентам типа Codex, для 10 более важных предложить план решения или идеи но дождаться апрува заказчика, а оставшиеся повесить на нужных членов команды.

То же самое происходит сегодня почти во всех успешных компаниях, которые я знаю и с другими областями: разработка строится вокруг парадигмы инженера как архитектора, дизайн вокруг парадигмы человека как арт-директора, даже в кино и медиа перестраиваются процессы, где человек остается только в критических точках создания вкуса и стиля, но не тупом исполнении.

Этот процесс только начался, он займет в некоторых местах десятилетия, но так же как компьютеры или электричество это коснется любой структуры.

AI is the UI

С помощью МСР вы можете добавить сюда свои приложения.

Я уверен что сама идея чат-бота тоже уйдет в прошлое и это будет больше похоже персонального ассистента, который старается контекстуально предвосхитить решение проблемы, но с ним всегда можно поговорить и уточнить задачу.

Можете билдить уже сегодня.

В недавнем интервью Y Combinator обсуждали с Джесси Поллак - создателем Base, что исторически стартапы из Web3 тратят львиную долю раундов на юристов и чаще спотыкаются о регуляцию, чем о технологические вызовы.

В Web3 фаундеры, действительно, вынуждены балансировать между инновациями и регуляторными рисками, структурировать токены так, чтобы не превратить их в ценные бумаги, и выстраивать лигал инфраструктуру сильно раньше, чем в классическом b2b Saas.

Ребята из Point Legal сделали лигал консалтинг с фокусом именно на Web3 и Финтех.

Главный лигал партнер Поинта - Настя Чиганов-Залесская, с 2018 года работает с Web3-проектами от токенизированных активов до DeFi-протоколов и собрала команду, которая закрывает весь пул задач - контракты, налоги, комплаенс и KYB, все в одном окне.

Недавние кейсы:
- Сопровождение TGE для tier-1 web3-проекта от token issuance agreements до liquidity contracts.
- Налоговая структура для глобального финтеха и снижение эффективной налоговой нагрузки через IP-Box режим.
- Полный аутстаф юридической работы международного крипто-фиат оператора.

Вместо часовых ставок у Поинт есть вариант с удобной месячной подпиской, а цены на проекты всегда известны заранее.

В октябре можно взять бесплатную 20-минутную консультацию по вашему кейсу: бронируйте время и подписывайтесь на их канал, так как найти международных юристов, которые понимают блокчейн и веб3, действительно, сложно.

#реклама

Кто на Новый год хочет купить гуманоида?

Продается тело, а душа за отдельный деньги. По дефолту, вы можете управлять им используя контролер или использовать запрограммированные режимы: стоять, сидеть, идти, сопротивляться падению.

При этом, его можно апгрейдить до Edu версии и тогда доступно программирование любых действий через Python/C++ интерфейс.

По цене хорошего массажного кресла (которое потом используют 3 раза в год). Все еще дорого и почти бесполезно, но уже доступно кому угодно на Рождество. В следующем году это станет полезным и желанным подарком (даже если железо не поменяется почти, вопрос сертификации софта для как минимум очень узких задач).

Что меня поражает и частично вымораживает — это какая-то безумная дихотомия относительно ИИ. По какой-то неведомой причине, люди не готовы принять что два утверждения могут быть одновременно быть справедливыми:

1. Generative AI / LLMs кардинально изменять мировую экономику и цивилизацию, подобно интернету или электричеству.

2. Для создания AGI (автономной, превосходящей человека формы интеллекта и жизни) архитектура LLM не подходит.

GPT-5 не стал ближе к AGI, чем GPT-4.5 (4,5 модель лучше и умнее даже сегодня), но он стал ближе к тому, чтобы OpenAI стала десятитриллионной компанией.

Для создания полноценного AGI потребуется, как мне кажется, несколько вещей:
- прямая интеграция в роботов / embodiment
- модели мира, которые основаны на физических принципах, а не только лишь тексте
- постоянное обучения без символического разделения на трейн и инференс
- интерактивные среды, RL envs, симуляции, "свободное" обучения за счет попыток и ошибок
- ML системы с постоянно и быстро обновляемыми весами моделей, test-time fine-tuning

Важно понимать, что это не дихотомия. Это даже не два параллельных пути — это спектр.

Сегодня есть два типа бизнесов:

1. Которые выиграют от RL
2. Который пострадают из-за RL

Если вы задумываетесь о стратегии или чем-то новом, это, пожалуй, главное что нужно держать в голове.

Постепенно, мы приближаемся к экономике автономных агентов, способных выполнять рабочие задачи часами без необходимости контроля. Создание и владение такими агентами — это огромная и уникальная возможность для вас.

Что для этого нужно? Данные больше не являются конкурентным преимуществом или активом. LLM все равно знают всё. Вместо этого нужны измеримые RL-среды, модели верифаеры, RL системы где агенты решают сложные многошаговые задачи и получают награду на каждом шаге.

Владение уникальной, лучшей в своей области, RL-средой это самый классный бизнес moat, позволяющей вам итеративно улучшать агентов, от нескольких минут до часов и дней беспрерывной эффективной работы.

В поддержке клиентов RL-системы учатся на миллионах диалогов и получают награду за скорость и качество решения, поэтому постепенно вытесняют операторов. В финансах алгоритмы с поэтапным вознаграждением управляют портфелями и ордерами, снижая риски и издержки быстрее аналитиков (люди-трейдеры это безумие). В производстве и робототехнике RL-агенты перенастраивают захваты или маршруты роботов в зависимости от среды. В маркетинге тестируют креативы, тексты и ценообразование в реальном времени, получая награду за конверсии и продажи.

Общий принцип один - система пробует, оценивает результат, учится.

Дашь человеку рыбу - понятно что. Построишь школу (бесконечно масштабируемых, цифровых, неспящих, мгновенно реплицирующих знания) рыбаков - другое дело!

Вся наша экономическая система - от ФРС до самой концепции ВВП - была создана для мира с ограниченным интеллектом. Эта эра заканчивается.

В разговоре со мной Эмад Мостак, основатель Stability AI, Intelligent Internet и автор книги The Last Economy, излагает свою теорию «инверсии интеллекта» - критического момента, когда программируемый ИИ заменяет капитал как основной фактор производства.

Мы обсуждаем системные последствия этого сдвига, включая надвигающийся обвал на рынке интеллектуального труда, когда автономные агенты станут дешевле минимальной зарплаты, и почему математические предпосылки существующей денежной системы больше не работают. Эмад утверждает, что для успешного прохождения этой трансформации нужно перестроить саму экономику как генеративный процесс - функцию минимизации потерь, описываемую теми же уравнениями, что лежат в основе диффузионных моделей.

2:51 – Инверсия интеллекта
6:03 – Отрицательные предельные издержки ИИ
8:14 – Холодная война ИИ: централизация против симбиоза человека и ИИ
12:31 – Использование крипто для стимуляции «дружественного» ИИ
18:06 – Денежная система «Proof of Benefit»
23:33 – Универсальная базовая способность (UBC)
27:50 – Среды RL и несупервизируемые агенты
40:52 – «Обвал песочной кучи» на рынке труда
46:34 – Почему математика UBI не работает
55:47 – Самоуправляемая экономика
1:01:50 – Новая экономическая теория генеративного ИИ
1:14:26 – Геополитические победители и проигравшие перехода к ИИ
1:21:30 – Советы следующему поколению
1:25:04 – Личный рабочий процесс Эмада с ИИ

YT: https://youtu.be/P8Zdy1vujjM
Spotify: https://open.spotify.com/episode/1L1dxGomDUb1AxFSZCeedM?si=lpw-XWSjSoGkxlqIxHFyLA

Телеграм уже стал финтехом

Давно использую "Кошелёк", который встроен прямо в телеграм. Позволяет отправлять и принимать крипту без приложений. Работают основные сети: Tron, TON, Ethereum, Solana. USDT из разных сетей сводится в один баланс - удобно для переводов, p2p продаже и обмену, международных переводах.

Доходность в долларе есть прямо внутри кошелька - вкладка «Earn». Сейчас это плавающие 13% годовых с ежедневным начислением в USDe на базe Ethena. Важное отличие - это синтетический доллар, не банковский, но вход и выход автоматически конвертируется в USDT без комиссии.

Иногда использую P2P-маркет внутри Кошелька - самый удобный сегодня способ обмена небольших сумм между криптой и фиатом. Меняете стейблы на локальные валюты за минуты.

Дальше интереснее - в ближайшее время появится раздел Stocks & ETFs с токенизированными акциями и фондами. На старте торговля без комиссии до конца 2025 - это серьёзно демократизирует доступ к рынкам.

Как начать
Откройте @Wallet в Telegram - пройдите KYC - пополните USDT - дальше или платите, или кладите в Earn, или идите в P2P.

Тезис простой - финансы переезжают в мессенджеры. Кто этим владеет сегодня, у того преимущество завтра.

#приПоддержке @Wallet