Ваша новая праца - падключаць агентаў штучнага інтэлекту: як на самой справе працуюць родныя кампаніі штучнага інтэлекту

In This Article

Дарагія падпісчыкі, апошнія некалькі месяцаў я правёў інтэрв'ю з кіраўнікамі кампаній, якія выкарыстоўваюць штучны інтэлект. Цяпер я перакананы, што:Падпрацоўка агентаў штучнага інтэлекту і кіраванне імі - ГЭТА праца, незалежна ад таго, што вы выконваеце. У гэтым бясплатным глыбокім апусканні я хачу падзяліцца тым, як тры кампаніі, якія выкарыстоўваюць штучны інтэлект — Linear, Ramp і Factory — прымяняюць гэты прынцып на практыцы. Вось некаторыя цытаты з кожнага з іх: Нан Ю (кіраўнік прадукту, Linear): «У вас будуць члены каманды штучнага інтэлекту, якім вы можаце прызначаць заданні і размаўляць з людзьмі гэтак жа, як вы размаўляеце з людзьмі». Джэф Чарльз (CPO, Ramp): «Калі вы не выкарыстоўваеце Claude Code, незалежна ад таго, якую ролю вы выконваеце, вы, верагодна, дрэнна працуеце». Эно Рэес (тэхнічны дырэктар, Factory): «Мы кадыфікавалі кіраванне прадуктам, інтэрфейсны інтэрфейс, аналізу даных і многае іншае ў шматразовыя навыкі, да якіх можа звяртацца любы супрацоўнік».Чытайце далей, каб даведацца пра тое, як працуе кожная кампанія, якая выкарыстоўвае AI.Linear: ператварэнне агентаў AI у першакласных таварышаў па камандзе. Вы можаце @згадаць агента, каб стварыць і прызначыць праблему іншаму агенту. Падыход Linear да агентаў вызначаецца іх прадуктам. Нан (кіраўнік прадукту Linear) лічыць, што: Агенты павінны быць першакласнымі супрацоўнікамі. Вы павінны мець магчымасць дадаваць іх у праекты, прызначаць іх праблемам і згадваць у каментарыях. Аднак Нан таксама лічыць, што чалавек заўсёды нясе адказнасць за вынік. Вось як Linear стварае прадукты з агентамі на кожным этапе: Зразумейце праблему. Агенты чытаюць і абагульняюць кожную размову кліента з Intercom, Zendesk і Gong. Яны аўтаматычна ствараюць праблемы, дэмантуюць іх у параўнанні з адставаннем і прызначаюць іх патрэбнай камандзе. Вызначце рашэнне. Паколькі агенты маюць доступ да размоў з кліентамі, яны могуць дапамагчы вам паўтарыць спецыфікацыі, атрымліваючы інфармацыю, падмацаваную дадзенымі, з некалькіх каналаў. Складзіце план. Агенты могуць разбіць вашу спецыфікацыю на канкрэтныя білеты і аўтаматычна накіраваць іх патрэбным камандам. У Linear агенты цяпер ствараюць большасць білетаў. Задача чалавека - праглядаць сваю працу і з часам карэктаваць кантэкст. Выканаць. Памылкі і невялікія функцыі прызначаюцца непасрэдна агентам, такім як Codex і Cursor. Для складаных функцый інжынеры запускаюць Claude Code і выкарыстоўваюць Linear MCP для ахопу поўнага кантэксту праблемы. Ад Нан: Такое адчуванне, што аб'ём таго, з чым могуць працаваць агенты, пашыраецца з кожным кварталам. Новыя мадэлі і джгуты рассоўваюць мяжу ад простых выпраўленняў да ўсё больш складаных праектаў. Хочаце будаваць з такімі агентамі, як Linear? Вось 4 практычныя крокі, якімі Нэн падзялілася наконт таго, што можа зрабіць ваша каманда сёння: кожны распрацоўшчык павінен па змаўчанні выкарыстоўваць вядучы інструмент агентскага кадавання. Гэта самы просты першы крок. Забяспечце афіцыйны інструмент (курсор, Claude Code або Codex) і кіруйце ім, каб вы маглі бачыць выкарыстанне. Дапоўніце агентам асінхроннага воблачнага кадавання. Асінхронныя фонавыя агенты могуць аднаразова ўносіць невялікія змены і выпраўляць памылкі. У Cursor і Devin ёсць добрыя прапановы. Настойвайце на тым, каб дызайнеры і прэм'ер-міністры працавалі непасрэдна над кодавай базай. Такія агенты, як Клод, адкрываюць кіраўнікам прэм'ер-міністраў і дызайнерам магчымасць уносіць змены непасрэдна ў кодавую базу. Кожны павінен імкнуцца быць будаўніком. ПМ і маркетолагі павінны па змаўчанні выкарыстоўваць інтэрфейс штучнага інтэлекту. Гэтыя функцыі павінны выконваць 80-100% сваёй працы праз інтэрфейс чата - няхай гэта будзе Claude, ChatGPT, Notion AI ці нешта падобнае. Нэн бачыць будучыню, у якой людзі будуць супрацоўнічаць з агентамі на ўзроўні спецыфікацыі, вызначаючы, што трэба ствараць і навошта, а затым перадаваць рэчы агентам, каб яны апрацоўвалі ўсё далейшае па плыні.Ramp: вымярэнне кваліфікацыі штучнага інтэлекту на 4 узроўнях.Ramp імкліва падштурхоўвае сваіх супрацоўнікаў да выкарыстання штучнага інтэлекту на 4 узроўнях. Калі Linear паказвае, як зрабіць агентаў першакласнай часткай вашай каманды, то Ramp паказвае, як пераняць усю вашу кампанію іх. У 2025 годзе Ramp паставіла больш за 500 функцый, дасягнула 1 мільярда долараў даходу і зрабіла ўсё гэта з 25 PM. Яны зрабілі гэта, патрабуючы, каб кожная асобная функцыя (англ., прадукт, дызайн, продажы, маркетынг, юрыдычная, фінансы) была ўключана і працавала з агентамі. Джэф (CPO Ramp) падзяліўся структурай для ацэнкі майстэрства штучнага інтэлекту для кожнага супрацоўніка, якую я лічу надзвычай практычнай:L0: Часам выкарыстоўвае ChatGPT. Гэтыя людзі, хутчэй за ўсё, не будуць працаваць у кампаніі надоўга. Калі вы не пачынаеце самастойна з настроем на развіццё інструментаў штучнага інтэлекту, Джэф кажа, што вам будзе вельмі цяжка навучыць вас працаваць у Excel. L1: выкарыстоўвае і наладжвае GPT, праекты і ўнутраныя інструменты штучнага інтэлекту. Гэтыя людзі эксперыментуюць са штучным інтэлектам, але яшчэ не аўтаматызавалі рэальную працу. L2: стварае праграму, якая аўтаматызуе частку іхпраца. Гэтыя людзі могуць фіксаваць код або даваць значныя водгукі аб працы іншых людзей з дапамогай інструментаў штучнага інтэлекту. L3: канструктары сістэм. Гэтыя людзі ствараюць інфраструктуру штучнага інтэлекту і навыкі, якія паскараюць усіх астатніх у камандзе. Мэта кампаніі - падштурхнуць усіх уверх па службовай лесвіцы. L0s самастойна выбіраюць. L1 становяцца L2. L2 становяцца L3. І L3 ўплываюць на астатнюю частку арганізацыі. Джэф таксама падзяліўся 5 крокамі, якія можа зрабіць любая кампанія, каб стаць роднай AI: Зняць усе трэнні. Дайце доступ да папулярных інструментаў штучнага інтэлекту без абмежаванняў па токенах і бюджэтах і стварыце ўнутранае сховішча навыкаў штучнага інтэлекту, адкуль кожны можа карыстацца. Калі наладка складаная, большасць людзей не прымуць. Зрабіце ўсынаўленне бачным. Стварыце публічныя каналы Slack, дзе людзі могуць дзяліцца тым, што яны стварылі. Прадэманструйце з усіх рук людзей, якія не з'яўляюцца інжынерамі, якія робяць уражлівыя рэчы, напрыклад, фінансуюць стварэнне сістэмы казначэйства або маркетынг, аўтаматызуюць стварэнне вэб-сайтаў. Забяспечце практычную падтрымку. Арганізуйце працоўныя гадзіны, да якіх кожны можа далучыцца, каб развіваць навыкі AI і працоўныя працэсы. Вызначылі экспертаў па штучным інтэлекту, уся праца якіх заключаецца ў евангелізацыі, наладжванні людзей і дапамозе ім у дасягненні «ага моманту». Адсочвайце выкарыстанне і ўмешвайцеся. Ramp адсочвае спажыванне токенаў інструментамі штучнага інтэлекту на аднаго супрацоўніка. Кіраўніцтва дзеліцца гэтымі дадзенымі, каб стварыць натуральную падсправаздачнасць і ўмяшацца, калі чыёсьці выкарыстанне мала. Зрабіце гэта патрабаваннем пры найме. Інтэрв'ю з прэм'ер-міністрам цяпер уключае спецыяльную сесію, дзе вам трэба стварыць працоўны прадукт, а потым растлумачыць, чаму вы яго стварылі і як ён працуе. Джэф абагульніў сваю філасофію лідэрства для кожнай ролі ў Ramp адным радком: Ваша задача аўтаматызаваць вашу працу. Ад Джэфа: "Калі я скажу сваёй камандзе 10 разоў, што CTA павінен быць вышэй за ўсё, выпраўленне не будзе сказаць гэта ў 11-ы раз. Гэта кадзіруе гэтую зваротную сувязь у аўтаматызаваны працэс крытычнай ацэнкі дызайну або навыкі штучнага інтэлекту, каб гэта ніколі не паўтарылася". з першага дня. Калі Linear і Ramp паказваюць, як кампаніі выкарыстоўваюць агентаў штучнага інтэлекту, то Factory паказвае, што адбываецца, калі вы будуеце вакол іх з першага дня. Factory - гэта кампанія па распрацоўцы праграмнага забеспячэння са штучным інтэлектам, якая складаецца з 55 чалавек і ацэньваецца ў 300 мільёнаў долараў. Вось чым яны адрозніваюцца: Наймайце інжынераў па прадуктах. Фабрыка не наймае кіраўнікоў прэм'ер-міністраў і інжынераў асобна. Замест гэтага яны наймаюць інжынераў па прадуктах, якія кіруюць агентамі штучнага інтэлекту і працуюць з імі. Тыповы дзень выглядае наступным чынам: вывучыце сляды прагонаў агентаў, каб убачыць, дзе сістэма прыняла няправільныя рашэнні. Пішыце выпраўленні не ў выглядзе кода, а ў выглядзе кіравання (напрыклад, абнаўленне навыкаў, новае правіла ворса або ўдасканаленая аўтаматызацыя) Праглядайце толькі PR, якія агенты пазначаюць як высокарызыкоўныя (агенты паклапоцяцца пра астатняе). Прапануйце новыя ідэі і абмяркуйце расстаноўку прыярытэтаў з калегамі і штучным інтэлектам. Гэта праца няпростая і патрабуе больш глыбокага вопыту, але рычагі ўздзеяння велізарныя. Зрабіце свой codebase agent-ready Для эфектыўнасці агентам патрэбна кодавая база, у якой яны сапраўды могуць працаваць. Factory ацэньвае базу кодаў на пяці ўзроўнях сталасці, і Узровень 3 ("Стандартызаваны") - гэта тое, дзе большасць каманд павінны імкнуцца ў першую чаргу. Структура гатоўнасці агентаў Factory Кадзіруе вопыт у шматразовыя навыкі. Пасля таго, як ваша база кодаў будзе гатовая да працы з агентам, наступным крокам будзе даць агентам веды для прыняцця правільных рашэнняў з дапамогай навыкаў (у асноўным толькі тэкставыя файлы ўцэнкі). Factory выкарыстоўвае навыкі, каб закадзіраваць веды экспертаў і кампаніі ў тое, што можа выкарыстоўваць любы агент або супрацоўнік. Вось спіс навыкаў, якія Factory выкарыстоўвае ўнутры, і спасылкі на іх файлы ўцэнкі, якія вы можаце капіяваць і змяняць: Майстэрства кіравання прадуктам. Прынцыпы прадукту, 11-зоркавая база вопыту (запазычана ў Браяна Чэскі з Airbnb), шаблон PRD, рубрыка ацэнкі і моўныя рэкамендацыі - усё ў адным файле ўцэнкі. Майстэрства інтэграцыі інтэрфейсу Frontend. Інструктуе Droid аб тым, як ствараць функцыі з выкарыстаннем сістэмы праектавання Factory, умоў маршрутызацыі і стандартаў тэсціравання. Майстэрства аналітыка дадзеных AI. Выконвайце даследчы аналіз, стварайце візуалізацыі і стварайце статыстычныя справаздачы з выкарыстаннем поўнай экасістэмы Python. Навыкі ўнутраных інструментаў. Стварайце панэлі адміністратара, кансолі падтрымкі і аперацыйныя панэлі кіравання з належным кантролем доступу і запісам аўдыту. Майстэрства кадавання Vibe. Хутка стварайце прататыпы новых вэб-прыкладанняў з нуля з дапамогай сучасных фрэймворкаў. Калі вы можаце закадзіраваць тое, што вашы лепшыя людзі ведаюць, у навыкі, вам не трэба наймаць спецыялістаў для кожнай функцыі. 6 крокаў, каб рэалізаваць усё гэта на практыцы. Падвядзем вынік: адаптацыя і кіраванне агентамі становіцца асноўнай працай для кожнай функцыі. Вось шэсць рэчаў, якія вы можаце прымяніць на практыцы прама зараз:Лінейны: па змаўчанні кожны распрацоўшчык выкарыстоўвае агентскі інструмент кадавання, напрыклад Cursor, Claude Code або Codex. Прыцягніце прэм'ер-міністраў і дызайнераў да кодавай базы. Дазвольце ім прадстаўляць PR і адпраўляць код з дапамогай агентаў. Перастаньце накіроўваць кожную дробную змену праз інжынера. Ад Ramp: Вымерайце ўзровень валодання штучным інтэлектам у вашай камандзе. 4-ўзроўневая структура Ramp дае вам агульны слоўнік, дзе людзі знаходзяцца і куды ім трэба ісці. Адсочвайце выкарыстанне штучнага інтэлекту і зрабіце яго часткай чаканай прадукцыйнасці. Вы не можаце палепшыць тое, што не вымяраеце, і стымулы маюць значэнне. Ад Factory: ацаніце сваю кодавую базу на прадмет гатоўнасці агента. Выкарыстоўвайце ўзроўні гатоўнасці агента Factory, каб зразумець, ці гатовая ваша кодавая база. Кадыфікуйце вопыт вашай каманды ў шматразовыя навыкі. Закадзіруйце тое, што ведаюць вашы лепшыя людзі, у файлы навыкаў і спрашчайце іх выкарыстанне як для людзей, так і для агентаў. Перш за ўсё, агенты на борце, як вы, як чалавек. Дайце ім кантэкст, падключыце іх да свайго аперацыйнага стэка і няхай чалавек адказвае за іх вынікі. Дайце мне ведаць, што вы думаеце, у каментарах!

You May Also Like

13 Trending Songs on TikTok in March 2026 (+ How to Use Them)

China’s Cybersecurity Agency Issues Security Warning About OpenClaw

Our Best AI PM Workflows for Prototyping, Strategy, and Personal OS (2026)