თქვენი ახალი სამუშაო არის ხელოვნური ინტელექტის აგენტები: როგორ ფუნქციონირებენ AI ადგილობრივი კომპანიები

In This Article

ძვირფასო აბონენტებო, ბოლო რამდენიმე თვე გავატარე ინტერვიუში AI-ის მშობლიური კომპანიების ლიდერებთან. ახლა დარწმუნებული ვარ, რომ: ხელოვნური ინტელექტის აგენტების ჩართვა და მართვა არის სამუშაო, არ აქვს მნიშვნელობა რა ფუნქცია გაქვთ. ამ უფასო ღრმა ჩაძირვისას, მსურს გაგიზიაროთ, თუ როგორ ახორციელებენ ამ პრინციპს პრაქტიკაში სამი AI-ის მშობლიური კომპანია - Linear, Ramp და Factory. აქ არის რამოდენიმე ციტატა თითოეულისგან: ნან იუ (პროდუქტის ხელმძღვანელი, ხაზოვანი): „გყავთ AI გუნდის წევრები, რომლებსაც შეძლებთ დაავალოთ დავალებები და ესაუბროთ ისევე, როგორც ესაუბრებით ადამიანებს“. მონაცემთა ანალიზი და სხვა მრავალჯერადი გამოყენების უნარები, რომლებსაც ნებისმიერ თანამშრომელს შეუძლია გამოიყენოს.“ წაიკითხეთ, თუ როგორ მუშაობს ყოველი AI-ის ადგილობრივი კომპანია. ხაზოვანი: ხელოვნური ინტელექტის აგენტების შექმნა პირველი კლასის თანაგუნდელებისთვის, შეგიძლიათ @აღნიშნოთ აგენტი, რომ შექმნას და მიაწოდოს საკითხი სხვა აგენტსLinear-ის მიდგომა აგენტების მიმართ ყალიბდება მათი პროდუქტის მიხედვით. ნანი (Linear-ის პროდუქტის ხელმძღვანელი) თვლის, რომ: აგენტები უნდა იყვნენ პირველი კლასის თანამშრომლები. თქვენ უნდა შეგეძლოთ მათი დამატება პროექტებში, დაავალოთ ისინი საკითხებზე და აღნიშნოთ კომენტარებში. თუმცა, ნანი ასევე თვლის, რომ ადამიანი ყოველთვის პასუხისმგებელია შედეგზე. აი, როგორ ქმნის Linear პროდუქტებს აგენტებთან ყოველ ნაბიჯზე: გაიგეთ პრობლემა. აგენტები კითხულობენ და აჯამებენ მომხმარებელთა ყველა საუბარს Intercom-იდან, Zendesk-დან და Gong-იდან. ისინი ავტომატურად ქმნიან საკითხებს, ამცირებენ მათ ნარჩენებთან შედარებით და ანაწილებენ სწორ გუნდს. განსაზღვრეთ გამოსავალი. იმის გამო, რომ აგენტებს აქვთ წვდომა მომხმარებელთა საუბრებზე, მათ შეუძლიათ დაგეხმარონ სპეციფიკაციის გამეორებაში მრავალი არხიდან მონაცემთა მხარდაჭერილი ინფორმაციის ამოღებით. შეადგინე გეგმა. აგენტებს შეუძლიათ თქვენი სპეციფიკა დაარღვიონ კონკრეტულ ბილეთებად და ავტომატურად გაგზავნონ ისინი სწორ გუნდებში. Linear-ში აგენტები ახლა ქმნიან ბილეთების უმრავლესობას. ადამიანის ამოცანაა გადახედოს მათ სამუშაოს და მოახდინოს კონტექსტის კორექტირება დროთა განმავლობაში. შეასრულოს. შეცდომები და მცირე ფუნქციები პირდაპირ ენიჭება აგენტებს, როგორიცაა Codex და Cursor. კომპლექსური ფუნქციებისთვის, ინჟინრები ამუშავებენ Claude Code-ს და იყენებენ Linear MCP-ს, რათა ამოიღონ საკითხის სრული კონტექსტი. Nan-დან: როგორც ჩანს, ყოველ კვარტალში ფართოვდება ის სფერო, რასაც აგენტები უმკლავდებიან. ახალი მოდელები და აღკაზმულობა საზღვრებს უბიძგებს მარტივი შესწორებებიდან უფრო რთულ პროექტებამდე. გსურთ შექმნათ ისეთი აგენტებით, როგორიცაა Linear? აქ არის 4 პრაქტიკული ნაბიჯი, რომელიც ნანმა გააზიარა იმის შესახებ, თუ რა შეუძლია დღეს თქვენს გუნდს: ყველა დეველოპერმა ნაგულისხმევად უნდა გამოიყენოს წამყვანი აგენტური კოდირების ინსტრუმენტი. ეს არის ყველაზე მარტივი პირველი ნაბიჯი. მიაწოდეთ ოფიციალური ხელსაწყო (კურსორი, კლოდ კოდი ან კოდექსი) და მართეთ იგი, რათა იხილოთ გამოყენება. დამატეთ ასინქრონული ღრუბლოვანი კოდირების აგენტი. ასინქრონული ფონის აგენტებს შეუძლიათ ერთჯერად გადაიღონ ყველაზე მცირე ცვლილებები და შეცდომების გამოსწორება. კურსორს და დევინს აქ კარგი შეთავაზებები აქვთ. დაჟინებით მოითხოვეთ, რომ დიზაინერები და PM-ები მუშაობდნენ უშუალოდ კოდების ბაზაზე. აგენტები, როგორიცაა კლოდი, ხსნიან დაბალი ხახუნის გზას PM-ებისთვის და დიზაინერებისთვის, რათა ცვლილებები შეიტანონ პირდაპირ კოდების ბაზაში. ყველა უნდა იბრძოდეს იყოს მშენებელი. PM-ებმა და მარკეტოლოგებმა ნაგულისხმევად უნდა დააყენონ AI ინტერფეისი. ეს ფუნქციები თავიანთი სამუშაოს 80-100%-ს უნდა ასრულებდნენ ჩატის ინტერფეისის მეშვეობით – იქნება ეს კლოდ, ChatGPT, Notion AI თუ რაიმე მსგავსი. ნანი ხედავს მომავალს, სადაც ადამიანები ითანამშრომლებენ აგენტებთან სპეციფიურ დონეზე - განსაზღვრავენ, რა უნდა აშენდეს და რატომ - და შემდეგ აგენტებს გადასცემენ ყველაფერს, რათა გაუმკლავდნენ ყველაფერს ქვემოთ. Ramp: AI-ის უნარების გაზომვა 4 დონეზეRamp სწრაფად უბიძგებს თავის თანამშრომლებს, იყვნენ ხელოვნური ინტელექტის მშობლიური 4 დონეზე. როგორ აიძულოთ თქვენი მთელი კომპანიის მიღება. 2025 წელს Ramp-მა გამოგზავნა 500+ ფუნქცია, მიაღწია $1B შემოსავალს და ეს ყველაფერი გააკეთა 25 PM-ით. მათ ეს გააკეთეს იმით, რომ მოითხოვეს თითოეული ფუნქცია (ინგლ., პროდუქტი, დიზაინი, გაყიდვები, მარკეტინგი, იურიდიული, ფინანსები) და აგენტებთან მუშაობა. პრაქტიკული:L0: ზოგჯერ იყენებს ChatGPT. ეს ადამიანები დიდი ალბათობით არ იქნებიან კომპანიაში გრძელვადიან პერიოდში. თუ თქვენ არ ხართ თვითმმართველობის დამწყები, ზრდის აზროვნებით ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუმენტების მიმართ, ჯეოფი ამბობს, რომ ძალიან რთული იქნება თქვენი გაწვრთნა ბრწყინვალედ. L1: იყენებს და ასწორებს GPT-ებს, პროექტებს და შიდა AI ინსტრუმენტებს. ეს ადამიანები ატარებენ ექსპერიმენტებს AI-ზე, მაგრამ ჯერ არ აქვთ ავტომატიზირებული რეალური სამუშაო. L2: აშენებს აპს, რომელიც ავტომატიზირებს მათ ნაწილსსამუშაო. ამ ადამიანებს შეუძლიათ შეიტანონ კოდი ან გააკეთონ მნიშვნელოვანი გამოხმაურება სხვა ადამიანების მუშაობაზე AI ინსტრუმენტების გამოყენებით.L3: სისტემების შემქმნელები. ეს ადამიანები აშენებენ ხელოვნური ინტელექტის ინფრასტრუქტურას და უნარებს, რომლებიც აჩქარებს გუნდში ყველა დანარჩენს. კომპანიის მიზანია ყველა ასწიოს კიბეზე. L0-ები თავად აირჩევენ. L1 ხდება L2. L2 ხდება L3. და L3-ები გავლენას ახდენენ ორგანიზაციის დანარჩენ ნაწილზე. ჯეოფმა ასევე გააზიარა 5 ნაბიჯი, რომელიც ნებისმიერ კომპანიას შეუძლია გადადგას ხელოვნური ინტელექტის მფლობელად ჩამოყალიბებისთვის: ყველანაირი ხახუნის მოხსნა. მიეცით წვდომა AI-ის პოპულარულ ინსტრუმენტებზე ტოკენების ან ბიუჯეტის შეზღუდვის გარეშე და შექმენით AI უნარების შიდა საცავი, საიდანაც ნებისმიერს შეუძლია გამოიყენოს. თუ დაყენება რთულია, ადამიანების უმეტესობა არ მიიღებს. შექმენით საჯარო Slack არხები, სადაც ადამიანებს შეუძლიათ გააზიარონ ის, რაც ააშენეს. საერთოდ, აჩვენეთ არაინჟინრები, რომლებიც აკეთებენ შთამბეჭდავ საქმეებს, როგორიცაა სახაზინო სისტემის ფინანსები ან ვებსაიტების შექმნის ავტომატიზირებული მარკეტინგი. უზრუნველყოთ პრაქტიკული მხარდაჭერა. მასპინძელი ოფისის საათები, რომელსაც ნებისმიერს შეუძლია შეუერთდეს ხელოვნური ინტელექტის უნარებისა და სამუშაო პროცესების ასაშენებლად. დანიშნეთ ხელოვნური ინტელექტის ექსპერტები, რომელთა მთელი ამოცანაა ევანგელიზაცია, ხალხის მოწყობა და დახმარება მათ „აჰა მომენტის“ მიღწევაში. თვალყური ადევნეთ გამოყენებას და ჩაერიეთ. Ramp აკონტროლებს ნიშნების მოხმარებას AI ინსტრუმენტებში თითო თანამშრომელს. ხელმძღვანელობა აზიარებს ამ მონაცემებს ბუნებრივი ანგარიშვალდებულების შესაქმნელად და გადადგას, როდესაც ვინმეს გამოყენება დაბალია. აქციეთ ეს დაქირავების მოთხოვნად. PM-ის ინტერვიუები ახლა მოიცავს სპეციალურ სესიას, სადაც თქვენ უნდა შექმნათ სამუშაო პროდუქტი და შემდეგ ახსნათ, რატომ ააწყვეთ იგი და როგორ მუშაობს. ჯეფმა შეაჯამა თავისი ლიდერობის ფილოსოფია Ramp-ში ყველა როლისთვის ერთ სტრიქონში: თქვენი ამოცანაა თქვენი სამუშაოს ავტომატიზაცია. ჯეფისგან: „თუ ჩემს გუნდს 10-ჯერ ვეუბნები, რომ CTA უნდა იყოს მაღლა, შესწორება არ ნიშნავს ამას მე-11-ჯერ. პირველი დღე თუ Linear და Ramp აჩვენებენ, თუ როგორ ითვისებენ კომპანიები AI აგენტებს, Factory აჩვენებს, თუ რა ხდება, როდესაც თქვენ აშენებთ მათ გარშემო პირველი დღიდან. Factory არის 55 კაციანი AI პროგრამული უზრუნველყოფის დამუშავების კომპანია, რომლის ღირებულებაა 300 მილიონი აშშ დოლარი, რომელიც სტრუქტურირებულია ხელოვნური ინტელექტის გარშემო თავიდანვე. აი, რა განასხვავებს მათ: დაიქირავეთ პროდუქტის ინჟინრები ქარხანა არ ქირაობს PM-ებს და ინჟინრებს ცალ-ცალკე. ამის ნაცვლად, ისინი ქირაობენ პროდუქტის ინჟინრებს, რომლებიც მართავენ და მუშაობენ AI აგენტებთან. ტიპიური დღე ასე გამოიყურება: გამოიკვლიეთ კვალი აგენტის გაშვებებიდან, რათა ნახოთ, სად მიიღო სისტემამ ცუდი გადაწყვეტილებები. დაწერეთ შესწორებები არა როგორც კოდი, არამედ როგორც მმართველობა (მაგ., უნარების განახლება, ახალი ლინტის წესი ან დახვეწილი ავტომატიზაცია) გადახედეთ მხოლოდ იმ PR-ებს, რომლებსაც აგენტები ასახელებენ, როგორც მაღალი რისკის შემცველობას (აგენტები ზრუნავენ დანარჩენზე). შესთავაზეთ ახალი იდეები და დებატების პრიორიტეტიზაცია კოლეგებთან და AI-სთან ერთად. enormous.Make your codebase agent-readyAgents სჭირდება კოდის ბაზა, რომელშიც რეალურად შეუძლიათ იმუშაონ, რომ ეფექტური იყოს. ქარხანა აგროვებს კოდების ბაზებს ხუთ სიმწიფის დონეზე, ხოლო მე-3 დონე („სტანდარტიზებული“) არის ის, სადაც გუნდების უმეტესობამ პირველ რიგში უნდა დაისაჯოს. ქარხნის აგენტის მზადყოფნის ჩარჩო დაშიფრეთ ექსპერტიზა მრავალჯერადი გამოყენების უნარებში, როგორც კი თქვენი კოდის ბაზა მზად იქნება აგენტისთვის, შემდეგი ნაბიჯი აგენტებს აძლევს ცოდნას, მიიღონ კარგი გადაწყვეტილებები ფაილები (მხოლოდ skill-ის საშუალებით). ქარხანა იყენებს უნარებს ექსპერტებისა და კომპანიის ცოდნის კოდირებისთვის ისეთ რამეში, რაც ნებისმიერ აგენტს ან თანამშრომელს შეუძლია გამოიყენოს. აქ მოცემულია იმ უნარების სია, რომლებსაც ქარხანა იყენებს შიგნით და აკავშირებს მათ მარკირების ფაილებს, რომ დააკოპიროთ და შეცვალოთ: პროდუქტის მართვის უნარი. პროდუქტის პრინციპები, 11 ვარსკვლავიანი გამოცდილების ჩარჩო (ნასესხები Airbnb-ის ბრაიან ჩესკისგან), PRD შაბლონი, ქულების რუბრიკა და ენობრივი მითითებები, ეს ყველაფერი ერთ მარკირების ფაილში. ინტერფეისის წინა ინტეგრაციის უნარი. ავალებს Droid-ს, თუ როგორ უნდა შექმნას ფუნქციები Factory-ის დიზაინის სისტემის, მარშრუტიზაციის კონვენციებისა და ტესტირების სტანდარტების გამოყენებით. AI მონაცემთა ანალიტიკოსის უნარი. ჩაატარეთ საძიებო ანალიზი, შექმენით ვიზუალიზაცია და შექმენით სტატისტიკური ანგარიშები Python-ის სრული ეკოსისტემის გამოყენებით. შიდა ხელსაწყოების უნარი. შექმენით ადმინისტრაციული პანელები, დამხმარე კონსოლები და ოპერაციული დაფები სათანადო წვდომის კონტროლით და აუდიტის შესვლის გამომცხვარი. Vibe კოდირების უნარით. სწრაფად შექმენით ახალი ვებ აპლიკაციების პროტოტიპები ნულიდან თანამედროვე ჩარჩოებით. თუ თქვენ შეგიძლიათ დაშიფვროთ ის, რაც თქვენს საუკეთესო ადამიანებს იციან, არ დაგჭირდებათ სპეციალისტების დაქირავება ყველა ფუნქციისთვის. 6 ნაბიჯი ამ ყველაფრის პრაქტიკაში გამოსაყენებლად. შეჯამება: აგენტების ჩართვა და მართვა ხდება ძირითადი სამუშაო ყველა ფუნქციისთვის. აქ არის ექვსი რამ, რისი გამოყენებაც შეგიძლიათ ახლავე:F.ხაზოვანი: ნაგულისხმევი ყველა დეველოპერი დააყენეთ აგენტური კოდირების ხელსაწყოზე, როგორიცაა კურსორი, კლოდ კოდი ან კოდექსი. შეიტანეთ PM-ები და დიზაინერები კოდების ბაზაში. მიეცით მათ წარადგინონ PR და გაგზავნის კოდი აგენტების გამოყენებით. შეწყვიტეთ ყოველი მცირე ცვლილების მარშრუტირება ინჟინრის მეშვეობით. Ramp-დან: გაზომეთ AI-ის ცოდნა თქვენს გუნდში. Ramp-ის 4 დონის ჩარჩო გაძლევთ გაზიარებულ ლექსიკას იმის შესახებ, თუ სად არიან ადამიანები და სად უნდა წავიდნენ. თვალყური ადევნეთ AI-ს გამოყენებას და გახადეთ ის შესრულების მოლოდინების ნაწილი. თქვენ არ შეგიძლიათ გააუმჯობესოთ ის, რასაც არ აფასებთ და სტიმულები მნიშვნელოვანია. ქარხნიდან: შეაფასეთ თქვენი კოდების ბაზა აგენტის მზადყოფნისთვის. გამოიყენეთ Factory-ის აგენტის მზადყოფნის დონეები იმის გასაგებად, მზად არის თუ არა თქვენი კოდების ბაზა. დააკოდირეთ თქვენი გუნდის გამოცდილება მრავალჯერადი გამოყენების უნარებში. დაშიფვრეთ ის, რაც თქვენმა საუკეთესო ადამიანებმა იციან უნარების ფაილებში და გაუადვილეთ როგორც ადამიანებს, ასევე აგენტებს მათი გამოყენება. უპირველეს ყოვლისა, ბორტ აგენტები, როგორიც თქვენ ადამიანზე ხართ. მიეცით მათ კონტექსტი, დააკავშირეთ ისინი თქვენს ოპერაციულ დასტასთან და აიღეთ პასუხისმგებელი ადამიანი მათ შედეგებზე. შემატყობინეთ რას ფიქრობთ კომენტარებში!

You May Also Like

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

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

China’s Cybersecurity Agency Issues Security Warning About OpenClaw