Jūsų naujas darbas – dirbtinio intelekto agentai: kaip iš tikrųjų veikia dirbtinio intelekto įmonės

In This Article

Gerbiami prenumeratoriai, pastaruosius kelis mėnesius praleidau kalbėdamas su dirbtinio intelekto įmonių lyderiais. Dabar esu įsitikinęs, kad: dirbtinio intelekto agentų įtraukimas ir valdymas yra darbas, nesvarbu, kokia jūsų funkcija. Šiame nemokamame giluminiame nardymo etape noriu pasidalyti, kaip trys dirbtinio intelekto įmonės – „Linear“, „Ramp“ ir „Factory“ – taiko šį principą. Štai keletas citatų iš kiekvieno: Nan Yu (Produkto vadovas, „Linear“): „Turėsite dirbtinio intelekto komandos narius, kuriems galėsite skirti užduotis ir su jais kalbėtis taip pat, kaip kalbėdami su žmonėmis.“ Geoffas Charlesas (CPO, „Ramp“): „Jei nenaudojate Claude Code, nesvarbu, koks jūsų vaidmuo, tikriausiai nesilaikote. ir daugiau į daugkartinio naudojimo įgūdžius, kurių gali pasinaudoti bet kuris darbuotojas. Nan („Linear“ produktų vadovas) mano, kad: Agentai turėtų būti aukščiausios klasės darbuotojai. Turėtumėte turėti galimybę pridėti juos prie projektų, priskirti juos problemoms ir paminėti komentaruose. Tačiau Nan taip pat mano, kad žmogus visada atsako už rezultatą. Štai kaip „Linear“ kuria produktus su agentais kiekviename žingsnyje: Supraskite problemą. Agentai skaito ir apibendrina kiekvieną „Intercom“, „Zendesk“ ir „Gong“ klientų pokalbį. Jie automatiškai sukuria problemas, pašalina jų klaidas ir priskiria jas tinkamai komandai. Nustatykite sprendimą. Kadangi agentai turi prieigą prie pokalbių su klientais, jie gali padėti kartoti specifikacijas, gaudami duomenimis pagrįstas įžvalgas iš kelių kanalų. Sudarykite planą. Agentai gali suskirstyti jūsų specifikacijas į konkrečius bilietus ir automatiškai nukreipti juos į reikiamas komandas. „Linear“ agentai dabar sukuria daugumą bilietų. Žmogaus darbas yra peržiūrėti savo darbą ir laikui bėgant koreguoti kontekstą.Vykdyti. Klaidos ir mažos funkcijos tiesiogiai priskiriamos agentams, tokiems kaip Codex ir Cursor. Sudėtingoms funkcijoms inžinieriai paleidžia „Claude Code“ ir naudoja „Linear MCP“, kad atsižvelgtų į visą problemos kontekstą. Iš Nan: atrodo, kad agentų galimybės kas ketvirtį plečiasi. Nauji modeliai ir diržai stumia ribą nuo paprastų pataisymų iki vis sudėtingesnių projektų. Norite kurti su tokiais agentais kaip „Linear“? Štai 4 praktiniai žingsniai, kuriais Nan pasidalijo apie tai, ką jūsų komanda gali padaryti šiandien: kiekvienas kūrėjas pagal numatytuosius nustatymus turėtų naudoti pagrindinį agentinį kodavimo įrankį. Tai yra lengviausias pirmasis žingsnis. Pateikite oficialų įrankį („Cursor“, „Claude Code“ arba „Codex“) ir valdykite jį, kad galėtumėte matyti panaudojimą. Papildykite asinchroniniu debesies kodavimo agentu. Asinchroninio fono agentai gali vienu metu atlikti daugumą nedidelių pakeitimų ir klaidų pataisymus. „Cursor“ ir „Devin“ čia turi gerų pasiūlymų. Reikalaukite, kad dizaineriai ir PM dirbtų tiesiogiai kodų bazėje. Tokie agentai kaip Claude atveria mažos trinties kelią PM ir dizaineriams, kad jie galėtų atlikti pakeitimus tiesiogiai kodų bazėje. Kiekvienas turėtų stengtis būti kūrėjas. PM ir rinkodaros specialistai turėtų pagal nutylėjimą naudoti AI sąsają. Šios funkcijos turėtų atlikti 80–100% savo darbo per pokalbių sąsają – ar tai būtų Claude, ChatGPT, Notion AI ar kažkas panašaus. Nanas mato ateitį, kurioje žmonės bendradarbiaus su agentais specifikacijų lygmeniu – nustatys, ką ir kodėl reikia sukurti, o paskui perduos viską agentams, kad jie tvarkytų viską pasroviui.Ramp: AI įgūdžių vertinimas 4 lygiais „Ramp“ sparčiai skatina darbuotojus dirbti dirbtinio intelekto pagrindu 4 lygiais. 2025 m. „Ramp“ pristatė daugiau nei 500 funkcijų, pasiekė 1 mlrd. USD pajamų ir visa tai padarė su 25 PM.Jie tai padarė reikalaudami, kad kiekviena funkcija (inžinieriai, gaminys, dizainas, pardavimas, rinkodara, teisinė, finansai) būtų įtraukta į laivą ir dirbtų su agentais.Geoffas (CPO Ramp) pasidalijo dirbtinio intelekto įgūdžių vertinimo sistema. Šie žmonės greičiausiai ilgai nedirbs įmonėje. Jei nesate pats pradedantysis ir nenorite augti dirbtinio intelekto įrankių, Geoffas sako, kad bus labai sunku išmokyti jus tobulėti. L1: Naudoja ir tobulina GPT, projektus ir vidinius AI įrankius. Šie žmonės eksperimentuoja su AI, bet dar neautomatizavo tikro darbo. L2: sukuria programą, kuri automatizuoja dalį jųdarbas. Šie žmonės gali įvesti kodą arba pateikti reikšmingų atsiliepimų apie kitų žmonių darbą naudodami AI įrankius.L3: sistemų kūrėjai. Šie žmonės kuria dirbtinio intelekto infrastruktūrą ir įgūdžius, kurie pagreitina visus kitus komandos narius. Įmonės tikslas – visus kelti aukštyn. L0s pasirenka savarankiškai. L1 tampa L2. L2 tampa L3. O L3 daro įtaką likusiai organizacijos daliai. Geoffas taip pat pasidalijo 5 žingsniais, kurių gali imtis bet kuri įmonė, kad taptų dirbtiniu intelektu: pašalinkite visas trintis. Suteikite prieigą prie populiarių AI įrankių be jokių žetonų ar biudžeto apribojimų ir sukurkite vidinę AI įgūdžių saugyklą, iš kurios gali pasisemti bet kas. Jei sąranka sudėtinga, dauguma žmonių neįvaikins. Padarykite įvaikinimą matomą. Kurkite viešus „Slack“ kanalus, kuriuose žmonės galėtų dalytis tuo, ką sukūrė. Visada demonstruokite ne inžinierius, kurie daro įspūdingus dalykus, pvz., finansuoja iždo sistemos kūrimą arba rinkodarą, automatizuojančią svetainių kūrimą. Teikkite praktinę pagalbą. Pagrindinio biuro valandos, prie kurių gali prisijungti bet kas, kad sukurtų dirbtinio intelekto įgūdžius ir darbo eigą. Paskirkite dirbtinio intelekto ekspertus, kurių visas darbas yra skelbti evangeliją, paruošti žmones ir padėti jiems pasiekti „aha akimirką“. Stebėkite naudojimą ir įsikiškite. Rampa seka žetonų sunaudojimą AI įrankiuose vienam darbuotojui. Vadovybė dalijasi šiais duomenimis, kad sukurtų natūralią atskaitomybę ir įsikištų, kai kas nors mažai naudojasi. Padarykite tai įdarbinimo reikalavimu. PM interviu dabar apima specialią sesiją, kurios metu reikia sukurti veikiantį produktą ir paaiškinti, kodėl jį sukūrėte ir kaip jis veikia. Geoffas apibendrino savo vadovavimo filosofiją, skirtą kiekvienam „Ramp“ vaidmeniui, vienoje eilutėje: Jūsų darbas yra automatizuoti savo darbą. Geoffas: „Jei aš savo komandai 10 kartų sakau, kad CTA turi būti virš matomos ribos, tai nėra 11 kartą. Pirma diena Jei „Linear“ ir „Ramp“ parodo, kaip įmonės priima dirbtinio intelekto agentus, gamykla parodo, kas nutinka, kai aplink juos kuriate nuo pat pirmos dienos. Factory yra 55 žmonių DI programinės įrangos kūrimo įmonė, kurios vertė siekia 300 mln. Štai kuo jie skiriasi: samdyti gaminių inžinierius, gamykla nesamdo PM ir inžinierių atskirai. Vietoj to jie samdo produktų inžinierius, kurie valdo ir dirba su AI agentais. Įprasta diena atrodo taip: Ištirkite agento paleidimų pėdsakus, kad sužinotumėte, kur sistema priėmė netinkamus sprendimus. Rašykite pataisas ne kaip kodą, o kaip valdymą (pvz., įgūdžių atnaujinimą, naują pūkelių taisyklę ar patobulintą automatizavimą).Peržiūrėkite tik tuos PR, kuriuos agentai pažymi kaip rizikingus (agentai pasirūpina visa kita).Pasiūlykite naujų idėjų ir aptarkite prioritetų nustatymą su kolegomis ir dirbtiniu intelektu. Šis darbas nėra lengvas ir reikalauja gilesnių žinių. Agent-readyAgentams reikia kodų bazės, kurioje jie iš tikrųjų gali dirbti, kad būtų veiksmingi. Gamykla įvertina kodų bazes penkiuose brandos lygiuose, o 3 lygis („Standartizuotas“) yra tas, kur dauguma komandų turi siekti pirmiausia. Gamyklos agentų parengties sistemaKoduokite žinias į daugkartinio naudojimo įgūdžius. Kai jūsų kodų bazė bus paruošta agentams, kitas veiksmas yra suteikti agentams žinių, kad jie galėtų priimti gerus sprendimus pasitelkdami įgūdžius (iš esmės tik teksto žymėjimo failus). Gamykla naudoja įgūdžius, kad užkoduotų ekspertų ir įmonės žinias į tai, ką gali panaudoti bet kuris agentas ar darbuotojas. Štai sąrašas įgūdžių, kuriuos gamykla naudoja viduje, ir nuorodos į jų žymėjimo failus, kad galėtumėte kopijuoti ir modifikuoti: Produkto valdymo įgūdžiai. Produkto principai, 11 žvaigždučių patirties sistema (pasiskolinta iš Airbnb Brian Chesky), PRD šablonas, balų skyrimo rubrika ir kalbos nurodymai – visa tai viename žymėjimo faile. Priekinės vartotojo sąsajos integravimo įgūdžiai. Nurodo Droid, kaip sukurti funkcijas naudojant gamyklos projektavimo sistemą, maršruto parinkimo taisykles ir testavimo standartus. AI duomenų analitiko įgūdžiai. Vykdykite tiriamąją analizę, kurkite vizualizacijas ir generuokite statistines ataskaitas naudodami visą Python ekosistemą. Vidinių įrankių įgūdžiai. Kurkite administravimo skydelius, palaikymo pultus ir veikimo prietaisų skydelius naudodami tinkamą prieigos valdymą ir audito registravimą. Vibe kodavimo įgūdžiai. Greitai kurkite naujų žiniatinklio programų prototipus nuo nulio, naudodami modernias sistemas.Jei galite užkoduoti tai, ką žino geriausi žmonės, į įgūdžius, jums nereikia samdyti specialistų kiekvienai funkcijai.6 žingsniai, kad visa tai įgyvendintumėte.Linijinis: kiekvienam kūrėjui pagal numatytuosius nustatymus nustatykite agentinį kodavimo įrankį, pvz., žymeklį, Claude kodą arba kodeksą. Pritraukite PM ir dizainerius į kodų bazę. Leiskite jiems pateikti PR ir išsiųsti kodą naudodami agentus. Nustokite nukreipti kiekvieną mažą pakeitimą per inžinierių. Nuo rampos: įvertinkite savo komandos AI įgūdžius. Ramp 4 lygių sistema suteikia jums bendrą žodyną, kur žmonės yra ir kur jiems reikia eiti. Stebėkite AI naudojimą ir paverskite jį našumo lūkesčių dalimi. Negalite tobulinti to, ko nematuojate, o paskatos yra svarbios. Iš gamyklos: įvertinkite savo kodų bazę, kad įvertintumėte agento pasirengimą. Naudokite gamyklos agento parengties lygius, kad suprastumėte, ar jūsų kodų bazė yra paruošta.Kodifikuokite savo komandos patirtį į daugkartinio naudojimo įgūdžius. Koduokite tai, ką žino geriausi jūsų žmonės, į įgūdžių rinkmenas ir palengvinkite jų naudojimą ir žmonėms, ir agentams. Visų pirma, laive esantys agentai, tokie kaip jūs žmonės. Suteikite jiems kontekstą, prijunkite juos prie savo veiklos krūvos ir palikite žmogų atsakyti už jų rezultatus. Komentaruose rašykite savo nuomonę!

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)