Jūsu jaunais darbs ir AI aģenti: kā AI vietējie uzņēmumi faktiski darbojas

In This Article

Cienījamie abonenti! Pēdējos dažus mēnešus esmu pavadījis, intervējot AI vietējo uzņēmumu vadītājus. Tagad esmu pārliecināts, ka: AI aģentu ieviešana un pārvaldība IR jūsu uzdevums neatkarīgi no jūsu funkcijas. Šajā bezmaksas dziļajā niršanā es vēlos pastāstīt, kā trīs mākslīgā intelekta uzņēmumi — Linear, Ramp un Factory — īsteno šo principu. Šeit ir daži citāti no katra: Nan Yu (Produkta vadītājs, Linear): “Jums būs AI komandas locekļi, kuriem varēsit uzdot uzdevumus un runāt ar tiem tāpat kā sarunāties ar cilvēkiem.” Džefs Čārlzs (CPO, Ramp): “Ja jūs neizmantojat Kloda kodu, neatkarīgi no jūsu lomas, jūs, iespējams, neveicat pietiekami labus rezultātus.” Eno Fayes (CTO, datu analīze, frontendUIctorified): un vairāk par atkārtoti lietojamām prasmēm, kuras var izmantot ikviens darbinieks.” Lasiet tālāk, lai uzzinātu, kā darbojas katrs AI uzņēmums.Lineārs: AI aģentu padarīšana par pirmās klases komandas biedriemVarat @pieminēt aģentu, lai izveidotu un piešķirtu problēmu citam aģentam.Linear pieeju aģentiem nosaka viņu produkts. Nans (Linear produktu vadītājs) uzskata, ka: aģentiem ir jābūt pirmās klases darbiniekiem. Jums vajadzētu būt iespējai tos pievienot projektiem, piešķirt tiem jautājumiem un pieminēt komentāros. Tomēr Nan arī uzskata, ka cilvēks vienmēr ir atbildīgs par rezultātu. Lūk, kā Linear veido produktus ar aģentiem katrā darbībā: Izprotiet problēmu. Aģenti lasa un apkopo katru klientu sarunu no Intercom, Zendesk un Gong. Viņi automātiski izveido problēmas, novērš to pievilcību un piešķir tos pareizajai komandai. Nosakiet risinājumu. Tā kā aģentiem ir piekļuve klientu sarunām, viņi var palīdzēt jums atkārtot specifikāciju, iegūstot ar datiem pamatotus ieskatus no vairākiem kanāliem. Izveidojiet plānu. Aģenti var sadalīt jūsu specifikācijas konkrētās biļetēs un automātiski novirzīt tās pareizajām komandām. Vietnē Linear aģenti tagad veido lielāko daļu biļešu. Cilvēka uzdevums ir pārskatīt savu darbu un laika gaitā pielāgot kontekstu. Izpildīt. Kļūdas un mazas funkcijas tiek tieši piešķirtas tādiem aģentiem kā Codex un Cursor. Sarežģītu funkciju gadījumā inženieri palaiž Claude Code un izmanto Lineāro MCP, lai pilnībā aplūkotu problēmas kontekstu. No Nan: šķiet, ka aģentu darbības joma katru ceturksni paplašinās. Jauni modeļi un siksnas virza robežu no vienkāršiem labojumiem līdz arvien sarežģītākiem projektiem. Vai vēlaties veidot ar tādiem aģentiem kā Linear? Šeit ir 4 praktiski soļi, ar kuriem Nans dalījās par to, ko jūsu komanda var paveikt šodien: Katram izstrādātājam pēc noklusējuma ir jāizmanto vadošais aģenta kodēšanas rīks. Šis ir vieglākais pirmais solis. Nodrošiniet oficiālo rīku (Cursor, Claude Code vai Codex) un pārvaldiet to, lai jūs varētu redzēt izmantošanu. Papildiniet ar asinhrono mākoņa kodēšanas aģentu. Asinhronie fona aģenti var veikt lielāko daļu nelielu izmaiņu un kļūdu labojumu. Kursoram un Devinam šeit ir labi piedāvājumi. Pieprasiet, lai dizaineri un PM strādā tieši kodu bāzē. Tādi aģenti kā Klods paver zemas berzes ceļu PM un dizaineriem, lai veiktu izmaiņas tieši kodu bāzē. Ikvienam ir jācenšas būt par veidotāju. PM un tirgotājiem pēc noklusējuma ir jāizmanto AI saskarne. Šīm funkcijām 80–100% sava darba vajadzētu veikt, izmantojot tērzēšanas saskarni — neatkarīgi no tā, vai tas ir Claude, ChatGPT, Notion AI vai kaut kas līdzīgs. Nans redz nākotni, kurā cilvēki sadarbosies ar aģentiem specifikācijas līmenī — nosakot, kas un kāpēc ir jāveido, un pēc tam visu nodos aģentiem, lai viņi visu paveiktu. Rampa: AI prasmju mērīšana 4 līmeņosRamp strauji mudina viņu darbiniekus iegūt mākslīgā intelekta pamatpiederumus 4 līmeņos. 2025. gadā uzņēmums Ramp piegādāja vairāk nekā 500 funkciju, sasniedza 1 miljarda ASV dolāru ieņēmumus un to visu paveica ar 25 PM. Viņi to izdarīja, pieprasot, lai katra funkcija (inženierzinātņu, produktu, dizaina, pārdošanas, mārketinga, juridiskās, finanšu) būtu iekļauta un strādātu ar aģentiem.Geoff (CPO Ramp) kopīgoja sistēmu mākslīgā intelekta prasmju novērtēšanai: Reizēm katram darbiniekam atrod ārkārtīgi praktisku pielietojumu. Šie cilvēki, visticamāk, ilgstoši nestrādās uzņēmumā. Ja neesat iesācējs ar izaugsmes domāšanu attiecībā uz AI rīkiem, Džefs saka, ka būs ļoti grūti iemācīt jums izcilību. L1: GPT, projektu un iekšējo AI rīku izmantošana un pielāgošana. Šie cilvēki eksperimentē ar mākslīgo intelektu, bet vēl nav automatizējuši reālu darbu. L2. Izveido lietotni, kas automatizē daļu viņudarbs. Šie cilvēki var ievadīt kodu vai sniegt jēgpilnas atsauksmes par citu cilvēku darbu, izmantojot AI rīkus. L3: Sistēmu veidotāji. Šie cilvēki veido AI infrastruktūru un prasmes, kas paātrina visus pārējos komandas dalībniekus. Uzņēmuma mērķis ir virzīt visus pa kāpnēm. L0s pats izvēlas. L1 kļūst par L2. L2 kļūst par L3. Un L3 ietekmē pārējo organizāciju. Džefs arī dalījās ar 5 soļiem, ko var veikt jebkurš uzņēmums, lai kļūtu par mākslīgā intelekta pamatpiederumu: noņemiet visas berzes. Nodrošiniet piekļuvi populāriem AI rīkiem bez ierobežojumiem attiecībā uz marķieriem vai budžetu un izveidojiet iekšēju AI prasmju krātuvi, ko ikviens var iegūt. Ja iestatīšana ir sarežģīta, lielākā daļa cilvēku neadoptēs. Padariet adopciju redzamu. Izveidojiet publiskus Slack kanālus, kuros cilvēki var kopīgot savu izveidoto. Jebkurā gadījumā parādiet cilvēkus, kas nav inženieri, kuri dara iespaidīgas lietas, piemēram, finansē kases sistēmas izveidi vai mārketingu, kas automatizē vietņu izveidi. Sniedziet praktisku atbalstu. Uzņēmēja biroja darba laiks, kam ikviens var pievienoties, lai veidotu AI prasmes un darbplūsmas. Ieceliet AI ekspertus, kuru uzdevums ir evaņģelizēt, sagatavot cilvēkus un palīdzēt viņiem sasniegt “aha mirkli”. Izsekojiet lietojumu un iejaucieties. Ramp izseko marķieru patēriņu AI rīkos uz vienu darbinieku. Leadership kopīgo šos datus, lai radītu dabisku atbildību un iejauktos, ja kāds lieto zemu. Padariet to par prasību pieņemt darbā. PM intervijas tagad ietver īpašu sesiju, kurā jums ir jāizveido darbojošs produkts un pēc tam jāpaskaidro, kāpēc jūs to izveidojāt un kā tas darbojas. Džefs apkopoja savu līderības filozofiju katrai Ramp lomai vienā rindiņā: Jūsu uzdevums ir automatizēt savu darbu. No Džefa: "Ja es 10 reizes saku savai komandai, ka CTA ir jābūt pirmajā ekrānā, labojums to nesaka jau 11. reizi. Tā ir šo prasmju atgriezeniskā saite kodēta automatizētā projektēšanas procesā, tāpēc tas nekad vairs nenotiek. pirmā diena Ja Linear un Ramp parāda, kā uzņēmumi pieņem AI aģentus, Factory parāda, kas notiek, kad jūs veidojat ap tiem no pirmās dienas. Factory ir 55 personu mākslīgā intelekta programmatūras izstrādes uzņēmums, kura vērtība ir 300 miljoni USD un kas jau no paša sākuma ir strukturēts saistībā ar AI. Lūk, ar ko tie atšķiras: nolīgt produktu inženierusFactory nepieņem darbā PM un inženierus atsevišķi. Tā vietā viņi nolīgst produktu inženierus, kuri pārvalda AI aģentus un strādā ar tiem. Parasta diena izskatās šādi: pārbaudiet aģenta palaišanas pēdas, lai redzētu, kur sistēma ir pieņēmusi sliktus lēmumus. Rakstiet labojumus nevis kā kodu, bet kā pārvaldību (piemēram, prasmes atjauninājums, jauns savārstīšanas noteikums vai uzlabota automatizācija).Pārskatiet tikai tos PR, kurus aģenti atzīmē kā augsta riska faktorus (aģenti parūpējas par pārējo).Iesakiet jaunas idejas un apspriediet prioritātes ar kolēģiem un AI.Šis darbs nav viegls, un tam ir nepieciešamas dziļākas zināšanas. aģentam gatavs Aģentiem ir nepieciešama kodu bāze, kurā viņi var strādāt, lai tie būtu efektīvi. Rūpnīca novērtē kodu bāzes piecos brieduma līmeņos, un lielākajai daļai komandu vispirms ir jāmērķē 3. līmenis (“standartizēts”).Rūpnīcas aģentu gatavības ietvarsKodē zināšanas atkārtoti lietojamās prasmēs Kad jūsu kodu bāze ir gatava aģentiem, nākamais solis ir nodrošināt aģentiem zināšanas, lai viņi varētu pieņemt labus lēmumus, izmantojot prasmes (pamatā tikai teksta atzīmju faili). Factory izmanto prasmes, lai iekodētu ekspertu un uzņēmuma zināšanas tādā veidā, ko var izmantot jebkurš aģents vai darbinieks. Šeit ir saraksts ar prasmēm, kuras Factory izmanto iekšēji, un saites uz to atzīmju failiem, lai jūs varētu kopēt un modificēt: produktu pārvaldības prasmes. Produkta principi, 11 zvaigžņu pieredzes ietvars (aizgūts no Airbnb pārstāvja Braiena Českija), PRD veidne, punktu noteikšanas rubrika un valodas norādījumi — tas viss ir vienā atzīmes failā. Frontend UI integrācijas prasme. Instruē Droid, kā izveidot funkcijas, izmantojot Factory projektēšanas sistēmu, maršrutēšanas konvencijas un testēšanas standartus. AI datu analītiķa prasmes. Veiciet izpētes analīzi, veidojiet vizualizācijas un ģenerējiet statistikas pārskatus, izmantojot pilnu Python ekosistēmu. Iemaņas iekšējiem rīkiem. Veidojiet administratora paneļus, atbalsta konsoles un darbības informācijas paneļus ar pareizu piekļuves kontroli un audita reģistrēšanu. Vibe kodēšanas prasmes. Ātri izveidojiet jaunu tīmekļa lietotņu prototipus no nulles, izmantojot modernus ietvarus.Ja varat iekodēt to, ko zina jūsu labākie darbinieki, prasmēs, jums nav jāalgo speciālisti katrai funkcijai.6 darbības, lai to visu īstenotu.Kopsavilkumā: Aģentu sagatavošana un pārvaldība kļūst par katras funkcijas pamatdarbu.Šeit ir sešas lietas, kuras varat likt lietā tūlīt: noLineārs: pēc noklusējuma katram izstrādātājam izmantojiet aģenta kodēšanas rīku, piemēram, Kursoru, Kloda kodu vai Codex. Iesaistiet PM un dizainerus kodu bāzē. Ļaujiet viņiem iesniegt PR un nosūtīt kodu, izmantojot aģentus. Pārtrauciet virzīt katru mazāko izmaiņu ar inženiera starpniecību. Sākot no rampas: novērtējiet savas komandas AI prasmes. Ramp 4 līmeņu sistēma sniedz jums kopīgu vārdu krājumu par to, kur cilvēki atrodas un kur viņiem jāiet. Izsekojiet AI lietojumam un padariet to par daļu no veiktspējas cerībām. Jūs nevarat uzlabot to, ko nevērtējat, un stimuliem ir nozīme. No rūpnīcas: novērtējiet savu kodu bāzi, lai pārbaudītu aģenta gatavību. Izmantojiet Factory aģentu gatavības līmeņus, lai saprastu, vai jūsu kodu bāze ir gatava. Kodificējiet savas komandas zināšanas atkārtoti izmantojamās prasmēs. Iekodējiet to, ko jūsu labākie cilvēki zina, prasmju failos un atvieglojiet to izmantošanu gan cilvēkiem, gan aģentiem. Pirmkārt, tādi aģenti kā jūs, piemēram, cilvēki. Piešķiriet tiem kontekstu, savienojiet tos ar savu operatīvo grupu un ļaujiet cilvēkam būt atbildīgiem par viņu rezultātiem. Paziņojiet man, ko jūs domājat komentāros!

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