Медиа про будущее работы с ИИ Every поставили на себе эксперимент: они выдали каждому сотруднику личного агента на базе OpenClaw.

Каждый экземпляр получил собственное имя — Zosia, Margot, R2-C2, Parker — как будто это настоящий коллега. Через несколько месяцев компания признала: модель не сработала, и рассказала почему.

1. Агенты были нестабильны. После очередного обновления OpenClaw они могли забыть часть своих возможностей или просто прислать «Terminated» вместо ответа. Обновления чинили старые баги и тут же создавали новые.

2. Обслуживать поломку приходилось тому же человеку, которому принадлежал агент. У сотрудников без опыта в разработке не было ни инструментов, ни навыков, чтобы чинить агента самостоятельно, а обращаться за этим к разработчикам каждый раз было накладно.

3. Агент был привязан к конкретному человеку, который его обучил, и терял всю ценность, если этот человек увольнялся. Знания и настройки уходили вместе с сотрудником, а не оставались в компании.

При этом отдельные агенты всё же работали хорошо. Margot — Plus One штатной писательницы Кейти Парротт — заметно ускорила её процесс написания статей. У гендиректора Дэна Шиппера агент R2-C2 отслеживал баги в приложении Proof. Проблема оказалась не в самой идее личного агента, а в том, что она плохо масштабируется на всю компанию.

Поэтому Every поменяли подход, пересев на общих командных агентов с конкретными функциями на инфраструктуре Claude Managed Agents. Например, агент для инженеров, который раз в неделю сам сканирует тикеты в системе поддержки Intercom, находит повторяющиеся проблемы, ищет их причины в GitHub и заводит задачи в Linear. Это конкретная работа, которая не пропадёт с чьим-то уходом.