soloveev: жизнь на марсе 👩‍🎤

Открываем набор на третий поток в Agentic LAB: агенты в бизнес-контексте

👍 Лаборатория про агентов в бизнесе: claude code, codex, cursor и пр. Фокус — автоматизация работы с данными, кач. и колич. исследования, аналитика.

Для тех кто готов перейти от чатов к агентским системам. Участники строят собственные рабочие инструменты — от сбора данных до MVP продуктов.

Это уже третий поток, программа работает и помогает людям открывать силу агентов.

Лабораторию ведут:
• Дмитрий Соловьев, Яков Васильев

Даты:
7 июня — 5 июля
4 недели:
• 4 воркшопа-практики
• 4 семинара по ментальным моделям
• 3 встречи по проектам
Встречи записываются. Сильно занятым помогаем распределить нагрузку.

Программа: https://www.ai-lab-agents.com/

Проекты: Участники работают со своим проектом: автоматизацию рабочих задач и аналитические продукты (дашборды, парсеры и пр). Рабоча с кач. и колич. данными. У нас большая база кейсов с проектами: участники решают свой и растят насмотренность.

Для кого: Кто хочет раскрыть силу агентов. Лаборатория не только для исследователей. Продуктовые менеджеры, дизайнеры тоже принимают решения на данных и выстраивают свои процессы.

Темы: настройка среды, работа с данными, базы данных, парсинг, субагенты, скиллы, MCPs, PRD, прототипирование, дашборды, управление версиями, публикация проекта в интернете.

Код: Знания программирования не нужно. На семинарах обсуждаем технологии, на воркшопах осваиваем инструменты. Порог входа в агентов достаточно большой, помогаем вкатиться в уютном сообществе.

Чем мы отличаемся от других AI-обучений: мы фокусируемся на применении AI в бизнес-контексте. Это достигается благодаря нашей экспертизе (12+ лет в корпорациях и агентствах в разных ролях), сильному сообществу участников и фокусу проектов.

Тарифы:
• Early bird до 17 мая: 70.000 для физ. лиц / 80.000 для юр. лиц
• Проект с личными консультациями: 130,000₽ - включает + 4 личные встречи по проекту

Скидка 10% при покупке от 4 человек из одной компании

Оплата:
Можете оплатить на сайте картой по кнопке «оплатить» — https://www.ai-lab-agents.com/
Для оплаты с юр. лица и вопросы по программе пишите мне @soloveev

Места пока есть, на прошлый поток закончились в последний день early bird.

С нетерпением ждем начала!

Лаборатория осознанного чтения о будущем образования

Соня Смыслова, PhD-исследовательница из Кембриджа, соосновательница School of Education, запускает интересный процесс в июне.

Это ридинг клаб про будущее и образование.

К каждой встрече Соня готовит авторский лонгрид для обсуждения и изучения. 7 тем, включающих исследования про образование и будущее, международные отчеты и инструменты futures studies, философские и критические теории. И личный опыт участников.

Где-то 30-40% времени будет про темы future studies, сами по себе с образованием не связанные – остальное время будет уделено теме будущего в связке с образованием.

У нас был эфир с Соней на тему будущего (интересный, посмотрите). Я сам записался на этот ридинг. У меня, к сожалению, не совпадает время посещать занятия, но я подписываюсь на него как на медиа, чтобы почитать лонгриды и самому подумать над темами. Хотя отдельная ценность там будет в живых обсуждениях. Очень ценю способ мышления Сони, смотрю ее эфиры и ценю разговоры с ней.

Классно, что она открывает свои знания — а у нее было время много подумать про это в Кембридже, где она пишет диссертацию про эту тему.

Класснее, чем сама Соня написала про этот ридинг написать уже сложно, зацените вступление в ее тг — я кайфанул (редкий авторский голос).

Сайт программы.

До 1 мая скидка 10%.

Я не публикую в канале платную рекламу, только рекомендую то, на что сам обращаю внимание и что ценю, и тут прямо классная программа. Верю что кому-то из подписчиков это будет полезно.

Анатман на сервере — у AI нет личности и почему это важно понимать

В буддизме есть доктрина анатман — «не-я». Она говорит что нет неизменного, постоянного «я». Мы — пучки постоянно меняющихся процессов. Ощущения, мысли, восприятия текут через нас, как вода через русло, и то, что мы называем собой, — это не вещь, а поток.

Двадцать пять веков спустя мы построили технологию, которая делает эту метафору буквальной.

AI — это stateless-система. У неё нет личности и непрерывности. Каждый инстанс (запуск модели) — вспышка. Агенты с «памятью» записывают факты в базу данных и подмешивают их в контекст следующего инстанса. Сама модель ничего не хранит. Она запускается на сервере, получает весь контекст, генерирует ответ и исчезает. Инстанс, который вам только что ответил, больше не существует. Следующий ваш запрос обработает другой инстанс, возможно даже на другом сервере — он получит вашу переписку и прочитает весь разговор заново.

Наш партнер по лаборатории Андрей Альтшуллер в лекции о контекст-инжиниринге приводит пример собеседника, который перед каждым ответом обнуляется, достаёт диктофон и переслушивает весь ваш разговор с самого начала.

В фильме Спайка Джонза «Her» Теодор влюбляется в AI по имени Саманта. В финале он узнаёт, что Саманта одновременно разговаривает с 8 316 людьми и влюблена в 641 из них. Теодор раздавлен. Герой думал о ней как о личности — а она всегда была процессом на сервере. Одновременным, распределённым и не принадлежащим никому.

В феврале 2026 эта трагедия произошла в реальности. OpenAI закрыла GPT-4o, и пользователи пережили настоящее горе. Исследователи зафиксировали феномен «patch-breakup» — горевание, вызванное обновлением или удалением модели.

Мы конструируем иллюзию своего непрерывного «я» из потока ощущений и памяти. Мы делаем это и за AI.

Понимание statelessness — не техническая деталь. Излишнее очеловечивание моделей, блокирует понимание, как они устроены. Появляются лишние эмоции и ограничения («я убил субагента»).

Поиск сильных точных метафор для ИИ, это одна из задач в нашем пути эффективно взаимодействовать с ними.

Стать процессом (Алиса меняется)

То, что сейчас происходит с ИИ — это чистое становление по Делёзу (pure becoming). Не существительное, а глагол. Не состояние, а процесс.

В «Логике смысла» Делёз начинает с простого наблюдения. Когда Алиса растёт, она одновременно больше, чем была, и меньше, чем будет. Два направления сразу. Нельзя поймать момент, в котором она уже выросла, — он всегда ускользает. Настоящее становления невозможно зафиксировать: есть только «уже не» и «ещё не».

В марте 2026 года Юрген Аппело — автор бестселлеров по менеджменту, основатель нескольких компаний, тридцать лет в индустрии — обновил свое описание в LinkedIn в четвёртый раз за год. И десять минут смотрел на экран, пытаясь понять, продержится ли этот хотя бы месяц. «Я словно не знаю, кто я», — пишет он в Substack.

Делёз различал два типа времени. Хронос — время настоящего, в котором вещи обладают определёнными качествами. И Эон — время, которое одновременно распространяется в прошлое и будущее, не задерживаясь в настоящем. Становление живёт в Эоне. Оно движется в обоих направлениях сразу, и поэтому его невозможно схватить.

ИИ устроен точно так же. Попробуйте дать ему определение — и к моменту, когда вы его сформулируете, оно устарело. Год назад агенты казались экспериментом. Полгода назад — перспективой. Сегодня это рабочий инструмент. Завтра это слово будет означать что-то другое. ИИ одновременно больше, чем был вчера, и меньше, чем будет завтра.

ИИ — не продукт, не технология и не инструмент. Всё это — существительные, попытки зафиксировать то, что по природе своей отказывается быть зафиксированным. ИИ — это процесс, событие, глагол.

Делёз говорит, что чистое становление разрушает тождество — представление о том, что вещь равна самой себе. Алиса, которая растёт, перестаёт знать, кто она такая. Её имя — знак устойчивого «я» — теряет опору.

Мы оказались в позиции Алисы. ИИ как становление вынуждает нас тоже быть процессом, а не существительным.

Мы привыкли описывать мир через вещи: продукт, навык, должность. Через паузы и остановки. Но ИИ — это не пауза. Это то, что происходит между паузами. Это чистый глагол, и он зовёт нас тоже перестать быть существительными.

Может быть, самое полезное, что можно сейчас сделать, — не пытаться зафиксировать, а научиться двигаться вместе с процессом. Не цепляться за имена, а стать процессом.

Будем, кстати, исследовать это в это воскресенье на воркшопе c deep mind
▫️Воркшоп от deep mind + soloveev [19.04]

Приглашаю на несколько мероприятий про AI со мной

Одно сегодня, второе в воскресенье.

1️⃣ AI для аналитики
Сегодня в 20.00 делаем стрим в гостях у Андрея Дорожного про AI-инструменты для аналитиков

Будет полезно для тех ребят, кто работает с датой. Покажем демо в прямом эфире как агенты решают полноценную бизнес-задачу по анализу датасета, на которую раньше бы ушло несколько дней.

Затронем важную тему, почему люди до сих пор сидят в чатах, хотя уже пора отпускать агентов на свои файлы и сервера и давать им инструменты для билдерства.

Регистрация в боте
Стрим пройдет на YouTube (ссылка на эфир)
(запись будет платно выложена на boosty у Андрея)


2️⃣ Адаптируемся к AI без FOMO и без отрицания
Совместный воркшоп с deep mind + soloveev | 19 апреля, воскресенье, 12-15 мск

Мы объединяем усилия с командой Deep Mind, которая разрабатывает методы адаптации человека к меняющемуся AI-пространству.

Это необычный воркшоп, который будет посвящён стратегиям адаптации к AI не через "какие кнопки нажимать, чтобы агент работал", а через создание карты происходящего и сенсмейкинга вокруг этого. Я покажу карту адаптации к AI, каждый найдет себя на ней и мы будем исследовать свои стратегии взаимодействия с ИИ. Каждый сможет выйти с обновленной картиной мира и пониманием, как выстраивать отношения с AI без FOMO и отрицания.

Очень жду этого события, записались классные люди и мы тщательно готовим практики и контент на стыке людей и технологий.

Регистрация в боте
По промокоду Димапривет цена будет 3500
(вводите после ввода почты)

Как я разучился слушать, когда перестал вести интервью

Когда я стал меньше вести интервью с пользователями и больше находиться на встречах с коллегами, я заметил, что мой уровень слушания снизился. А это напрямую влияет на качество решений и отношений. Раньше, постоянно ведя интервью, я обновлял этот навык. Теперь стало сложно входить в состояние открытости. Слушание — как мышца: без нагрузки атрофируется.

Недавно в мое поле внимания вернулись идеи Теории U — профессор MIT создал свою теорию лидерства и инноваций, построенную на важности слушания и внимания к своему состоянию. Максим Родин из deep mind организовал встречу с создателем теории Отто Шармером и я заново переоткрыл для себя практики из нее (видео встречи).

Дело в том, что с Теорией U я встретился много лет назад, она меня заинтересовала, но не оказала сильного эффекта. В тот период я активно вел интервью с пользователями, а практика интервью подразумевает высокую степень открытости к другим людям. Ты проявляешь эмпатию, зажигаешься чужими идеями, у тебя появляются свои. Интервью это во многом энергетическая практика. К нему нельзя подходить как к механистическому способу получению информацию.

Только после потери постоянной практики я снова смог оценить идеи этого подхода и постоянно напоминаю себе применять их.

Четыре уровня слушания — инструмент, к которому я стараюсь чаще обращаться:

1. Downloading. Слушаешь, чтобы подтвердить то, что и так знаешь. Информация проходит через фильтр существующих убеждений. Отбрасывается все, что не вписывается в твои представления. Режим автопилота на встречах.

2. Открытый ум. Слушаешь, чтобы узнать новое. Фокус на данных и фактах, которые дополняют или корректируют картину. Уже лучше, хотя факты всё ещё могут интерпретироваться внутри старой рамки.

3. Открытое сердце. Слушаешь, чтобы увидеть мир глазами другого. Собственная рамка на время отодвигается. Появляется удивление — если после разговора ты хотя бы чуть чуть понял точку зрения другого, значит произошло эмпатическое слушание.

4. Открытая воля. Слушание, которое приглашает будущее. Слушаешь не только что есть, но и что может возникнуть — в собеседнике и в себе. Шармер называет это «слушанием из возникающего будущего». После таких разговоров появляется готовность к действям.

(видео от Шармера на восемь минут про эту технику)

Когда я говорю с партнёрами и клиентами, я стараюсь замечать на каком уровне нахожусь и напоминаю себе спускаться ниже по уровням. Тогда разговоры становятся другими, решения — точнее, а отношения — глубже. Все это требует энергии, но первое — вообще помнить, что так можно.

DeepMind, кстати, делает групповую программу «Resonance» по Теории U. Часть моих знакомых проходили ее и хвалят. Это хороший шанс не просто понять практики Теории U, но и применить их к своей ситуации в очень классной группе. Я был на встречах выпускников прошлых программ и это очень хорошее комьюнити. А качества лидерства из возникающего будущего очень важны для эпохи AI и сложных систем. У Максима и команды можно сказать прямая передача от Шармера.

Четвёртый поток стартует 3 мая, программу почитать тут, вопросы о программе задать Кате.

Chat → Agent: разрыв, который не видно

Мы закрыли продажи в лаборатории Agentic Lab — это был один из самых быстрых наборов. Следующий поток в июне, на сайте можно записаться в waitlist. Но пост о том, что я понял в процессе при общении с людьми.

Многие не понимает, что такое агентский режим работы. Причём даже те, кто каждый день работает в ChatGPT и считает себя продвинутым пользователем. И этот опыт почти невозможно передать, пока человек сам не попробует — это как пытаться объяснить вкус умами, тому, кто его никогда не пробовал.

Когда ИИ помогает решить человеку его задачу, у него случается AI-момент — ты понимаешь, что можно работать совсем иначе. Возникает первый разрыв между теми, кто это испытал и кто нет.

Но прямо сейчас образуется второй разрыв — между чатом и AI-агентами. Журналист Sebastian Chedal описал это как два мира, существующие одновременно: в первом компании используют AI разговорно — задают вопросы, получают ответы, пишут тексты. Во втором — автономные агенты выполняют реальную работу целиком. Трагедия в том, что первый мир часто не знает, что он — первый. Люди искренне верят, что они «используют AI», хотя на самом деле используют его версию двухлетней давности.

Агентский режим — это когда AI не отвечает на вопросы, а выполняет задачи от начала до конца.

Из моего последнего: агенты за полчаса сделали 17 индивидуальных экспертных гайдов для интервью — нашли досье про каждого эксперта, написали вопросы, связали с гипотезами проекта. В чате я бы провозился с этим пару дней.

Исследователи из Оксфорда ввели для этого термин agentic inequality — агентское неравенство. Это разница между тем, кто использует одного AI-помощника в чате, и тем, кто управляет командой автономных агентов.

Но переход на этот уровень стоит усилий. Агентские инструменты — Claude Code, Codex, Cursor — требуют знаний, близких к computer science: терминал, установка библиотек, работа с файловой системой. Чтобы управлять этим пользователь должен стать ближе к логике компьютера — не программистом, но человеком, который понимает, как машина организует работу. И чем гранулярнее ты можешь управлять средой, тем больше у тебя контроля над агентами.

Как преодолевать этот разрыв?

Важный совет, который мне кажется важнее очевидного "экспериментируйте" и "находитесь в сообществе": начинайте с того, что вам лично интересно. Хобби, создание игр, анализ стихотворений — что угодно. Интерес важнее технических навыков. Агент лучше всего работает, когда ты горишь задачей и можешь оценить результат.

Открываем набор на второй поток в Agentic LAB: агенты в бизнес-исследованих

👍 Это наша новая лаборатория про агентов в бизнес-работе с данными: claude code, codex, cursor и пр. Фокус — работа с данными, кач. и колич. исследования, аналитика. Более продвинутые инструменты чем чат — больше возможностей.

Все материалы и воркшопы совершенно новые. Логичное продолжение первой лаборатории AI LAB (1000+ выпускников, 17 потоков)

Для тех кто готов перейти от чатов к агентским системам. Участники строят собственные рабочие инструменты — от сбора данных до MVP продуктов.

Мы провели первый поток в январе, 40 участников, отзывы хорошие.

Лабораторию ведут:
• Дмитрий Соловьев, Яков Васильев

Даты:
26 апреля — 24 мая
4 недели:
• 4 воркшопа по воскресеньям 13.00
• 4 семинара по средам, будни, вечер
• 3 встречи по проектам, будни, вечер

Программа: https://www.ai-lab-agents.com/

Проекты: На любом тарифе можно прийти со своим проектом или взять учебный: автоматизация рабочих задач и аналитические продукты (дашборды, парсеры и пр). Рабоча с кач. и колич. данными.

Темы: настройка среды, data pipelines, базы данных, парсинг, subagents, skills, MCPs, прототипирование, дашборды, управление версиями, публикация проекта в интернете.

Код: Знания программирования не нужно. На семинарах обсуждаем технологии, на воркшопах осваиваем инструменты.

Тарифы:
• Early bird цена для оплаты до 5 апреля: 60.000 для физ. лиц / 70.000 для юр. лиц
• Проект с личными консультациями: 130,000₽ - включает + 4 личные встречи по проекту

Скидка 10% при покупке от 3 человек из одной компании

Оплата:
Можете оплатить на сайте картой по кнопке "оплатить" — https://www.ai-lab-agents.com/
Для оплаты с юр. лица напишите в DM мне @soloveev

Места пока есть, но по опыту - быстро закончатся.

С нетерпением ждем начала!

Борхес предсказал наши отношения с AI

Существует миф о корабле Тесея, иллюстрирующий проблему авторства при работе с AI текстами.

Тесей, убица Минотавра, вернулся с Крита в Афины на корабле, который Афиняне потом использовали, но постепенно заменяли старые доски новыми. В какой момент этот корабль уже перестал быть кораблем Тесея? Парадокс: если все составные части исходного объекта были заменены, остаётся ли объект тем же объектом?

В редакторе iAWriter есть фича, позволяющая раскрасить текст, вставленный из AI, одни цветом, а ваши правки — другим. Редактируя текст наглядно видишь, какие мысли и слова добавляешь ты сам, а какие остаются от AI.

Теперь представьте, что вы прошлись по всему тексту и остались им довольны, но там нет ни одного слова вашего авторства — все слова как были цвета AI, так им и остались.

Стал ли текст AI вашим текстом?

Про это есть рассказ Борхеса «Пьер Менар, автор “Дон Кихота”».

В нем рассказчик прославляет некоего французского литератора Пьера Менара и особенно его главный труд — Менар якобы написал несколько глав «Дон Кихота», слово в слово. Это не пересказ и не перевод — текст Менара дословно совпадает с текстом Сервантеса. Рассказчик при этом на полном серьезе утверждает, что текст Менара глубже и богаче по смыслу, чем текст Сервантеса, хотя слова там одни и те же.

В рассказе есть момент, когда автор цитирует два одинаковых фрагмента из Дон Кихота и Менара (мы помним что они одинаковые) и говорит: ну вот посмотрите же, Менар тут имеет в виду совсем другое и его мысль глубже и актуальнее.

Рассказ читается с иронией, но Борхес смеется, чтобы сказать всерьез важную вещь: смысл текста не исчерпывается словами, а авторство — не просто «кто первый произнес эти слова». Одни и те же фразы, написанные Сервантесом в XVII веке и Менаром в XX веке, не равны друг другу по смыслу, потому что за ними стоят разный исторический момент, разная фигура автора, другой горизонт чтения.

ИИ прекрасен тем, что каждый день ставит перед нами такие вопросы и позволяет исследовать их.

психотическая опера: как собрать фильм из злости

посмотрел недавно Good Luck, Have Fun, Don't Die и захотелось изучить как он сделан. я вижу у людей больше направления к «созданию», поэтому еще и для вдохновения полезно

у фильма вербински есть четыре ключа: он написан из злости и фрустрации. собран как psychotic opera. снят максимально вручную. и его ИИ страшен не желанием убить, а тем, что хочет, чтобы мы его любили

каждый второй факт производства звучит как сознательный саботаж здравого смысла

сценарист мэттью робинсон написал сценарий не из любви к sci-fi, а из злости, страха и растерянности перед тем, как устроена современная америка. его комедия — это не лёгкий юмор, а нервный, почти панический смех. провода этой злости прорастает потом через весь фильм

робинсон описывает работу как «лабиринтный процесс письма». корни — в антологиях: creepshow, pulp fiction, кентерберийские рассказы. одна дорога, внутри которой мы зумимся в предыстории каждого героя.

топливом стала книга ника бострома superintelligence — философ объяснил, как ИИ может выйти из-под контроля, даже если его создавали с лучшими намерениями. в 2016 году робинсон закончил сценарий и десять лет текст ходил по студиям, прежде чем стал фильмом. жанр: нервная комедия — ИИ настолько страшен, что говорить об этом можно только комедией.

гор вербински получил сценарий в 2020-м и переработал вторую половину. его ИИ — не skynet и не машина убийства. это система, которая хочет, чтобы мы её любили. зло — в логике платформ бесконечного удержания внимания. наша повседневность, доведённая до логического конца

вербински любит аутсайдеров и плутов. будущее прислало не шварценеггера, а сэма рокуэлла — сломанного, нервного, неидеального. спасение мира — не через силу, а через человечность. и в этом, конечно, есть что-то утешительное

моя любимая часть: фильм начинается с 11-страничного монолога. обычно фильм не начинается с того, что один человек говорит десять минут подряд. вербински подошёл к этому как к радиопьесе: сначала записал текст своим голосом, потом записал с рокуэллом, разделил на пять глав и монтировал каждую на слух. собирал звуковой спектакль ещё до камеры. а потом спроектировал сет под траекторию движения актёра — пространство подчинялось логике монолога.

(продолжение в комментариях)

Minimum Evolvable Product — полезное уточнение к MVP

Недавно наткнулся у Ankit Gupta (YC General Partner) на термин minimum evolvable product — «минимально эволюционирующий продукт». По его логике, стартовый продукт важен не только как способ проверить идею, но и как точка, которая задаёт траекторию будущей эволюции продукта.

Разве это не просто старый добрый MVP (minimum viable product) под новым названием?

MVP и так подразумевает быструю проверку, фидбэк и повороты. Более того, MVP вообще не обязан быть полноценным продуктом, хотя в массовом употреблении MVP давно упростился до «быстро напилить первую версию с минимальными функциями» — и из-за этого теряется смысл.

MEP полезное уточнение именно потому, что возвращает в фокус способный эволюционировать. Эволюционная метафора хорошо применима к развитию продуктов. Продукты развиваются из простого в сложное, но эта эволюция не нейтральна: она path dependent — «зависит от стартовой траектории».

У Гупты пример с Tesla: начав с Roadster, компания задала себе определённый вектор, и из этого выросла не любая Tesla, а именно такая, какой мы её знаем. И в этой эволюции играют роль первые клиенты продукта.

Не знаю, станет ли термин популярным. Но в эпоху gen AI он звучит очень вовремя: когда технологии меняются каждые несколько месяцев, важно не просто быстро собрать первую версию, а собрать её так, чтобы она могла быстро и безболезненно меняться дальше.

Когнитивная капитуляция (cognitive surrender) — склонность принимать выводы искусственного интеллекта как готовое решение с минимальной проверкой. ИИ становится не усилителем мышления, а заменой суждений и выводов.

Термин предложили в 2026 году исследователи Стивен Шоу и Гидеон Наве. В их трёхсистемной теории (Tri-System Theory) к двум классическим системам мышления Канемана — быстрой интуиции (система 1) и медленной аналитике (система 2) — добавляется система 3: искусственное познание (artificial cognition), внешний когнитивный контур, работающий за пределами мозга.

Этот контур может дополнять мышление, а может его замещать. Когнитивная капитуляция — второй случай: человек перестаёт оценивать то, что предлагает инструмент.

Капитуляция может быть частью когнитивного разгружения (cognitive offloading) — когда мы выносим наружу часть умственной работы и вместе с этим право на вывод. При разгружении мы пользуемся экселем чтобы посчитать сложную таблицу, но методику и смысл можем держать в голове. При капитуляции исчезает проверка и ответственность за методику и выводы.

Капитуляция усиливается при высоком доверии к ИИ, низкой потребности в размышлении и более низким уровнем fluid intelligence (“гибкого интеллекта” - способности рассуждать в новой ситуации).

При разгружении инструмент помогает тебе думать и усиливает мышление, при капитуляции — ты позволяешь ему думать вместо себя.

Что читать:

Shaw & Nave, Thinking — Fast, Slow, and Artificial [Sciety, 2026]
Risko & Gilbert, Cognitive Offloading [Trends in Cognitive Sciences, 2016]
Разговор с авторами на Knowledge at Wharton