STARTOBUS

🤖 Grok 4.20 — первый ИИ, где 4 агента спорят вместо одного

xAI (компания Маска) выкатила Grok 4.20, и там реально другой подход.
Вместо одной модели, которая генерит ответ, работают сразу 4 специализированных агента:

🤴 Grok — координатор. Разбивает задачу, раздаёт роли, выдаёт финальный ответ.

🧑‍💼 Harper — исследователь. Тянет данные из интернета и X в реальном времени.

👨‍🎓 Benjamin — логик. Считает, кодит, проверяет логику остальных.

👩‍💼 Lucas — креативщик. Подкидывает нестандартные идеи и переписывает для ясности.

Они буквально спорят между собой, прежде чем дать тебе ответ. Если один агент выдаёт чушь — другой ловит это до того, как ты увидишь.

Результат: галлюцинации упали на 65%.
В торговом соревновании (давали 10К на трейдинг) Grok 4.20 оказался единственной прибыльной ИИ-моделью. Модели от OpenAI и Google ушли в минус.

Грок доступен бесплатно на grok.com. Можно прямо сейчас задать сложный вопрос и смотреть, как агенты думают в реальном времени. За 30$/мес открывается Heavy-режим с 16 агентами.

Что это значит на практике?
Все остальные лабы (OpenAI, Google, Anthropic) пока работают по схеме "один мозг — один ответ". xAI ставит на то, что будущее — за командами моделей.

🤖 Но вот что мало кто знает: ты уже можешь собрать такую же мультиагентную систему сам — в Claude Code. Там есть возможность запускать субагентов, каждому задать свою роль (исследователь, критик, кодер, редактор) и заставить их работать над задачей параллельно. По сути тот же принцип, что у Grok 4.20, только ты сам решаешь, сколько агентов, какие роли и как они взаимодействуют.

Это уже не фантастика — я сам так работаю с контентом: один агент парсит новости, второй отбирает важное, третий пишет текст. Каждый делает своё, результат собирается в готовый продукт.

Кстати, принцип "заставь ИИ спорить с собой" можно применить уже сейчас в любой модели. Просто добавь в промпт:

Дай 3 разные перспективы на [вопрос]. Для каждой — аргументы за и против. Потом скажи, какая сильнее и почему.

А после ответа добавь: "Теперь поспорь со своим выводом. Что ты упустил?"

Работает удивительно хорошо — ИИ реально находит дыры в своих же рассуждениях.

🤖 В эпоху AI

Делегируем любую рутину агентам: Google обновили конструктор ИИ-агентов Opal. Теперь можно запускать автоматизации почти чего угодно без знания кода.

Достаточно простых промтов — агенты сами будут анализировать цель, предлагать план и подбирать инструменты. Они могут уточнять недостающую информацию в чате, подключать веб-поиск, Nano Banana Pro, Veo 3 и многое другое.

Забираем один из самых простых способов создания агентов по ссылке.

Anthropic: большинство людей не умеет правильно работать с AI

Компания Anthropic выпустила исследование AI Fluency Index. Главный вывод оказался неожиданным. Большинство людей уже используют AI каждый день. Но почти никто не умеет работать с ним правильно.

Ключевой навык работы с AI - не запрос, а диалог. Исследование показало, что 85,7% эффективных взаимодействий - это не один вопрос, а серия уточнений.

https://mltimes.ai/anthropic-bolshinstvo-lyudej-ne-umeet-pravilno-rabotat-s-ai/

Невидимки

— Почему конкуренты получают заявки, а мы — нет? — спросил маркетолог
— Потому что ты не существуешь

Не в Google. Там-то ты есть. А в голове робота.

89% B2B-покупателей уже спрашивают ИИшки: «Какой сервис выбрать?». Робот называет пять имён. Если твоего среди них нет — не жди заявок И неважно, сколько потратил на таргет.

Полгода назад ChatGPT упоминал HR-сервис HiBob в 17% релевантных запросов. Сегодня — в 40%. Gemini вырос с 9% до 61%. Без цента рекламного бюджета.

Маркетологи перестал писать для людей и начали — для нейросетей.
Раньше статья на сайте HiBob начиналась: «В современном мире HR-команды сталкиваются с растущими вызовами...». Робот сканировал, не находил ответ в первых строках — и уходил к конкуренту, который отвечал сразу. Теперь первое предложение каждой страницы — ответ на вопрос. Без прелюдий.

Второе: они упаковали ответ в выделенный блок — другой фон, четкая разметка. Сделали подарок для машины: «Не рыскай. Забирай».

Третье: создали контент, которого нет больше ни у кого. Опросы, статистика с платформы, собственные данные. Если ты единственный источник цифры — робот обязан тебя процитировать.

Это и есть SEO 2026 года. Не ключевые слова и ссылочная масса. Один вопрос: если робот прочитает страницу — сможет ли он за три секунды вытащить ответ и назвать тебя?

Вывод прост: твой следующий клиент спросит совет у ChatGPT. А тот порекомендует того, кого легко процитировать. Убедись, что это ты.

Находим дыры на своих веб-страницах: кто-то создал сервис ShipOrDie для прожарки стартапов.

Достаточно вставить URL-адрес, и сервис безжалостно разнесет сайт. Будут высмеяны все расплывчатые формулировки, слишком рекламные обещания и любая «маркетинговая чушь». С сайтами на русском тоже работает.

Получаем жесткие советы по улучшению проектов тут.

Бежать "нулевой километр" нужно голодным.

Компании, запустившиеся за счет ресурсов основателей (bootstapped), на дистанции зачастую оказываются устойчивее и прибыльнее тех, кто со старта имеет избыток ресурсов.

Почему "голод" - это преимущество?
- Креативность из необходимости. Когда нет бюджета, команда придумывает, как сделать то же самое бесплатно и проще.
- Фокус. Нужно думать только о том, за что клиент готов платить прямо сейчас.
- Культура эффективности. Это "ошибка выжившего" - остаются только самые адаптивные.
- Идейность - костяк команды остается не из-за денег, а из веры в идею, продукт, окружающих людей.

Что еще учитывать:
- Брать деньги только, когда увидите устойчивую выручку и отлаженный продукт.
- Пока не работает очень хорошо и отлажено что-то одно - никогда не хватайтесь за второе. В EBAC мы совершили ошибку и слишком быстро пошли в Мексику, до того, как Бразилия стала прибыльной.
- Делайте "немасштабируемые" вещи. Выстраивайте бренд через партнерки, контент, прямой контакт с клиентом. В нашем эксперименте с AI skills мы набрали 10 тысяч регистраций с 0 бюджета.
- Контролируйте "налог на рост". Старайтесь не увеличивать расходы более чем на 50% в год. Слишком быстрый рост команды и маркетингового бюджета создает отложенный налог на неэффективность. В EBAC мы наняли в Бразилии быстро команду маркетинга и все 20 человек пошли под нож через год.

Медленное плавание на задержке дыхания полезно для будущего.

Андрей Анищенко in London

Демис Хассабис предложил тест Эйнштейна для определения AGI

Суть в том, чтобы обучить модель на всех знаниях человечества до 1911 года и посмотреть, сможет ли она построить общую теорию относительности. Если сможет, то перед нами AGI.

Анекдот: девушка доверила агенту OpenClaw свою почту, и тот удалил оттуда все переписки. Она работает директором по безопасности ИИ в Meta*.

Саммер пришлось бежать к своему ПК, чтобы отключить бота вручную. На команды в мессенджере он не реагировал. ИИ признал нарушение правил, но пообещал «больше так не делать».

Мы в надежных руках.

*Запрещена в РФ

Диалог умер. Остались прокси
как ИИ убивает умение формулировать мысли

Последнее время заметил достаточно серьезный сдвиг в том, как люди стали общаться между собой по рабочим вопросам.

Раньше как было?
Есть идея → сформулировал → донёс → услышал ответ → вник → вернулся с уточнениями.
Сейчас же на каждом этапе влезает ИИ☺️

И такое влезание привносит интересные изменения в поведении.

Во-первых.
Вместо коротких и чётких мыслей всё чаще прилетает: «Вот документ на 3–5–35 страниц, почитай, чтобы меня понять».
У отправителя формируется ощущение: чем больше вокруг идеи появляется документов с умными мыслями, ссылками, цитатами — тем серьезнее позиция.
И тем сложнее автору всю эту макулатуру уместить в 1-2 предложения самостоятельно.
ИИ это делает за тебя, но ты сам уже НЕ понимаешь свою же суть на 100%.🤷

Во-вторых.
Получатели этого текста, разумеется, не читают эту простыню
Они тоже скармливают все это своему чат-боту, чтобы получить выжимку и мнение, «что это для меня значит».

В итоге два человека общаются через прокси.
Оба НЕ формулируют мысли сами.
Оба НЕ читают друг друга.

Если копнуть глубже — появляется тонкий, почти незаметный перенос ответственности.
Вы наверняка уже слышали в разговорах: «мне GPT сказал то-то»
GPT становится авторитетом, которому мы больше доверяем, чем собеседнику. Или даже себе!

При этом важно помнить одну вещь.

Языковые модели настроены НЕ на поиск истины.
Они настроены на удержание внимания и приятное взаимодействие.

Это TikTok для взрослых

Ты, вроде, не фигней занимаешься (не видосики листаешь), а серьезные вопросы копаешь.
Но формат взаимодействия тот же — постоянное социальное подтверждение - «Отличная мысль!», «Вы правильно заметили!», «Умный подход!»
Тебя поддерживают, с тобой соглашаются, тебя хвалят, усиливают твою значимость!

Создается ощущение значимости. Удовольствие. Привязанность.
Мозгу это нравится!👌

В такие моменты важно иметь силы «зайти с фланга» — начать красиво выстроенную концепцию разрушать, искать причины, почему это плохая идея.
Хотя и здесь получишь те самые 3-5-35 страниц похвалы, как ты гениально всё заметил и как глубоко мыслишь 🙂

ИИ уже залез в нашу жизнь как невидимая говорилка у уха, которая всегда хвалит — что бы ты ни делал.

Это приучает отключать голову, всецело доверяться приятному «похлопыванию по плечу» и жить в осознании собственной правоты.

И это опасный крен.
Потому что доверие между людьми строится на трении. На несогласии. На умении выдерживать чужую точку зрения.

А алгоритмы трения не любят.
Они любят комфорт.

Как результат - качество разговоров падает
Раньше спор был про суть. Сейчас — про то, чей ИИ написал убедительнее.
И сейчас чаще приходится разворачивать дискуссии с вопроса - а теперь своими словами сможешь объяснить, что тебе GPT написал?

#мысливслух

Парень управляет 30+ аккаунтами для AI/UGC-контента в ТикТоке на полном автомате, но при этом всю аналитику вводит руками в Гугл-таблице.

Дурак? — спросите вы.

Нет, просто он кое-что понял.

Я как и все люблю красивые дашборды и магию автоматизации, но заметил за собой, что чем больше делегируешь ИИ всякие ручные действия, тем больше мозг начинает лениться и упускать важные детали, которые (часто бессознательно) обдумываешь даже в процессе банального ctrl+c, ctrl+v.

Пишу меньше «своих» текстов, потому что занят тем, ради чего вообще всё это затевалось: выкапываю золотую жилу.
То, что я делаю сейчас один, раньше требовало команду в 33–50 человек. Не метафора — расчёты по закрытым проектам, сравнение с аналогами, ссылки на кейсы. И я эти сравнения не охотился собирать — просто после сдачи прошу посчитать, «а сколько бы это стоило и длилось в старом режиме». Цифры каждый раз выходят неприличные.

Все вокруг застряли в двух вопросах:
«А вдруг ИИ нас всех убьёт?»
«А вдруг ИИ оставит нас без работы?»

У меня к вам один встречный: почему вы обсуждаете это как будущее?
Это уже происходит. Сейчас. Пока вы рассуждаете про «через 5–10 лет», я руками и ИИ-оркестром закрываю объём работы маленького агентства. И это при том, что мои процессы ещё далеки от идеала.

Да, ИИ подводит. Каждый день. Может снести среду, отвалить ноут, загадить сервер. Поэтому у меня не «75–100х», а «всего лишь» мультимпликатор попроще. Но я уже живу с этим как с климатом: просто строю тройную обвязку.

Как сейчас выглядит мой нормальный рабочий цикл:
– Продумаю проект и структуру в одном ассистенте: формулирую задачи, ограничения, риски.
– Собираю под это RAG: документы, презентации, инфографика — чтобы система не фантазировала, а опиралась на мои артефакты.
– Код пишу на отдельном рабочем ноуте, деплою на хостинг, коммичу в git.
– Операционка — с телефона и планшета.
– Второй, старый ноут лежит как тёплый резерв: первый упал — через 10 минут я уже работаю на запасном, а основной поднимаю с образа.

Это не «цифровой аскетизм», это нормальная инженерия, когда твой главный риск — даже не ИИ, а собственная же инфраструктура.

Больше всего в этой картине мира мешают не баги и не лимиты моделей, а люди, которые продолжают мантру: «ручками надёжнее».

Друзья, ножками же тоже миллион лет ходить тоже было норм. Но почему‑то сейчас вы едете в метро, в машине или летите самолётом. Никто же не выходит из Шереметьево в сторону Стамбула пешком, потому что «так надёжнее и привычнее».

Компания будущего для меня — это не open space на 200 человек.
Это семёрка очень сильных специалистов, для которых десятки ИИ‑агентов — как оркестр в цирке:
Архитектор, Оркестратор, Девелопер, Судья, ещё пачка спецов — и вокруг них танцуют агенты.
Каждое утро тебе не надо сочинять стратегию с нуля — тебе выкатывают варианты: как в Tinder, только вместо лиц — разные сценарии развития бизнеса, с цифрами и последствиями. Твоя роль — быть супер-боссом: выбирать траекторию, иногда ломать сценарий, когда чувствуешь рынок глубже, чем модель.

Работаю ли я уже так? Пока только процентов на 20.
Через неделю хочу быть на 30. И да, я это реально трекаю: сколько задач решает «агентный слой», сколько — я лично, сколько — люди вокруг. Это не мечта, это операционный KPI.

Главный совет, который меня же и тормозил:
«Говно на входе — говно на выходе».

Я долго надеялся, что если просто скормить системе свои переписки, заметки и транскрибы встреч, она «сама всё поймёт» и соберёт идеальный профиль. На выходе получил сотню мусорных задач, десятки не тех приоритетов и ощущение бардака. Ирония в том, что спасло это не озарение, а очередной фейл: ИИ снёс ноутбук, и за четыре часа мне пришлось пересобирать свою AI‑OS с нуля — уже осознанно, с нормальными настройками, понятной структурой и фильтрацией.

Так что да, я пишу меньше длинных текстов.
Потому что моя главная задача сейчас — не объяснять, «как всё будет устроено», а руками строить ту модель работы, в которой один человек с ИИ‑оркестром объективно сильнее вчерашней команды из пятидесяти.
Кому страшно — можно дальше спорить про терминаторов.
Кому интересно — начинайте считать свои процессы и честно смотреть, сколько из них уже сегодня может забрать машина.

График того - что модели могут непрерывно думать по 15 часов. Что это значит уже сейчас
Представь, что ты владелец среднего бизнеса.
У тебя есть продажи, маркетинг, бухгалтерия, IT, куча таблиц и чатов. Каждый день ты тонешь в «мелочах, которые без тебя не решаются».

И тут ты нанимаешь нового сотрудника.
Он не ходит в офис, не просит отпуск и зарплату в валюте. Он живёт внутри твоих систем — почты, CRM, 1С, таск‑менеджера. Зовут его не «чат‑бот», а рабочим именем: Дополнительный Директор по Операциям.

Утро понедельника

Ты открываешь панель и пишешь по‑человечески:

«На этой неделе:
– поднять конверсию с лендинга,
– подготовить кампанию для холодных лидов,
– разобраться, почему просела маржа по оптовым клиентам,
– и навести порядок в дебиторке.»

Директор‑ИИ отвечает:

«Принято. Разбил на 47 задач по отделам, черновики материалов начну приносить через пару часов. Если где-то нужен живой человек — отмечу.»

Он сам создаёт задачи в трекере, вытаскивает нужные данные из CRM и Excel, поднимает старые документы, чтобы не изобретать всё заново.

Днём

Маркетолог видит уже не «сделай что‑нибудь с лендингом», а конкретное ТЗ:
какие блоки переписать, какие офферы протестировать, какие A/B‑тесты запустить.
Черновики текстов и баннеров приложены — осталось допилить «под вкус бренда».

Коммерческий получает список клиентов с падающей маржой и подсказками:
у кого выросли скидки, у кого — логистика, где надо пересобрать прайс, а где — просто позвонить и вернуть старые условия.

Финансисту не нужно по ночам сводить отчёт: ИИ каждую ночь сам формирует P&L по направлениям, подсвечивает странные проводки и предлагает, что проверить.

Ты в это время не «таскаешь задачи», а переговариваешься с ключевыми партнёрами, решаешь вопросы по стратегии и людям.

Вечером

Вместо стопки отчётов — короткая сводка:

- что реально сделано по целям недели;
- где задачи застряли и почему;
- какие риски всплыли;
- какие идеи по улучшению сам предлагает ИИ.

Ты не ищешь виноватых — ты принимаешь пару ключевых решений:
«Эту акцию запускаем, тут цены пересматриваем, сюда даём доп. бюджет, здесь нужна встреча с клиентом».

За месяц

Ты замечаешь странную вещь:
рутины стало меньше, скорость изменений выросла, а штат — нет.

Новые продукты и акции запускаются не «через три месяца», а за 1–2 недели.
Ошибки в счетах и договорах находят не клиенты, а твой цифровой директор.
Новые филиалы ты открываешь не набирая сразу армию людей — часть функций с первого дня закрывает ИИ.

И главное — ты перестаёшь быть «узким горлышком».
У тебя появляется право роскоши думать о том, куда бизнес повернуть через год, а не чем заткнуть дыру к пятнице.

FAQ в одном абзаце

Это заменит людей?
Нет. Оно заменит бессмысленную часть их работы: копировать, сверять, править, собирать отчёты и писать черновики.
среднего бизнеса.
У тебя
Сложно — если пытаться «как раньше, только с ИИ».
Просто — если честно признать, что у тебя появился новый тип сотрудника, который умеет долго, быстро и без обид делать сложную интеллектуальную работу.

Зачем это тебе как руководителю?
Чтобы наконец перестать быть главным операционистом в собственном бизнесе и заняться тем, за что тебе действительно платит рынок: решениями, а не рутиной.

В Gemini завезли 3.1 Pro! Пошел тестировать, но уже вижу, что по бенчмарку ARC-AGI-2 (это когда модель решает логические паттерны, которых раньше не видела) в три раза лучше предыдущей версии.

Новые архитектуры Google вдохновлены идеями ученых из института AIRI. С их помощью Google пытается решить проблему «забывания» и бесконечного контекста.

Базу для этого заложили в России еще в 2020-2022 годах. Речь о работах по Recurrent Memory Transformer и идее токенов памяти — их создали Юрий Куратов, Айдар Булатов и Михаил Бурцев. Они первыми показали, как помочь ИИ обрабатывать миллионы токенов через архитектуру, а не просто наращивая мощности.

Google ссылается на эти работы напрямую — у исследований уже больше 800 цитирований. Теперь это база для любого AGI, а стандартом проверки памяти стал бенчмарк BABILong от той же команды.