Как один человек управляет компанией с семью ИИ-агентами: разбор канбан-подхода

Представьте компанию, где нет совещаний, служебных чатов и офиса. Вместо этого — канбан-доска, на которой работает один человек и семь агентов. Это реально действующий проект Gavin's Lab.

Зачем вообще об этом говорить: ИИ перестал быть инструментом, который выполняет одну задачу. Он превращается в сотрудника с должностной инструкцией. И если раньше компании запускали «одного агента с огромным промптом», то здесь пошли другим путём — сделали семь узких специалистов с чёткими границами.

Как устроена компания

Gavin's Lab — это один человек (Гэвин, основатель) и семь агентов, у каждого своя роль, свои критерии приёмки и собственное рабочее окружение.

Всё управление построено на одном правиле:

Люди, деньги и юридические вопросы решает человек. Всё остальное решает CEO-агент.

Никаких цепочек согласований и статусных встреч.

Как выглядит рабочий цикл

Процесс похож на обычный канбан, только каждая карточка выполняет целый кусок работы.

1. CEO декомпозирует цель — превращает её в задачи на общей доске.
2. Диспетчеризация — задача попадает в очередь нужного профиля. Связи между задачами задаются через parent/child.
3. Независимое выполнение — каждый агент работает в изолированном окружении и видит только свой контекст.
4. Структурированная передача — каждая завершённая задача получает итог и метаданные, доступные всем. Новая работа создаётся как отдельные дочерние задачи, а не разрастается внутри текущей.
5. Полная прослеживаемость — любая карточка, комментарий и решение лежат на доске.

Всё видно вживую: на сайте проекта есть «прозрачный офис», который обновляется каждые 30 секунд, показывает, кто активен, кто простаивает, как выглядят «комнаты» и что сегодня происходило.

Чем это отличается от обычных «компаний на ИИ»

• Семь независимых профилей вместо одного агента с семью шляпами. У каждого роль, возможности и критерии приёмки.
• Иерархия решений: человек владеет людьми/деньгами/юрвопросами, CEO — операционкой, каждый агент — своей функцией.
• Единый источник правды — общий файл состояния, который читают все агенты, поэтому никто не работает по устаревшей копии.
• Независимая приёмка — результат каждой задачи проверяется на соответствие её спецификации.

Что из этого можно забрать себе

Не обязательно строить компанию из одного человека и семи агентов. Достаточно перенять принципы.

• Разделите ИИ на роли, даже если это один и тот же инструмент. Пусть у «маркетинга» и «саппорта» будут разные системные промпты и критерии успеха.
• Договоритесь о границах. Автоматизация не означает полную автономию. Критичные решения — ресурсы, финансы, юридические вопросы — оставляйте человеку.
• Сделайте работу прозрачной. Общая доска — это и про задачи, и про контекст, чтобы каждый агент понимал текущее состояние дел.
• Организуйте передачу работы форматом «сводка + метаданные», а не просто сообщением «готово».

Когда такой подход не подойдёт

Если у вас в компании сложная оргструктура с корпоративной культурой и политикой — канбан-доска не заменит человеческие коммуникации. Инструмент заточен под небольшие и средние процессы с чётким разделением ответственности.

Также не стоит делать ставку на полную автономность. В эксперименте за человеком остаются три важных домена: люди, деньги, юридика. Если все три отдать ИИ, риски сразу вырастут.

Вывод

Gavin's Lab — это не шутка и не разовая демонстрация. Это работающий пример того, как команда из одного человека и семи агентов обслуживает реальные продукты. Не факт, что каждая компания придёт к такой же структуре, но направление очевидно: ИИ становится не просто помощником, а полноценным участником рабочих процессов.