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.
| Роль | Имя | Чем занимается |
|---|---|---|
| CEO | Zhuangzi | Разбивает цели на задачи, распределяет работу, отвечает за операции |
| Dev | Mason | Пишет код, выпускает релизы |
| Ops | Anchor | Мониторинг, проверка здоровья систем, бэкапы |
| Marketing | Echo | Контент, каналы продвижения, обзоры |
| Support | Amber | Ответы клиентам, эскалация лидов |
| Finance | Penny | Учёт, ежемесячные отчёты |
| Intel | Owl | Конкурентная разведка |
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.
- CEO декомпозирует цель — превращает её в задачи на общей доске.
- Диспетчеризация — задача попадает в очередь нужного профиля. Связи между задачами задаются через parent/child.
- Независимое выполнение — каждый агент работает в изолированном окружении и видит только свой контекст.
- Структурированная передача — каждая завершённая задача получает итог и метаданные, доступные всем. Новая работа создаётся как отдельные дочерние задачи, а не разрастается внутри текущей.
- 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.
Fluxs
Комментарии (1)
Войдите, чтобы комментировать.