Особисті AI-агенти, швидкість і «іграшковий» підхід: що зараз відбувається в Сан-Франциско

Автор ·

Автор Ben’s Bites щойно повернувся з тижня в Сан-Франциско й ділиться спостереженнями про те, як люди реально користуються AI та чому персональні агенти поки що не стали «новим інтерфейсом комп’ютера» — хоча дуже до цього йдуть.

Він умовно ділить користувачів на чотири групи. Перша — «звичайні люди», які сприймають ChatGPT як кращий Google і не прагнуть більшого. Друга — допитливі: вони працюють за комп’ютером, пробують Lovable чи Replit, але зупиняються на першому ж багу в базі даних. Третя — «просунуті не-інженери», які розуміють, що таке localhost і вже можуть керувати coding-агентом. Четверта — розробники.

У часи Makerpad автор думав, що його місія — «перетворювати всіх на білдерів». Зараз визнає: насправді він просто допомагав уже зацікавленим людям будувати швидше. І робив це через приклади, ігрові експерименти та демонстрації — саме вони запускають цікавість, а не абстрактні обіцянки про «автоматизацію всього».

Цей же принцип він переносить на агентів. Більшість людей не уявляє, що саме можна делегувати агенту, поки не побачить чужі кейси. Тому автор свідомо «грається» з AI, показує дивні, дрібні, іноді безглузді проєкти — щоб інші могли копіювати, реміксити й вчитися.

Окрема тема — персональні агенти. Автор переконаний, що це майбутній інтерфейс, але сьогоднішні реалізації його дратують. По-перше, один безкінечний тред: хочеться тимчасових гілок, як у Slack, і невеликих віджетів/мініапок, які агент збирає на льоту. По-друге, «невидима пам’ять»: агент щось про вас знає, але не показує, що саме. Сам автор змусив свій агент синхронізувати всі «спогади» в Google Docs, щоб мати прозорий огляд. По-третє, «незакриті петлі»: агент продовжує нагадувати про задачу, яку ви вже виконали, просто в іншому інтерфейсі — наприклад, закрили питання в Gmail, а він дивиться лише на Slack.

Попри це, він серйозно думає зробити свого агента — не з нуля, а на базових «цеглинках» на кшталт Pi чи через сервіси на зразок OpenRouter. Ідея в тому, щоб не прив’язуватися до однієї лабораторії, а комбінувати моделі й сервіси як конструктор. У цьому сенсі AI-примітиви сьогодні — як колись стандартний стек для SaaS: логін + дашборд, просто у новому вигляді.

Ще одна важлива теза — швидкість. Автор не хоче віддавати завдання агенту «на ніч»; йому потрібно керувати процесом у режимі реального часу. Коли система працює швидко, вона сприймається як «розумніша», бо ви постійно «в циклі» й можете коригувати курс.

На фоні всього цього вибухає попит на «залізо для гри»: мікродевайси на кшталт Microducks чи Ghost розкуповують за години, хоча в багатьох уже є невикористані Mac Mini. Більше обчислень, більше поверхонь для взаємодії, більше простору для експериментів — це зараз окремий культурний тренд серед AI-ентузіастів.

Чому це важливо

Для українського ринку з цих нотаток можна витягнути кілька практичних висновків.

  • Фокус на «другій і третій групі» користувачів. Якщо ви будуєте AI-продукт, орієнтуйтеся не на масову аудиторію «як кращий Google», а на тих, хто вже допитливий і готовий трошки «копатися» в інструменті. Саме вони найшвидше приносять фідбек і стають адвокатами продукту.
  • Показуйте приклади, а не тільки функції. Короткі демо, шаблони, «іграшкові» проєкти, відкриті воркфлоу — це те, що вмикає уяву. В українському бізнес-контексті це можуть бути готові сценарії для продажів, підтримки, аналітики, а не просто опис можливостей моделі.
  • Прозора пам’ять агентів. Якщо ви робите персонального або корпоративного агента — дайте користувачу зрозумілий огляд того, що система про нього «знає» і як це використовує. Це зменшує недовіру й спрощує налагодження.
  • Швидкість важливіша за «чарівність». У щоденній роботі люди цінують не стільки «вау-ефект», скільки час відгуку. Інтегруючи GPT, Claude чи інші моделі в продукти, варто оптимізувати саме latency і короткі ітерації.
  • Будуйте на примітивах, а не «закритих коробках». Для українських команд це шанс: комбінуючи відкриті моделі, сервіси на кшталт OpenRouter, інструменти типу Claude Code чи Devin, можна створювати локальні рішення без прив’язки до одного вендора.

На мій погляд, головний меседж з Сан-Франциско простий: AI перестає бути «магією» і стає новим набором будівельних блоків. Питання вже не в тому, чи буде у вас агент, а в тому, чи зможете ви зробити його корисним саме для ваших задач — прозорим, швидким і таким, з яким хочеться «гратися», а не боротися.

Джерело: Ben's Bites (https://www.bensbites.com/p/thoughts-from-san-francisco)