Мы запустили самый амбициозный проект в этом году — d-AGI Accelerator вместе с нашими крутейшими партнерами: Ethereum Foundation, Solana и Base.

Это акселератор для команд, которые строят меняющие мир компании в области распределенного и децентрализованного ИИ: монетизация моделей, агентские системы, маркетплейсы, экономические системы, приватный ИИ и многое другое (полный список RFS на сайте).

Программа бесплатная для стартапов, мы не берем эквити, но даем возможность получить до $500K инвестиций для участников. В конце программы демо день, на котором будут все тир1 VC из индустрии. Программа распределенная, но будет несколько IRL сессий, куда прилетят все участники.

Прошлые участники программы подняли больше $20M после выпуска от фондов включая a16z crypto, Delphi Ventures и других.

Подать заявку можно на dagi.house (или почитайте детали на нашем сайте)

В самом разгаре AI.Engineer саммит в здании The New York Times. Послушал крутейшие доклады от OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Sierra и остальных. Несколько тезисных идей:

— 2024 был годом экспериментов с агентами, 2025 год внедрений. Их активно используют все, от JPMorgan, Reuters, BlackRock, Bloomerg до любого инвалида с заднего двора.

— При этом строить агентов, кроме крупных компаний не умеет никто. Никто не знает и даже если знает, то не делает agentic evals, observability, ops.

— Голосовые агенты грядут. Если в 23-24 годах ИИ заменил всю текстовую поддержку, то до 2026 заменит всех операторов телефонов. Прикольные кейсы про анализ и синтез эмоций в голосе и оценку эффективности.

— Специализация. От агентов, которые делают любую херню (с 99% точности) мы приходим к агентам, которые делают очень узкую и четкую задачу, но с 99.99% точности — и только такие агенты будут использоваться тысячами бизнесов в мире.

— Чем больше делают агенты, тем больше их клиентами становятся другие агенты. Сегодня мы строим агентов для людей; завтра — агентов для других агентов.

Сегодня — наиболее уникальное в истории человечества время с точки зрения создания ценности, стартапов, меняющих мир продуктов и технологий. Если вам интересно поработать с лучшими в мире фаундерами, над наиболее сильно меняющей структуру экономики технологий и заработать (кроме з/п) долю от лидирующих компаний создающих этот рост экономики — пишите мне на почту ваше CV. Мы ищем:
— principal (локация Bay Area, опыт фаундера или работы в успешных фондах)
— head of marketing для фонда, организация AI-мероприятий, подкастов, постов
— researcher (MS/PhD в CS/ML и опыт в индустрии или академии)

Весьма очевидная, но самая крутая идея с AI engineer, про которую говорят все — это MCP (https://modelcontextprotocol.io/introduction) от Антропика. Протокол решает проблему фрагментации агентов и инструментов для агентов через стандартизацию так называемых MCP server'ов. Например, MCP сервер United позволяет любому агенту на любой платформе и с любой LLM под капотом бронировать авиабилеты. Или сервер ST (https://github.com/smithery-ai/reference-servers/tree/main/src/sequentialthinking) позволяет любому вашему наколеночному агенту использовать функцию deep research для создания отчетов.

Всего уже создано больше тысячи MCP серверов, от крупных компаний типа Slack и Docusign, до мелких OSS проектов типа поиска, памяти, баз данных, скрейпинга, генератора случайных чисел, калькулятора или devops сервиса для вашего агента.

MCP так же поддерживает цепочки агентов и серверов. Например, ваш агент может найти лучший mc-сервер для бронирования каникул, а тот в свою очередь найдет сервер для поиска билетов, а тот уже обратится к конкретной авиакомпании. На каждом этапе LLM принимает решения учитывая ваш контекст. Добавь сюда экономику — возможность серверов и агентов платить друг другу — и вы получите первый прототип киберэкономики.

Если вы строите продукт, который заменит Гугл на MCP-рельсах (индексация, поиск, раутинг и платежи между между агентами и серверами), то подавайтесь в наш акселератор.

Правила экономики меняются.

Программное обеспечение вытесняет агентства. Агентные системы заменяют SaaS. Персонализированные, моментально доступные решения разрушают традиционные модели распространения.

Некоторые думают, что уже поздно начинать. Другие просто не замечают перемен. Правда в том, что это лучшее время в истории, чтобы строить.

Одновременно — правила ИИ меняются (что куда важнее):

- Pre-train теперь комодити (смотри график)
- OpEx (размышления, агенты) — вот что важно
- Post-training это новый трейнинг

Больше вайбов для вайб-кодинга!

Из всех ИИ релизов последнего года, я больше всего в восторге от этого.

Клода конкретно задолбали кожаные, которые не в состоянии посчитать буквы R и вычесть 9.11 из 9.9, поэтому он для них сделал игру, понятную даже пятилетке.

Вчера провели Agents Day вместе с Epic Web3, было несколько сотен участников и очень крутые разговоры. Основной фокус конфы был на multi-agent coordination. Из абстрактных рассуждений о том что под соусом агентов можно продать токенов хомяку это перерастает в реальную индустрию, хоть и ранней стадии.

Еще радует, что эти в прошлом на трех наших эвентах были в основном криптаны, которым просто «интересен» ИИ, то сейчас приходят хардкор ML-чуваки, которым интересно а как собственно координировать, финансировать и управлять всеми этими агентами. Классные разговоры про координацию внутри MoE моделей, SSI (и репутацию) для агентов, финансовых агентов.

Будущее коммерции уже тут.

Агент с MCP заказывает еду через убер.

Правда, пока что вам нужно это делать через IDE, lol

Почему мультиагентные системы (и инфраструктура для них) неизбежны:

Эта работа показывает, что несколько небольших моделей могут работать вместе и решать сложные задачи не хуже, а иногда и лучше, чем одна большая модель. Вместо того чтобы просто увеличивать размер одной нейросети, авторы предлагают соединять модели в сеть, где каждая выполняет свою роль и передает информацию дальше. Это делает систему более эффективной: вместо бесконечного роста одной громоздкой модели, небольшие агенты помогают друг другу, уточняют решения и работают командой. В результате качество ответов улучшается быстрее, а вычислительные ресурсы расходуются разумнее.

Самая underrated фича 3.7 — Соннет подписывает свои цепочки рассуждения, чтобы можно было проверить аутентичность модели

Хомяки всего мира торжествуют. Если вы не удвоите свой капитал на таких новостях, то вернитесь в прошлое и купите полные сумки рипла и карданы (шутка, не покупайте их, их даже Трамп не спасет).

Длинное но жутко интересное исследование на тему того как сделать чтобы ИИ эффективно создавал новое научное знание. Идея: рекурсивно обновляемый через reasoning граф междисциплинарных знаний.

привет, Карл.
давно не виделись, здравствуй, Карл.
как поживаешь, Карл?

я вернулся в мой город, знакомый до слез
на одном из пяти континентов, держащемся на ковбоях
где я видел лучшие умы своего поколения, разрушенные безумием
the fabulous white city

2 марта, ровно 9 лет назад я улетел в один конец из на тот момент "моего" города. 5 лет жизни, открытий, безумий, совершений и несовершенности. и 9 лет незавершенности.

впервые вернулся. странное ощущение. не помнишь деталей, но глубоко внутри знаешь какого цвета и текстуры будет дверь вот здесь на поворотом.

я иной, но все тот же. интересный микс сладкой ностальгии о приключениях главного персонажа из моей жизни — самого себя. радуюсь за него. улыбаюсь, наблюдая его, отчаянно ищущего истину в Мандельштаме, Бродском, Гинзберге, Керуаке.

не нашел, но нашел всё что нужно было найти.

Карл помог.
спасибо, Karl.

Мысль о бизнесе, карьере и жизни, до которой пришлось лет 10 доходить:

Денег нужно не столько, чтобы не работать.

Денег нужно столько, чтобы иметь свободу не работать с мудаками.

Подача в акселератор dAGI.house скоро закрывается! Напоминаю, что это абсолютно бесплатный (0 equity & free of charge) акселератор, который мы делаем совместно с Solana Foundation, Base и Ethereum Foundation с целью помочь сильнейшим командам в области распределенного или децентрализованного ИИ.

Менторами программы выступят: основатели EigenLayer, Lido, Gauntlet/Robot VC, Hyperbolic, Gensyn, а так же Heads of AI Qualcomm и еще нескольких крупнейших компаний в индустрии. В рамках программы будет несколько оффлайн встреч и онлайн программа с экспертами из cyber•Fund и Delphi Labs. Прошлые участники акселератора подняли больше $20M от фондов уровня a16z crypto.

За пересылку этого сообщения вы получите огромный бонус в карму и бесконечную благодарность от фаундеров, которые, возможно, построят много миллиардный бизнес благодаря этой программе :)

OpenAI будет брать $20k в месяц за агента. Вы хотите быть этим агентом или делать таких агентов? Подавайтесь в акселератор. Мир меняется сильнее и быстрее, чем когда-либо. Время действовать — это сегодня.

Если 6 месяцев назад разработчик который не использует курсор или windsurf казался каким-то динозавром без прошлого и будущего, то сегодня такими являются HR’ы, сейлзы, маркетологи и legal. Компании среднего размера это сэкономит от $500к в год на софте и сотрудниках. Ниже — о примерах использования, которые я видел, попросил простыми словами.

Как это работает?

У каждого сотрудника установлен Cursor с доступом к корпоративному git-репозиторию, где хранятся правила для работы ассистентов (файлы .cursorrules), инструкции и Markdown-файлы с текущими статусами и задачами. Cursor подключается к заранее настроенным серверам MCP, которые в реальном времени получают и обрабатывают данные из Slack, Notion, клиентских баз данных и внешних API.

Кейсы:

— Автоматизация продаж и обработки клиентских запросов:
MCP подтягивает через API текущие данные по клиентам и статусам сделок (CRM, Email). Cursor автоматически формирует дашборды по конверсии в markdown-файлах, рейтингует входящие письма клиентов по важности и готовит персонализированные ответы. Сотрудник нажимает одну кнопку, чтобы подтвердить отправку.

— Финансовый мониторинг и отчетность в реальном времени:
MCP собирает транзакции и данные расходов через банковские и платежные API. Cursor в реальном времени составляет финансовые отчёты (P&L, cashflow) и бюджетные дашборды в markdown, автоматически выявляет отклонения и информирует команду через Slack.

— Автоматизированный найм и адаптация сотрудников (HR):
MCP получает данные новых сотрудников из HR-баз и ATS-системы. Cursor формирует и ведёт чеклисты по onboarding/offboarding сотрудников, автоматически создаёт документы и аккаунты в Notion и Slack, а также проводит мониторинг процесса адаптации через markdown.

— Юридическое сопровождение и управление договорами:
MCP связывается с базой данных клиентов и юридическими API. Cursor автоматически составляет типовые договоры, отслеживает сроки, мониторит риски и генерирует отчёты в markdown-файлах. Команда получает мгновенные уведомления о потенциальных рисках через Slack.

P.S. в фб начался какой-то вой от вполне себе скучного поста. не могут люди поверить, что курсор умеет писать код. и не знают они что саас — это просто код. вот они удивятся когда узнают что ии будет не только писать, но и придумать какой именно софт писать, почему и как интегрировать.

Сходил на концерт кумира, легендарного Йоши Баха. Обсуждали природу сознания, ИИ и computationalism (вычислительную теорию чего-нибудь абстрактного, типа сознания). Фантастически круто. Из интересного:

Вопрос, а какова Колмогоровская сложность интеллекта? Может ли он быть скомпрессирован вообще? С одной стороны, в природе — похоже на то. Как минимум до какой-то степени. С другой стороны, bitter lesson говорит, что ИИ модели становятся тем лучше, чем больше данных туда запихиваешь. Их можно дистиллировать, но можно ли из ультра-мега-гига модели получить небольшую программу, которая будет представлять собой суть интеллекта...

Отдельно кайфово было узнать про Грегори Чайтина и его константу, как пример фундаментально невычислимых значений.

Антропик утверждает, что в 2026 появятся модели, которые

— превосходят Нобелевских лауреатов в большинстве областей
— умеют пользоваться всеми человеческими интерфейсами
— могут работать и думать неделями
— могут взаимодействовать с реальными миром через роботов.

Самое смешное, что в мире есть еще люди, которые считают что это не гарантированно и «авось пронесет».

Я не вижу ни одного сценария (технического, политического, бизнесового), в котором этого бы не произошло в течении 2 лет. Nothing stops this train.

Другой вопрос: как подготовиться и что делать дальше, особенно с такими штуками как координация людей (экономика, финансы, право, политика)? Есть любопытные идеи.

GPT-4.5 — по всем вещам, что я его спрашивал уж точно превосходит человеческие возможности
QwQ-32B — бесплатная локальная модель, справляющаяся с 99% повседневных задач для ИИ

И это только за последнюю неделю...