7 сентября 2026 г.
Компания становится набором петель: от баг-репорта до прода агент доходит за пять минут
От жалобы клиента до фикса в проде пять минут: так Аниш Ачарья из a16z описывает петли, из которых собирается вся компания.

Lenny Rachitsky
@lennysan
Главное, что я вынес из разговора с @illscience: 1. Строительство компании теперь превращается в серию петель. Кодовая петля превращает баг-репорт в фикс и малорисковый релиз в прод за пять минут. Аниш ждёт, что такие же петли расползутся от отдельных людей к рабочим функциям, бизнес-юнитам и в итоге к большим частям компании: от экспериментов с ростом до демо для продаж, юристов и поддержки. Ключ в том, чтобы понять, чего агент не знает, и дать ему этот контекст, чтобы он замкнул петлю. 2. Рвы находят, а не проектируют. Аниш приводит в пример Cursor: он начинался как продукт с высокой вовлечённостью и ежедневной аудиторией, а со временем собрал reasoning traces и обучил собственные модели. Основателю не нужна готовая история про ров в первый день, если у продукта есть импульс, мастерство и растущая вовлечённость. Классические рвы вроде сетевых эффектов, эффекта масштаба, бренда и собственных данных никуда не делись, но маленькие продуктовые решения, из которых они вырастают, обычно становятся видны только после того, как продукт вышел в мир. 3. Похоже, мы живём по сценарию медленного взлёта. Аргумент за быстрый взлёт всегда устроен одинаково: до сих пор всё нормально, потом происходит что-то, чего никто не может внятно описать, а потом начинается неудержимое ускорение. Аниш в это не верит. Прогресс моделей реален и идёт быстрее, чем когда-либо, но большинство задач упирается не в интеллект. Дата-центр, набитый докторами наук, не улучшит экспоненциально поставки пиццы. 4. Страхи про «вечный низший класс» — тёмная фантазия Кремниевой долины. Почти по любому эмпирическому замеру мир никогда не был настолько распределённым и богатым на возможности. Вакансий для радиологов и программистов исторически много, хотя годами предсказывали, что им конец. И внутри самого ИИ-стека вместо одной платформы, забирающей всё, работают по 20 сильных игроков на каждом слое. 5. Самая большая возможность в потребительском ИИ сейчас — это «/loop сделай меня счастливее», а не «/loop сделай меня продуктивнее». Большинство людей хотят тратить время, а не экономить его. Самые большие продукты в мире — это развлечения и социальные сети, а не инструменты продуктивности. Аниш видит духовный голод, особенно за пределами крупных городов, где культурные институты истончились. Возможность вот в чём: как нам чувствовать себя более связанными друг с другом и более любимыми? Как нам веселиться? «Мы построили технологию, которая расширяет интеллект, и ничего, что расширяло бы душу». 6. Потребительский ИИ тормозили три вещи, и все три сейчас исправляются. Первое: модели стоили слишком дорого для бесплатных потребительских продуктов. Второе: чат — интерфейс для людей с высокой инициативой, он работает для Илона и Сэма, но не для обычного пользователя, которому нужно что-то между чатом и TikTok. Третье: технологию почти целиком целили в продуктивность, а не в связь и развлечение. Потребительский момент близко: Аниш ставит нас в 2010 год, время iPhone, до Airbnb, до WhatsApp, до Uber. 7. Люди останутся критично важны, чтобы находить следующую возможность. Агенты отлично забираются на локальный максимум, а дальше выходят на плато. Выбирать, на какой холм лезть следующим, они не умеют. Вот здесь и нужны люди. Аниш показывает это графиком, который использует в разговорах: агенты карабкаются вверх, потом человек задаёт направление следующего подъёма, и цикл повторяется. 8. Самое важное качество команды теперь — амбиция. Три года назад Аниш с коллегами проходили мимо компаний, которые казались слишком безумными или сложными. Сегодня всё наоборот: идея, которая слишком мала, не стоит разговора. Внутренняя установка фонда с каждым основателем: «Мы здесь, чтобы помочь тебе построить самую сильную версию твоего видения». 9. Большая возможность — делать очень дорогой потребительский софт. Старая мудрость гласила, что потребительские продукты обязаны быть бесплатными. Аниш занимает обратную позицию: свободные потребительские траты полностью открыты для захвата, а цена — это мера product-market fit. Его упражнение для основателей: что должна была бы делать версия вашего продукта уровня сумки Birkin, за $1000 или $10 000 в месяц, чтобы оправдать такую цену? 10. Станьте сомелье моделей. Модели не взаимозаменяемы: Аниш чувствует, что разные модели годятся для разной работы. Чтобы понять форму модели, он собирает что-нибудь на каждом релизе, лучше всего на одном-двух малорисковых проектах, которые служат постоянным полигоном. Его минимальная планка: выкатывать что-то раз в неделю.
«Вечный низший класс» — тёмная фантазия, которую Кремниевая долина продолжает себе рассказывать. @illscience (генеральный партнёр @a16z) напоминает: почти по любому замеру мир никогда не жил лучше, а сюжет про потерю работы развернулся не так, как все думали. Радиологам «конец» уже 20 лет, а спрос на них всё растёт. Открытых инженерных вакансий рекордно много. И в отличие от мобильной эпохи с рынками «победитель забирает всё», на каждом слое ИИ-стека работает по 20 сильных конкурентов. Обсуждаем: 🔸 Почему не обязательно жить в онлайне, чтобы быть в курсе 🔸 Возможность «/loop сделай меня счастливее» в ИИ 🔸 Почему каждый
· 3 тыс. просмотров
Агент застрял на задаче и звонит человеку. Человек ведёт его по шагам, а агент запоминает весь разбор.
Так работает Kavak, который продаёт подержанные машины через интернет: компания держит по агенту на каждого клиента, и на каждом таком звонке агент учится.
Аниш Ачарья, генеральный партнёр a16z, поднимает этот случай до правила: компания собирается из петель, а человек нужен там, где петля упёрлась в потолок.
Кодовая петля. Приходит баг-репорт, агент воспроизводит баг, собирает фикс и отдаёт его на ревью. При высоком риске выкатку подтверждает человек, при низком фикс едет в прод сам, а клиент получает письмо, что его баг починили. Пять минут на всё.
Что отдать агенту. Ачарья сводит всю работу к одному вопросу. Модель сделала не то, что сделали бы вы: спросите, что знаете вы, чего не знает она. Ответ всегда упирается в нехватку знаний или данных, и это ровно то, что нужно отдать агенту, чтобы в следующий раз он не звонил.
Формулу «рвы чаще находят, а не проектируют» Ачарья приписывает Джесси из Decagon, а в пример ставит Cursor: продукт ругали за отсутствие рва, а выигрышем оказалась ежедневная работа людей в нём. Потом Cursor собрал reasoning traces, следы того, как модели решали задачи пользователей, и обучил на них собственные модели Composer.
Ров дорос до своих моделей. Первый Composer появился в Cursor 2.0 29.10.2025: вендор обещал вчетверо больше скорости при сопоставимом уме. Composer 2.5 работает с 18.05.2026 и стоит $0,50 за миллион входных токенов и $2,50 за выходные.
Самые умные модели Ачарья называет иррационально дорогими: за один условный пункт IQ сверху вы платите в сто раз больше, чем за Opus 4.8. Самый умный уровень он оставляет задачам без потолка выигрыша вроде поиска лекарств, а работу с понятным потолком отдаёт моделям подешевле.
Модели у него не выстраиваются в линейку по уму: у каждой ум заточен в свою сторону. Qwen 3.8 Max он держит за рассказчика на длинных дистанциях, GLM-5.3 сажает в угол ради точности. На каждой новой модели он что-то собирает и выкатывает, минимум раз в неделю.
Ачарья ждёт, что петли поползут дальше одного человека на рабочие функции, бизнес-юниты и целые куски компании — от продаж и поддержки до юристов.
Первоисточник