14 сентября 2026 г.
ИИ-продукты теперь продают работу вместо софта: Jim сам ищет кандидатов
13 сентября 2026 года Peter Yang показал Jim, ИИ-рекрутера Brex: тот ищет кандидатов, фильтрует заявки и отправляет письма. По обзору VentureBeat от 10 августа 2026 года, Jim построен на OpenClaw и работает с Greenhouse и LinkedIn. Brex продаёт здесь не экран для рекрутера, а готовых кандидатов.
Peter Yang
@petergyang
Планка для создания хороших ИИ-продуктов теперь намного выше, потому что можно продавать саму работу, а не софт. От @pedroh96, гендиректора Brex: «Реальность такова: все хорошие ИИ-продукты устроены одинаково. Это цикл работы агента и набор инструментов. Вы открываете модели доступ к инструментам, запускаете цикл работы агента и даёте ему делать своё дело». Вот один пример, которым Педро поделился в нашем интервью: Вместо того чтобы заставлять рекрутеров пользоваться софтом для поиска кандидатов, Brex создала Jim, ИИ-рекрутера, который использует Greenhouse, LinkedIn и другой софт, чтобы автоматически подбирать подходящих кандидатов. Это укладывается в мою мысль о том, что связь Human ↔ software быстро превращается в Human ↔ agent ↔ software. 📌 Полный выпуск здесь: https://youtu.be/LE0LNULrsEM
Перестаньте создавать ИИ-агентов. Создавайте ИИ-сотрудников. Вот мой новый выпуск с @pedroh96, сооснователем @brexhq. Он показал, почему ИИ-сотрудники с конкретной должностью, навыками, руководителем и бюджетом лучше ИИ-агентов. → Живое демо Jim, его ИИ-сотрудника для поиска и найма кандидатов → Как не допустить утечки данных компании через ИИ-агентов и ИИ-сотрудников → Почему он по-прежнему использует OpenClaw, чтобы вести свою жизнь и бизнес на $5 млрд Несколько цитат Педро: «Сосредоточьтесь на виртуальных сотрудниках, а не на ИИ-агентах с открытым набором задач, которые могут делать миллион разных вещей». «Теперь вы можете продавать саму работу».
· 2,3 тыс. просмотров
Раньше рекрутеры сами пользовались софтом, чтобы искать кандидатов. Теперь Brex поручает Jim этот участок работы и оставляет человеку сомнительные случаи.
Схема. В хорошем ИИ-продукте, по формулировке Pedro, есть цикл агента и набор инструментов. Триггер запускает заход, внешняя проверка решает «готово» или «ещё раз», а стоп-условие закрывает цикл.
Контроль. В апреле 2026 года Brex описала CrabTrap: прокси сначала сверяет URL со статическими правилами, а остальные запросы отправляет LLM-судье. В одном рабочем сценарии судья срабатывал менее чем для 3% запросов, а письмо вне политики запускало проверку менеджером в Slack. Quick Start поднимает прокси командой `docker compose up -d`, после чего агент подключается через `HTTP_PROXY` и `HTTPS_PROXY`. Для HTTPS нужен сгенерированный CA-сертификат в среде выполнения или системе.
Траектория, которую Peter Yang описывает через Human ↔ software и Human ↔ agent ↔ software, ведёт к ИИ-сотрудникам с конкретной работой, а не к универсальным агентам.
Первоисточник
