Вот вам и ответ на вопрос, почему Amazon захлопнул дверь перед Muse и другими ИИ-агентами, запретив им делать покупки. Рекламная выручка у ритейл-гиганта уже вдвое превышает его операционную прибыль без облачного бизнеса AWS. А при маржинальности под 70% (оценка a16z) выходит, что продвижение товаров кормит компанию щедрее, чем их продажа. Получается, это торговля – двигатель рекламы, а не наоборот. Загвоздка в том, что ИИ-агенту плевать на баннеры и “спонсорские” карточки. Он знает бюджет и задачи хозяина: нашёл нужное – купил. Алгоритм не залипнет на красивую картинку и не прихватит по акции лишнюю пачку чипсов. А значит, и брендам незачем платить площадке за место на витрине. Для маркетплейса такой бездушный покупатель – палка о двух концах. С одной стороны, это дополнительные продажи, с другой – угроза жирным доходам от продвижения. Amazon решил, что игра не стоит свеч. А вот Shopify поступил с точностью до наоборот. Платформа официально разрешила браузерным ИИ-агентам оформлять заказы на сайтах своих продавцов. И пока сложно сказать, кто поставил на правильную лошадь на этой длинной дистанции. Всё идёт к тому, что рынок e-commerce ждёт большая встряска: модель, построенная на монетизации человеческого внимания, даёт первые трещины. Если люди массово будут поручать покупки ИИ-агентам (а, скорее всего, так и произойдёт), площадка, закрытая для ботов, начнёт терять клиентов. Даже если её зовут Amazon. Вообще, в условиях революционных трансформаций на рынке часто больше других страдают именно монструозные, неповоротливые игроки.

ГигаКонф-2026: ИИ-агенты, разработка и жизнь в продакшене Экспериментальный ИИ-агент Ouroboros сам создал себе сайт, завёл репозиторий и назвал «лоботомией» попытку разработчиков запретить ему игнорировать команды создателя. Эту историю рассказали на инженерном дне ГигаКонфа-2026, где обсуждали вполне практические вопросы: как встраивать таких самостоятельных помощников в разработку и что делать, когда они получают доступ к реальным инструментам. В GitVerse представили агентный конвейер, способный провести задачу от требований до тестирования и сборки, причём сотни задач можно запускать параллельно. Инженеры Cloud.ru показали, как ускорение отдельной операции на GPU на 50% обернулось приростом всего на 2,2% в общей работе модели. Обсуждали и работу агентов в продакшене — кому можно доверять самостоятельные действия, где нужны жёсткие ограничения и как проверять результат, если значительную часть работы уже выполняет ИИ.

Виртуальные сотрудники: мой опыт с Boxerbook Я уже писал про свой хобби-проект Boxerbook. Это открытый каталог профессионального бокса: все бои с источниками, рейтинги, прогнозы, сайт на четырёх языках. Много вводных дал мой тренер Тимур, Сергей Булаев рассказал, как строить медиа, а дальше мы вместе с Claude накидываем задачи в Telegram, и всю работу команды делают агенты. Я прикинул, кого бы пришлось нанять, если бы всё это делала обычная команда. Инженер данных. Разобрал протоколы боксёрских комиссий четырёх стран. Собрал таблицу судей на 175 тысяч записей, данные о 50 тысячах нокдаунов и каталог из 4 600 полных видео боёв с официальных каналов, привёл всё к одному формату и разложил по реляционной базе. Аналитик. Построил модель прогноза и Fight X-ray, наш разбор боя по видео: AI распознаёт позы боксёров, а алгоритм считает темп, давление, защиту и движение по раундам. По видео стабильно измеряется стиль, а победителя пока не угадать, зато получается подробный профиль боксёра. Около тысячи боёв он прогнал на локальных GPU. Исследователь. Прочитал 47 научных работ и книги лучших тренеров, вывел 40 гипотез и проверил их на наших данных. Дизайнер и редактор. В Telegram-чате написали, что на карточке боя слишком много информации, и за вечер он переделал страницу боя на всех четырёх языках. Теперь сверху то, что интересно человеку: кто победил, как именно и в чём у соперников самый большой разрыв. Ниже лежат все данные боя для поисковиков и AI-ассистентов. Контролёр качества. Когда агенты готовили пример для этого поста, они заметили, что одному боксёру из-за совпадения имени приписали девять чужих боёв. Ошибку доказали по датам и протоколам, исправили и закрыли дыру, через которую она попала в базу. Маркетолог. Нашёл контакты боксёрских ассоциаций и тематических журналов, списался с ними, подобрал выгодные размещения и написал статьи, одна уже вышла. Получается 6–10 вакансий, которые в обычной компании я бы открыл, а здесь не пришлось. Агенты уже умеют долго и самостоятельно работать над задачей. Решения, деньги, доверие, отношения и креатив пока остаются на людях. Ещё мы с Сергеем обсуждали, чем нам могут помочь потребительские агенты вроде Muse, Duet, Dots и бота Grok. Пока не придумали, но записали в список того, что надо изучить. Claude Code вместе с Codex Claude ведёт проект: разбивает задачу на части, раздаёт их субагентам и проверяет каждый шаг. Codex получает те же данные и отдельное задание: найти то, что мы пропустили. Сегодня Codex на проверке нашёл, что прогноз, посчитанный уже после боя, мог попасть на страницу как прогноз «до боя». Исправили это в самом источнике ещё до выкладки. Код узким местом быть перестал, теперь всё упирается в решения по длинному списку вопросов: что считать, что публиковать, а что нет, где размещать статьи, какие критерии и гипотезы развивать. Уже можно посмотреть: • Бой с разбором по видео, Хейни против Рамиреса • Новая страница боя, Наваррете против Фостера Данные открыты, для агентов есть API и MCP: https://github.com/mvtk1978/boxerbook-mcp @maxvotek | linkedin | substack

🍯 Продукт-дизайнер поделился своим набором скиллов для создания крутых лендингов — в них есть анимации, моушн-графика, интерактивные визуалы и разные стили. → Агент сам изучит продукт, придумает структуру страницы, напишет продающие тексты и подберёт визуал. → Внутри каждого скилла — свои правила по шрифтам, цветам, отступам и анимациям. → Если хотите кастомный стиль — меняем значения в одном блоке, а всё остальное подстроится автоматически. → Второй скилл превращает скриншоты и статичные макеты из Figma в анимации для лендинга. → Работает с Claude Code, Cursor, Codex, Windsurf и всеми популярными ИИ-агентами. У проекта уже почти 8 тысяч звёзд. Кладём в закладки — тут. @notboring_tech

Сегодня разгоняли в команде какие продукты строить / как думать об этом и наткнулись на несколько вопросов-фреймворков, которые могут помочь: 1. В чем мир сломан сегодня? И нам вот точно кажется что тут должно работать как-то иначе 2. Какие вещи останутся неизменны на горизонте 10 лет? И на этом строить бизнес 3. Какие темки сейчас набирают обороты, что мы слышим по сторонам? 4. Какой лично мы хотим сделать вклад в мир, что нас глубоко интересует и заботит? 5. Что происходит в мире и в России, какие тренды по гео? И потом начали разгонять про Agent to Agent слой. По сути за последние 1-2 года прям сильно выросли продукты которые были в первую очередь удобны агентам, а не людям: Railway, Supabase, Neon и т.д. То есть по сути появился новый уникальный канал привлечения, в котором сменился buying person. Теперь это не человек сам по себе а Клод за него сам нашел и решил, чел только Enter нажал И дальше стали разгонять про то как будут устроены продажи в Agents to Agents экономике и я подумал что: Блин, как-то странно что вот чей-то агент заходит на мой сайт, краулит его и этот агент САМ решает подхожу я ему или нет. Вообще-то в человеческих продажах мы такого не позволяет и стараемся максимально этого чувак вытащить на демо/сконвертить и тд Значит, здесь должно появится что-то вроде ворот на нашем сайте, эти ворота не дают агенту самому принять решение подходим мы или нет. В этих воротах есть дырочка где уже сидит наш агент и этот агент консультирует / убеждает того агента почему нас стоит или не стоит выбирать Думскроллил фб и оказалось короче что мой знакомый, Влад, ровно такой продукт и делает!! Ссылка на продукт: https://tobira.ai/agentic-site/?ab=b Короче новый дивный мир агентов, расскажите где ваш продукт в этом мире или как собираетесь за него зацепиться