Мне все больше кажется, что главный эффект LLM будет не в чатах, а в маленьких рабочих агентах вокруг человека.

Не один "умный бот на все", а набор специализированных помощников:

— один собирает контекст; — второй проверяет данные; — третий готовит summary; — четвертый следит за изменениями; — пятый напоминает, где нужен человек для решения.

Это уже похоже не на "поговорить с нейросетью", а на маленькую операционную систему вокруг работы.

Сейчас я особенно интересуюсь такими agentic workflow: Hermes, multi-agent подходами, автоматизацией ресерча, мониторингом, прогнозами и внутренними инструментами для команд.

И чем глубже в это погружаюсь, тем меньше верю в идею "ИИ заменит всех".

Скорее, он изменит то, как мы собираем процессы вокруг себя.

Раньше автоматизация часто была скриптом, который кто-то должен помнить запускать. Теперь это может быть агент, который сам:

1. понимает задачу; 2. выбирает инструменты; 3. собирает данные; 4. проверяет результат; 5. приносит человеку готовый вывод.

Для меня это особенно интересно на стыке backend, infra, data и AI automation — там, где важно не просто "прикрутить LLM", а собрать рабочую систему.

Вопрос: какую рабочую задачу вы бы первыми отдали AI-агенту — без страха за результат?