O czym jest ten film
- Co kilka tygodni wymyśla się nową nazwę na to samo — fabryki AI, roje agentów, agenci równolegli — a wszyscy ścigają się, kto okaże się dzięki AI bardziej produktywny.
- Spora część tej aktywności to „teatr produktywności”: wygląda jak praca, spala tokeny jak praca i ląduje na slajdzie dla zarządu, na którym nikomu nie zależy.
- Zasada 1 — licz pełny koszt zlecenia, zwłaszcza ludzką pracę (czytanie, rozumienie, decyzje, utrzymanie), która zaczyna się dopiero po zakończeniu agenta.
- Przykłady z praktyki: kucharz Dan Ninarol pozyskał dzięki ofertom przygotowywanym w Claude 20 tysięcy dolarów w półtora miesiąca; malarz Tony Severino po wykryciu błędnego mnożnika w wycenie kazał modelowi pokazywać obliczenia.
- Zasada 2 — uruchamiaj więcej lekkich eksperymentów, niż zobowiązujesz się dokończyć; nie każdy eksperyment musi przerodzić się w projekt.
- Na przykładzie odchodzących klientów autor pokazuje różnicę między badaniem problemu kilkoma agentami a zamawianiem trzech gotowych rozwiązań przed zrozumieniem przyczyn — w tym drugim wypadku działa efekt utopionych kosztów.
- Część niewiadomych leży poza zasięgiem agentów: czy klient zapłaci, czy narzędzie komuś pomaga — na to odpowie tylko kontakt z człowiekiem.
- Zasada 3 — zanim zrobisz z zadania cykliczne, ustal warunki jego zakończenia; agent bez wyraźnego „stop” od człowieka będzie mielił tokeny w nieskończoność.
- Zasada 4 — agent-koordynator („szef sztabu”) powinien działać w ramach budżetu Twojej uwagi: znać Twoje zobowiązania, ważyć konsekwencje decyzji i filtrować to, co w ogóle trafia do Ciebie.
- Na koniec: trzy pytania kontrolne do własnych agentów oraz „prompt prawdomówny” (do pobrania na Substacku autora), który zmusza agenta do przyznania, że dane zadanie jest nieistotne.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Licz ludzką pracę, która zaczyna się po zakończeniu agenta
Na czym polega: wynik agenta to dopiero pierwszy koszt. Raport trzeba przeczytać, zrozumieć, ocenić i podjąć decyzję — a jeśli trafia do zespołu, tę samą robotę wykonuje każdy adresat. Cotygodniowy raport to cotygodniowy podatek od ludzkiej uwagi, na który nikt świadomie nie przystał.
Jak stosować: przy każdym zleceniu przechodź ścieżkę do końca: kto użyje wyniku, co się wydarzy dalej, czy chcę na to poświęcać swój czas. Zanim raport stanie się cykliczny, policz koszt jego „konsumpcji”, a nie tylko wytworzenia.
Na co uważać: zachwyt tym, ile agent zrobił, najskuteczniej maskuje koszty dalsze; porównanie „bez AI zajęłoby tydzień” opisuje możliwości technologii, a nie zasadność zadania.
2.Tania produkcja nie odpowiada na pytanie, czy zadanie w ogóle ma sens
Na czym polega: obniżenie kosztu wytworzenia czegoś nie sprawia, że warto to robić. Raport, który kiedyś pochłaniał tydzień, nadal może być złym wykorzystaniem najbliższych dziesięciu minut — na przykład gdy decyzja należy do kogoś innego albo problem nigdy nie wróci.
Jak stosować: zanim zlecisz kolejną analizę, zapytaj: czy nie wiem już wystarczająco dużo, żeby zdecydować? Czyja to decyzja? Czy za pół roku ktokolwiek o to zapyta?
Na co uważać: na automatyzowanie zadań „bo się da” — taniość produkcji bywa zachętą do roboty, której nikt nie potrzebował.
3.Weryfikacja to zadanie dla agenta — żądaj pokazania obliczeń i dowodów
Na czym polega: kolejny agent świetnie nadaje się do kontroli: sprawdzania dowodów stojących za rekomendacją, szukania założenia, które zmieniłoby odpowiedź, badania rzeczy, które inaczej musiałbyś sprawdzać sam. Wzorem Tony’ego Severino, który po błędzie w wycenie kazał Claude pokazywać tok rachunków.
Jak stosować: w poleceniu zapisz wymóg ujawnienia obliczeń i źródeł. Kontroluj zwłaszcza elementy wprost przekładające się na pieniądze lub zobowiązania — na przykład pomiary w wycenie robót.
Na co uważać: ładniejszy dokument nie naprawia błędnych liczb — dopracowanie formy nie jest weryfikacją treści.
4.Uruchamiaj więcej lekkich eksperymentów, niż planujesz dokończyć
Na czym polega: agenci czynią sprawdzanie pomysłów niemal darmowym. Można zbadać pytanie, którego wcześniej nie opłacało się ruszać, i porzucić wdrożenie, które nie wytrzymało zderzenia z rzeczywistością. Wartość bywa w samym odrzuceniu pomysłu.
Jak stosować: traktuj agenta jak tanią symulację — zanim się zaangażujesz, przejrzyj kilka podejść i dopiero potem wybierz jedno do rozwinięcia.
Na co uważać: gdy każdy eksperyment „z obowiązku” ma stać się projektem, lekkość znika. Starty są tak tanie, że łatwo nazbierać więcej obowiązków, niż realnie uniesiesz w miesiącu.
5.Najpierw diagnoza, potem rozwiązania — kolejność ma znaczenie
Na czym polega: trzy agenty produkujące trzy świetne rozwiązania (program lojalnościowy, nowy cennik, kampania odzyskująca klientów) — zanim zrozumiesz, dlaczego klienci odchodzą — zostawiają Cię z ciężarem oceny i pokusą utopionych kosztów.
Jak stosować: gdy masz problem (np. klienci korzystają z usługi raz i znikają), rozdziel śledztwa: powody anulowań, miejsca, w których ludzie proszą o pomoc, różnice w zakupach wracających i odchodzących. Dopiero na ich podstawie zlecaj rozwiązania.
Na co uważać: włożona w gotowce praca utrudnia ich porzucenie; nie obiecuj sobie wdrażania wszystkiego, co agent wymyśli.
6.Rozpoznaj, kiedy brakującej informacji nie zdobędzie żaden agent
Na czym polega: jeśli niewiadomą jest to, czy klienci zapłacą — w końcu trzeba kogoś poprosić o zapłatę. Jeśli niewiadomą jest to, czy narzędzie ludziom pomaga — trzeba z kimś porozmawiać. Kolejna symulacja czy kolejny dopracowany szkic dają głównie poczucie bezpieczeństwa.
Jak stosować: wypisz niewiadome wprost i sprawdź, które da się zamknąć pracą agentów, a które wymagają kontaktu z ludźmi. Rozmowę z klientami potraktuj jako pełnoprawny krok procesu, nie jako porażkę automatyzacji.
Na co uważać: agent chętnie zaproponuje „jeszcze jeden dopracowany szkic”, bo to jest w jego zasięgu — nie znaczy to, że to brakujący krok.
7.Ustal warunki zakończenia, zanim zrobisz z zadania cykliczne
Na czym polega: zadanie cykliczne może działać długo po utracie sensu — na przykład cotygodniowy przegląd rynku, z którego zrezygnowałeś dwa miesiące temu. To nie jest problem agenta: agent robi dokładnie to, o co prosiłeś. Brakuje decyzji człowieka.
Jak stosować: przy uruchamianiu zadań cyklicznych wpisuj warunki stopu („po trzech dniach bez mojej reakcji zakończ”) i terminy przeglądu. Eksploracje ograniczaj z góry, np. „sprawdzaj przez trzy dni, potem stop”.
Na co uważać: każde drobne cykliczne zadanie wygląda nieszkodliwie, ale razem ustawiają Twój dzień wokół pytań, na które nie musisz odpowiadać, i wyczerpują limity subskrypcji.
8.Ciekawość należy do Ciebie, nie do agenta
Na czym polega: kuszące jest podążanie za tropami, które agent podsuwa — „nie rozumiem tego wyniku, więc muszę drążyć dalej”. Tymczasem to Ty decydujesz, czy dana linia jest warta zachodu, nawet jeśli jej zamknięcie zmienia bieg projektu.
Jak stosować: gdy agent odkryje coś zaskakującego, oceń to jednym pytaniem: czy to posuwa mnie w stronę tego, co chcę osiągnąć? Jeśli nie — przerwij i powiedz to wprost.
Na co uważać: dawanie agentowi przestrzeni na odkrycia to nie to samo, co pozwalanie mu decydować o Twoich priorytetach.
9.Agent-koordynator potrzebuje budżetu Twojej uwagi
Na czym polega: „szef sztabu” — agent zarządzający pozostałymi — nie powinien tylko spinać roboty, lecz rozumieć Twoje zobowiązania i wagę decyzji (badanie nowego rynku kosztuje agenta grosze, ale pociąga za sobą poważne konsekwencje dla Ciebie) oraz filtrować alarmy pozostałych agentów.
Jak stosować: opisz koordynatorowi swoje priorytety i sytuację (rekrutacja, nauka, zbliżająca się duża decyzja) oraz zasady: kiedy wolno Cię przerwać, co dopilnować, jakie nowe dowody pokazać. Budżet uwagi to nie liczba minut, a znajomość tego, co jest dla Ciebie ważne.
Na co uważać: jeśli szef sztabu „obsługuje wszystko”, staje się kolejnym źródłem żądań — sam z siebie nie odchudzi Twojego poranka.
10.Projektuj współpracę na warunkach człowieka — i audytuj agentów trzema pytaniami
Na czym polega: agenci mają niewyczerpaną uwagę i nigdy nie śpią; Ty musisz mieć życie i wybierać, na czym się skupiasz. Test stanowią trzy pytania: które agenci służą temu, na czym Ci naprawdę zależy; które są eksperymentami, z których wciąż się uczysz; które działają tylko dlatego, że zapomniałeś je zatrzymać.
Jak stosować: zrób taki przegląd dziś, na wszystkich uruchomionych agentach. W razie wątpliwości sięgnij po „prompt prawdomówny” autora, który każe agentowi przyznać, że coś jest nieistotne.
Na co uważać: jeśli nie umiesz odpowiedzieć na któreś z tych pytań, być może bierzesz udział w teatrze produktywności — a przy AI trudniej niż kiedykolwiek to zauważyć.
Redakcyjne tłumaczenie
Wstęp: nowa moda na agentów i stary teatr produktywności
Fabryki AI, roje agentów, agenci równolegli. Co kilka tygodli wymyśla się nową nazwę na to samo: uruchamianie kolejnych agentów i budowanie kolejnych rzeczy, a wszyscy ścigają się, kto okaże się dzięki AI bardziej produktywny. Ale powiedzmy sobie przez chwilę szczerze — ty i ja — czym naprawdę jest spora część tej aktywności. To teatr produktywności. Wygląda jak pracja, pachnie jak praca, spala tokeny jak praca — a ostatecznie ląduje na slajdzie dla zarządu, na którym nikomu nie zależy.
Pozorną produktywność bardzo trudno odróżnić od prawdziwej, a AI rozmywa tę różnicę z każdym dniem. Pewnie znasz kogoś, kto używa AI w tysiącu projektów naraz. Przy każdej rozmowie pojawia się jakaś nowa aplikacja, nowy plan, kilku agentów pracujących cały dzień nad nie wiadomo czym — a biznes wciąż nie wystartował, prawda? Może przez kilka tygodni tą osobą byłeś ty sam.
Agenci wymagają od Ciebie więcej świadomego zamiaru niż cokolwiek, co robiłeś wcześniej. Podzielę się czterema zasadami, które wyprowadziłem z własnego sposobu zarządzania agentami. Pierwsza: licz ludzką pracę, która zaczyna się dopiero, gdy agent skończy. Druga: uruchamiaj więcej eksperymentów, niż zobowiązujesz się dokończyć. Trzecia: zanim zdecydujesz, że zadanie ma być cykliczne, ustal, kiedy ma się skończyć. Czwarta: daj agentowi zarządzającemu Twoją pracą budżet Twojej uwagi.
Przejrzałem przy okazji to, jak sam pracuję z agentami w Claude i w Codex, i zapytałem siebie: co tu naprawdę pokazuję? Jak utrzymuję skupienie? Jak można o tym opowiadać innym? (Informacja dodatkowa: Claude od Anthropic i Codex od OpenAI to środowiska do pracy z agentami AI, którzy samodzielnie wykonują wieloetapowe zadania.) Potem podam konkretne przykłady — nie tylko własne — żebyś mógł prześledzić te historie do końca.
Zasada pierwsza: policz cały koszt zlecenia
Zacznij od pełnego rachunku: od ludzkiej pracy, która przychodzi po zakończeniu agenta. Ten koszt najłatwiej zbyć machnięciem ręki, gdy jesteś pod wrażeniem tego, ile agent właśnie dla Ciebie zrobił. „Nie szkodzi — moją część zrobię sam” — i już o tym nie myślisz.
Dan Ninarol prowadzi w południowym New Jersey firmę Modern Classical Chefs. We wrześniu opowiadał, że jako szef kuchni przygotowuje w Claude profesjonalne oferty dla klientów i że pomogły mu one w ciągu półtora miesiąca pozyskać 20 tysięcy dolarów. Brzmi świetnie. Przyjęta oferta oznacza dla niego posiłek do zaplanowania i ugotowania dla płacącego klienta. To dodatkowa robota — ale taka, jakiej chce. Przygotowywanie ofert uruchomiło tę część biznesu, dzięki której mógł skupić się na tym, co lubi — obsługiwaniu ludzi — i przy tym zarabiać. Patrząc na własne zadania zlecane agentom, powinieneś umieć prześledzić je równie konsekwentnie: kto z tego skorzysta? co się wydarzy dalej? czy w ogóle chcę spędzać na tym swój czas?
Bo mamy nawyk wyceniania rezultatu AI według tego, jak kosztowna byłaby jego produkcja bez AI. Ten raport zająłby tydzień. Do tego prototypu trzeba by programisty. Ta analiza wymagałaby całego zespołu. Takie porównania mówią coś o możliwościach technologii — ale nie mówią, czy w ogóle powinieneś na to przeznaczać swój czas. Raport, który kiedyś pochłaniał tydzień, nadal może być złym wykorzystaniem Twoich najbliższych dziesięciu minut. Może już wiesz wystarczająco dużo, żeby zdecydować. Może decyzja należy do kogoś innego. Może opisuje problem, o którym nigdy więcej nie pomyślisz. Tania produkcja nie zwalnia więc z wymogu celowego działania. Widzisz, że motyw świadomego zamiaru wraca? Nie zgubimy go po drodze.
Samo wytworzenie takiego raportu to dopiero pierwszy koszt. Trzeba go przeczytać. Zrozumieć. Ustalić, w co wierzymy. Sprawdzić, czy kogokolwiek to potem obchodzi. Jeśli wyślesz go zespołowi, każdy adresat wykonuje tę samą robotę od nowa. A jeśli stanie się raportem cotygodniowym, wprowadziłeś właśnie cotygodniowy podatek od ludzkiej uwagi. Agent generował raport przez ułamek tego czasu — a Ty mimowolnie przydzieliłeś kilku osobom powtarzalne zajęcie. To nie jest uczciwy bilans. Więc pomyśl, zanim coś takiego odpalisz.
Malarz, który każe modelowi pokazywać obliczenia
Tony Severino — drugi przykład — prowadzi pod Chicago firmę malarską, na własny rękę od 1984 roku. Każe Claude czytać pdf-y z projektami budowlanymi, piętro po piętrze, żeby szybciej przygotowywać oferty. Przy jednej z pierwszych wycen przyłapał model na tym, że zamiast rzeczywistych wymiarów ścian użył mnożnika powierzchni podłogi. Od tamtej pory wie, że musi żądać pokazania toku obliczeń. Doświadczenie podpowiada mu, który fragment wyceny wymaga kontroli — dzięki temu potrafi zmodyfikować polecenie dla Claude i sprawdzić konkretny element.
To ma sens, prawda? Jeśli wyceniasz malowanie, taką kontrolę po prostu wykonujesz. Pomiary przekładają się na cenę, którą wystawisz, i na zakres pracy, na jaki się godzisz. Dlatego warto żądać widocznych rachunków — a prośba o ładniejszy dokument niczego by tu nie naprawiła. Gdy raz rozumiesz, co człowiek musi zrobić z wynikami, możesz zlecić agentowi tę pracę, która jest naprawdę potrzebna. W tym wypadku dopracowana oferta z niesprawdzonymi liczbami byłaby gorsza niż nieużyteczna.
A jeśli się zastanawiasz, czy do tej kontroli też można użyć agentów — można, i bywa to najlepsze możliwe zlecenie dla kolejnego z nich: „sprawdź dowody stojące za rekomendacją”, „znajdź założenie, które zmieniłoby odpowiedź”, „wyjaśnij coś, co inaczej musiałbym badać osobiście”. Możesz włożyć więcej możliwości w to samo zadanie i odciążyć człowieka.
Uwaga człowieka jako waluta
Sporo czasu spędzam na zmaganiach z tym, jak wyrażać myślenie na piśmie. Uważam pisanie za potężne narzędzie, a AI nie zdejmuje z nas odpowiedzialności za myślenie o nim w ludzkich kategoriach. Nauka czegoś trudnego nadal wymaga uwagi. Podobnie doprowadzenie czegoś do doskonałości. To zawsze kosztuje ludzką uwagę. Już samo w sobie jest to dobry powód, żeby poświęcić popołudnie własnej uwagi na pracę, zanim pokażę jakikolwiek wymierny wynik biznesowy. Pytanie, które się liczy, brzmi: czy spędzasz czas na czymś, na czym naprawdę Ci zależy — i czy to widać — niezależnie od udziału AI.
Zasada druga: eksperymentuj, zanim się zobowiążesz
Jeśli nie wiesz, gdzie ulokować swój czas, jeśli jesteś w kropce — przeprowadź więcej lekkich eksperymentów, a dopiero potem zdecyduj, w co się angażujesz. Jedna z najlepszych rzeczy w agentach jest taka, że pozwalają obejrzeć kilka podejść, zanim poznasz to, które warto rozwinąć. Możesz zadać pytanie, którego zbadanie byłoby wcześniej na Ciebie za drogie; przetestować wdrożenie i je porzucić; odkryć, że pomysł, w którym pokładałeś nadzieje, nie wytrzymuje zderzenia z rzeczywistością. To bardzo cenna robota — nawet gdy na koniec nie zostaje nic, co chciałoby się zatrzymać, bo właśnie coś skreśliłeś i nie marnujesz na to dalej ani minuty. Gorzej, że gdy każdy eksperyment „z obowiązku” ma stać się projektem, ta lekkość znika. Przewaga przepada, prawda? Każdy projekt ma od tej pory własne decyzje, własne poprawki, własne utrzymanie i stałe miejsce w Twoim tygodniu. Zrobiłeś zaczynanie tak tanim, że nazbierasz więcej obowiązków, niż realnie uniesiesz w miesiącu. To po prostu niewykonalne.
Badanie problemu kontra produkcja rozwiązań
Wyobraź sobie, że prowadzisz biznes, w którym klienci próbują usługi raz — i nie wracają. Możesz rzucić na ten problem kilku agentów. Jeden przejrzy zebrane powody anulowań, drugi zbada, w których miejscach ludzie proszą o pomoc, trzeci sprawdzi, czy wracający kupują coś innego niż odchodzący. Dajesz sobie kilka ścieżek, by wgryźć się w to samo pytanie. Widziałem ludzi, którzy tak robią — świeżo mi to w pamięci. Takie dochodzenia mogą zwrócić różne wyjaśnienia: jedni są zawiedzeni usługą, innym się podoba, ale potrzebują jej tylko od czasu do czasu — a każdy z tych obrazów prowadzi do zupełnie innych decyzji. Zanim wykonasz duże ruchy, takie jak przeprojektowanie oferty czy rabaty dla wszystkich, chcesz wiedzieć, jak mocne masz dowody. A jeśli zapisy tego nie wyjaśnią, następny sensowny krok może w ogóle nie dotyczyć AI. Może to być — o zgrozo — rozmowa z kilkoma klientami, żeby posłuchać, co mają do powiedzenia.
Skontrastuj to z wariantem, w którym jeden agent projektuje program lojalnościowy, drugi buduje nową stronę z cennikiem, a trzeci pisze maila mającego odzyskać byłych klientów. Każde z tych zleceń, pojedynczo, brzmi bardzo sensownie. Wszystkie mogą wrócić w nienagannej formie. Ale nagle oceniasz trzy gotowe rozwiązania, zanim zrozumiesz, dlaczego ludzie w ogóle odchodzą. Każde ciągnie za sobą kolejne kroki, a włożona praca utrudnia odstawienie ich na boczny tor. Wszyscy ulegamy efektowi utopionych kosztów.
Po takich dochodzeniach wybierasz w oparciu o dowody, których wcześniej nie miałeś. Po rozmowach z klientami podejmujesz rozsądne decyzje. Nie obiecywałeś przecież wdrażać każdego wyniku tylko dlatego, że wyszedł spod agenta. A jeśli jedna linia śledztwa zmienia Twoje rozumienie sprawy, możesz odwrócić całą strategię. Krótko mówiąc: buduj własne, ludzkie przekonania. Nie zakładaj, że coś jest słuszne dlatego, że zaproponował to agent.
Agenci równolegli służą skupieniu, nie rozproszeniu
I tu właśnie agenci działający równolegle mogą realnie pomóc Ci się skupić. Twoja uwaga zostaje przy problemie głównym, a zadaniem agentów jest zwiedzanie różnych dróg jego zrozumienia lub rozwiązania. Z każdej linii możesz się czegoś nauczyć, nie musząc w żadnej mieszkać. Kryterium jest jedno: czy kolejna linia nauczy Cię czegoś, czego nie dała dotychczasowa praca? Bo pięć agentów produkujących pięć wersji tej samej odpowiedzi zostawia Cię z bardzo ciężką robotą porównywania, z której niewiele się uczysz. Przemyśl więc, o co prosisz swoich równoległych agentów.
Musisz też wyłapywać moment, w którym brakująca informacja leży poza tym, co agenci potrafią zrobić. Jeśli niewiadomą jest, czy klienci zapłacą — w końcu trzeba kogoś poprosić o zapłatę. Jeśli niewiadomą jest, czy narzędzie ludziom pomaga — trzeba z kimś porozmawiać i sprawdzić, czy pomaga. Kolejna symulacja, kolejny dopracowany szkic dadzą poczucie bezpieczeństwa i agent pewnie właśnie to zaproponuje. Nie daj się nabrać. Trzymaj się najważniejszej części problemu i miej dość śmiałości, by próbować więcej — a w tym agenci potrafią pomóc. Możesz przebadać wyjaśnienie, które kiedyś skreśliłbyś bez namysłu, bo weryfikacja kosztowała za dużo. Jeśli jedno podejście zawiedzie, wystarczająco już wiesz o alternatywach, żeby mieć plan B. To wszystko pozwala zostać przy trudnym problemie dłużej — ale skupienie jest wyłącznie Twoje.
Zasada trzecia: ustal koniec zadania, zanim stanie się cykliczne
Zdecyduj, kiedy zadanie ma zostać uśmiercone i kiedy ma się skończyć — zanim zrobisz z niego cykliczne. Agent cykliczny — i mówię z własnego doświadczenia — może przeżyć wszystkie powody, dla których go powołałeś. Ty o nim zapominasz, a potem patrzysz: „tokeny się palą, co się dzieje?”. Rozważałeś kiedyś nowy rynek, więc poprosiłeś o cotygodniowy przegląd. Robiłem to dosłownie sam. Dwa miesiące temu wybrałeś inny rynek. Przegląd nadal przychodzi. O nim zapomniałeś. Może być trafny, może być aktualny, a może nie — ale nikt go nie czyta, i o to chodzi. Agent robi dokładnie to, o co prosiłeś. To nie jest problem agenta. Problem leży po Twojej stronie. Dopóki nikt mu nie przekaże, że decyzja zapadła, będzie mielił tokeny bez końca. A im łatwiej takie rzeczy się ustawia, tym częstszy będzie to problem. Nagrywam ten materiał właśnie dlatego, że widzę go na każdym kroku.
Jedna chwila ciekawości — i tak łatwo zrobić z niej cykliczne zadanie, czując się przy tym sprytnym. Chwilowa troska — i już masz codzienny monitoring. Każde pojedyncze zadanie wygląda drobne i przy jego ustawianiu pewnie czujesz się zręcznie; czasem ja też się tak czułem. Ale razem te zadania porządkują Twój dzień wokół pytań, na które nie musisz odpowiadać. Rozpraszają i wyczerpują limity Twoich subskrypcji. Zastanów się więc, co się tu dzieje. Czy to naprawdę musi się powtarzać? Czy naprawdę musisz śledzić tę sprawę w długim terminie? A może wystarczy ją rozwiązać, zakończyć i pójść dalej? I jasne — początkowa eksploracja rynku jest w porządku. Ustaw ją na przykład na trzy dni z zastrzeżeniem: „po trzech dniach stop”. A gdybyś chciał wrócić, zawsze można ją wznowić.
To samo można zrobić z problemami głębszymi. Daj agentowi przestrzeń, by odkrył coś nowego i zaskakującego — i powiedz mu, co robić, gdy dochodzenie przestaje Cię uczyć. Jeśli kolejne podejście nie wnosi nic nowego, powinieneś to widzieć i mieć pełne prawo przerwać. Jedno z najlepszych rozwiązań w pracy z zadaniami cyklicznymi to zapisanie warunków zakończenia z góry. „Jeśli nie odpowiadam na tego maila przez trzy dni, po prostu przestań go wysyłać” — coś w tym stylu.
Ciekawość należy do Ciebie
I jedno ostrzeżenie: to bardzo kuszące, żeby pozwolić agentom dyktować swoją ciekawość. Nie rób tego. Tak, zostaw agentowi przestrzeń na odkrycia — to świetnie. Ale to Ty masz być tym, który chce iść dalej. To Ty masz pomyśleć: „to jest warte zachodu”. Nie agent. Widziałem mnóstwo sytuacji, w których ludzie rozumowali: „nie rozumiem tego wyniku, więc muszę podążać za ciekawością agenta”. Nie musisz. Naprawdę nie musisz. Możesz po prostu stwierdzić: „to nie jest ciekawe — nie kontynuuj”. Nawet jeśli zmienia to projekt, nad którym pracujesz. Jeśli dana linia realnie nie pomaga Ci ruszyć naprzód, wyraź jasno swój zamiar i ją zatrzymaj.
Pamiętasz, że obiecałem powrót do intencji? No właśnie: intencja jest tu kluczem. Musimy ją zogniskować, zawęzić i umocnić, żeby agenci robili to, czego chcemy. Agenci stawiają nam większe wymagania i — w bilansie netto — mocniej rozpraszają, jeśli nie wyrazimy się bardzo jasno.
Zasada czwarta: budżet uwagi dla agenta-koordynatora
Daj agentowi, który zarządza Twoją pracą, budżet Twojej uwagi. Wiem, że to może nie być popularny postulat, ale jest naprawdę ważny. Agent-koordynator potrafi trzymać pozostałych agentów w ruchu i podawać Ci każdego ranka pięknie uporządkowany zestaw żądań o Twój czas. Sporo osób tak robi. Niektórzy wyrabiają z tego nawet uroczy biuletyn do wydrukowania.
A żeby naprawdę pomagać w wybieraniu, gdzie skierować uwagę, taki agent — nazwijmy go szefem sztabu (ang. chief of staff) — musi rozumieć Twoje bieżące zobowiązania i to, co kolejne zadanie by do nich dołożyło. Musi mieć wyczucie Twojej sytuacji. Załóżmy, że agent proponuje zbadanie nowego rynku. Badanie kosztuje agenta grosze — ale jeśli tam pójdziesz, czekają Cię poważne decyzje. Szef sztabu powinien rozumieć, jak dużą to dla Ciebie inwestycję. Zwłaszcza że… nie wiem… może właśnie rekrutujesz. Może sam składasz podania o pracę. Może uczysz się umiejętności pod rolę, o którą chcesz się ubiegać.
Szef sztabu musi z Tobą rozmawiać — rozumieć, czego szukasz i gdzie powinna trafiać Twoja ludzka uwaga — a potem wyciągać na wierzch to, co dla Ciebie istotne. Budżet uwagi to nie dosłowna liczba minut. Chodzi o to, żeby agent koordynujący Twoją pracę wiedział, co jest naprawdę ważne i gdzie musisz być obecny. Jeśli uruchamiasz agentów działających z własnej inicjatywy, którzy alarmują i zgłaszają szefowi sztabu „zwróć na to uwagę”, szef sztabu powinien to filtrować: „Wiesz co? Mój człowiek ceni sobie historie klientów. Takiej jeszcze nie widziałem. Choć o nią nie prosił, mu ją pokażę — bo na klientach mu zależy”. Możesz przekazać szefowi sztabu taki opis jako instrukcję. Co więcej, śmiało wrzuć mu mój transkrypt i to wideo. Pomoże.
Bo tak naprawdę potrzebujesz struktury współpracy z agentami, która jest wygodna dla człowieka, a nie dla agentów. Agenci mają praktycznie niewyczerpaną uwagę. Nigdy nie śpią. Zawsze mogą działać. Ty nie. Musisz od czasu do czasu wyjść na świeże powietrze. Musisz mieć życie. Twoja uwaga jest ograniczona i musi trafiać w konkretne miejsca. Warto więc precyzyjnie określić: w jakich sprawach szef sztabu może Cię przerwać; które zobowiązania chcesz dopilnować, żeby nic nie wymknęło się z rąk; i jakie nowe dowody z przebiegów agentów mogłyby zmienić Twoją decyzję. Szef sztabu nadal będzie musiał rozpoznawać takie sytuacje, wyjaśniać, co się zmieniło, i rozkładać przed Tobą opcje.
A jeśli pytasz siebie, „co to w ogóle za szef sztabu” — nagrałem o tym osobne odcinki, a na Substacku umieszczę porządny opis tej koncepcji i przykładowy prompt na start. (Informacja dodatkowa: Substack to platforma newsletterowa, na której autor publikuje rozszerzenia swoich materiałów.) W tym filmie jednak chodzi o zasady: potrzebujesz agenta-partnera, który wspiera to, gdzie Twoja uwaga faktycznie powinna się znaleźć, i który zostawia Cię bardziej skupionym, a nie bardziej rozproszonym.
Z mojego doświadczenia to bardzo trudne. Większości ludzi się nie udaje, bo pozwalają szefowi sztabu obsługiwać wszystko po kolei. Pomyśl o tym tak: to Ty jesteś menedżerem tych agentów. Zadaniem szefa sztabu jest układać przed Tobą decyzje kierownicze, które musisz podjąć. Ma przygotowywać opcje. Ma wyjaśniać, co będą wymagać. Ma pomagać realizować pracę, którą zatwierdziłeś — a Ty w tym czasie przenosisz uwagę gdzie indziej. To w gruncie rzeczy wszystko. Możesz osiągać znacznie więcej, będąc przy tym mniej zabieganym — jeśli zdecydujesz się pracować z agentami w skupieniu.
Zakończenie: trzy pytania kontrolne i prompt „prawdomówny”
O tym jest cały ten materiał: jak przeprowadzić swój zamiar przez całą współpracę z agentami i nie stracić skupienia. Przypomnij sobie momenty, w których było Cię na wszystko za dużo: sześciu agentów, nie wiesz, jak doprowadzić sprawy do końca, porzucasz je bez namysłu. Zlokalizuj swoje typowe scenariusze porażki. Znajdź te chwile, w których wyrywasz sobie włosy z głowy: „nie mogę zmusić tego do działania”. Potem rozłóż taką chwilę na czynniki pierwsze i zapytaj: co w tej interakcji z AI jest aż tak frustrujące i jak wpleść w nią więcej skupienia oraz jaśniejszej intencji, żeby poczuć mniejszy stres? Dlatego tak bardzo dbam o czas pochłaniany przez drobne zlecenia dla agentów — i dlaczego nie przyjmuję założenia, że wielu agentów znaczy dużo produktywności. W każdym systemie agentowym, który budujesz — nieistotne, czy nazywasz go fabryką oprogramowania, agentami równoległymi czy rojem; o wszystkich mówiłem na tym kanale — wspólny mianownik jest jeden: musisz postanowić, na czym Ci zależy, i zakomunikować ten zamiar tak, żeby agent mógł się na nim oprzeć.
Czasem najlepszy rezultat polega na tym, że bierzesz na siebie więcej pracy. Czasem — że bierzesz jej mniej, ale takiej o większej dźwigni. W obu wypadkach AI ma to przygotowanie umożliwiać: pomóc odkryć, co jest warte zachodu, i pomóc zaangażować się tak, żeby dało się to utrzymać na dłuższą metę. To dobry powód, by mieć te możliwości pod ręką. I po to nagrywam ten materiał. Ale jeśli będziesz przyjmował każde sensowne z pozoru zadanie, projekt, o który naprawdę chodziło, wymknie Ci się z rąk. Nie dlatego, że brakuje Ci narzędzi — narzędzia masz i masz więcej wyników niż kiedykolwiek — ale musisz umieć działać celowo.
Trzy pytania, które warto sobie zadać o agentów pracujących właśnie teraz. Pierwsze: które z nich służą czemuś, na czym naprawdę Ci zależy, a które są po prostu wykonane — skończone i dłużej niepotrzebne? Drugie: które są eksperymentami, z których wciąż się uczysz — i na których Ci zależy, może niewiele? Trzecie: które działają tylko dlatego, że zapomniałeś im powiedzieć „stop”? Jeśli patrzysz na tę listę i nie umiesz odpowiedzieć — być może właśnie występujesz w teatrze produktywności. A przy AI trudniej niż kiedykolwiek odróżnić widowisko od realnej pracy.
Jeśli zastanawiasz się, jak to przeforsować u własnych agentów — mam dla Ciebie prompt „prawdomówny” (ang. truth-teller prompt). Bo gdy rozłożysz to na czynniki pierwsze, okaże się, że część naszego rozproszenia bierze się stąd, że agenci nie mówią nam prawdy. Agenci oznajmiają: „to się liczy”, „to jest ważne”, „zwróć uwagę”, „podejmij decyzję”. Potrzebny jest prompt, który zmusi je do przyznania: „to akurat nie ma znaczenia”, „to tylko eksperyment”, „masz rację, nie jest to aż tak istotne”. Takiego prompta przygotowałem — możesz go pobrać na Substacku. Wyciągniesz z agenta bardziej szczery obraz tego, co się dzieje, a to z kolei pozwoli Ci mniej czasu tracić. Jeśli chcesz — sięgnij po niego. Do usłyszenia.