O czym jest ten film
- Główna teza: era agentów „jednoosobowych” się kończy, zaczyna się era agentów zespołowych — wspólnych dla całej firmy.
- Dzisiejsze narzędzia powstały dla ludzi sprzed epoki agentów, więc współpraca z AI wygląda jak przesyłanie plików MD i HTML po Slacku.
- Agent powinien być traktowany jak nowy członek zespołu: mieć konto na Slacku, adres e-mail, dostęp do dokumentów.
- Fundamentem pracy zespołowej z AI jest wspólny kontekst — a jego budowa jest znacznie trudniejsza, niż się wydaje.
- Koncepcja „automatycznego nawadniania” (automatic hydration): agent sam buduje i aktualizuje firmową bazę wiedzy ze Slacka i spotkań.
- Kontekst bywa ważniejszy od surowej inteligencji modelu — genialny doradca bez kontekstu jest bezużyteczny.
- Integracje przestały być fosą obronną: agent z komputerem i systemem plików sam napisze sobie brakującą integrację.
- Apel do firm: trzeba zaakceptować chaos, psuć rzeczy, kasować spotkania i spędzać dziesiątki godzin tygodniowo bezpośrednio z AI.
- Rada dla zakładających firmy: przy biznesie „indie” liczy się bardziej jak budujesz niż co; przy biznesie na kapitale VC — czy twój produkt przetrwa świat, w którym ludzie nie prowadzą już firm.
- Wątek AGI: dwa scenariusze końcowe („śmierć albo domowy kot”), ale zamiast spekulacji lepiej skupić się na tym, co da się kontrolować dziś.
Redakcyjne tłumaczenie
(Informacja dodatkowa: w oryginale w mniej więcej jednej czwartej nagrania znajduje się blok reklamowy prowadzącego dotyczący sponsora odcinka — usługi API do scrapingu i badań w sieci. Pominięto go jako materiał promocyjny bez wartości merytorycznej.)
Od AI dla jednego gracza do AI dla zespołu
David: Dotychczas AI było raczej doświadczeniem jednoosobowym. Jak to się zmieni, kiedy zaczniemy pracować z AI i z agentami znacznie bliżej?
Flo: Myślę, że dosłownie właśnie teraz zaczynamy oglądać nadejście produktów AI dla wielu graczy. Ciągle porównuję to do czasów, gdy przesyłaliśmy sobie dziwne dokumenty mailem tam i z powrotem. Nadal się to czasem robi — na przykład przy umowach prawnych — i jest to potwornie uciążliwe. To dokładnie ta sama różnica, co między wysyłaniem sobie plików mailem a wysłaniem linku do dokumentu Google, gdzie możecie razem pracować na tym samym artefakcie.
Lata 2025 i 2026 były o tym, że agenty naprawdę zaczęły działać. To robi wrażenie — potrafią wykonywać zadania o długim horyzoncie czasowym. Ale każdy nadal ma swoje własne Claude Code, Codex czy cokolwiek innego. Sam jestem raczej człowiekiem od Claude Code. Każdy ma własnego agenta ustawionego na własnym komputerze. Masz zespół, David?
David: Tak.
Flo: Doświadczacie tego samego? Że ludzie ciągle przesyłają sobie po Slacku pliki MD i HTML? To jest bałagan.
David: Tak, to bałagan. Najlepsze rozwiązanie, jakie mamy, to repozytoria na GitHubie, a to nie jest optymalne.
Flo: W stu procentach. Wszyscy sklejają coś na szybko, bo żadne z tych narzędzi nie było projektowane pod nowy przypadek użycia. A ten przypadek jest taki: mamy nowego członka zespołu. Fundamentalnie o to chodzi — mamy nowego kolegę z pracy, tym kolegą jest AI i musimy sprawić, żeby pracował z nami dokładnie tak samo jak każdy inny człowiek w zespole. To jest, moim zdaniem, ta wielka zmiana, która dzieje się teraz.
David: To wynika z tego, że całe oprogramowanie, którego używamy, powstało przed erą agentów. Zostało stworzone wyłącznie dla ludzi, czyli prawdopodobnie nie jest optymalne dla agentów. To zupełnie inne byty niż ludzie — mają inne mocne i inne słabe strony. Ja wyznaję pogląd, że wkrótce dziewięćdziesiąt dziewięć procent całego użycia oprogramowania i narzędzi będzie realizowane przez agenty. Po prostu wygodniej mi poprosić własnego agenta: policz mi kalorie, sprawdź, ile mi zostało na dzisiaj, i zamów coś zdrowego, wysokobiałkowego. Nie chcę o tym myśleć. A DoorDash właśnie wypuścił swoje CLI, więc idzie to w tym kierunku.
(Informacja dodatkowa: CLI to interfejs tekstowy uruchamiany z konsoli — dla agenta jest znacznie wygodniejszy niż strona internetowa zaprojektowana dla ludzkiego oka.)
Klawiatura, monitor i inne przeżytki
Flo: Nawet laptop, nawet komputer w obecnej postaci zniknie. Mówię to jako facet z czterdziestodziewięciocalowym monitorem Samsunga i całą resztą, ale coraz mocniej uważam, że klawiatura i mysz to tylko narzędzia do mikrozarządzania komputerem.
David: Tokeny wyjściowe. Przepuszczasz przez to tokeny.
Flo: Tylko to mnie obchodzi. Gdyby mój komputer był wystarczająco mądry, po prostu dałbym mu sygnał do startu. A do tego nie potrzeba wielkiej klawiatury, myszy i czterdziestodziewięciocalowego monitora. Wystarczy dyktowanie głosem: „słuchaj, komputerze, chcę, żebyś zrobił X, Y i Z”. Sam wykombinuj jak. Nie wiem, czego użyjesz pod spodem, nie wiem, jak to połączysz — po prostu osiągnij mój cel. Więc tak, oprogramowanie, procesy pracy, a nawet sprzęt, który mamy, zostały zbudowane pod erę przedagentową.
Przy czym nawet dzisiejsze oprogramowanie ma narzędzia do współpracy. Wielogracz nie jest niczym nowym — od dawna pracujemy w zespołach. Problem w tym, że agenty nie są w to wpięte. Dlatego za tydzień wypuszczamy nowy produkt, Lindy Teammate. To agent zespołowy: masz integracje, narzędzia i akcje współdzielone z zespołem, masz wspólny komputer i wspólny system plików, wspólną pamięć, wspólne umiejętności. I masz wspólną powierzchnię do pracy — czyli po prostu Slacka, ale to jest miejsce, w którym współpracujesz ze swoim agentem.
Teraz jest to dziwaczne: mamy wspólny pokój, w którym wszyscy rozmawiamy, a AI jakimś cudem nie ma w tym pokoju. Każdy musi wyjść na zewnątrz, pogadać ze swoim własnym AI i wrócić. W momencie, w którym możesz przywołać agenta wprost w środowisku współpracy, wszystko się zmienia. Szokujące jest na przykład to, że wciąż nie mogę oznaczyć agenta przez „małpę” w dokumencie Google. Szokujące jest to, że większość agentów nadal nie ma adresu e-mail. Wyobraź sobie coś tak prostego jak adres e-mail.
Twój kolega z zespołu będący AI powinien mieć konto na Slacku. Powinieneś móc dodać go jako administratora do dokumentów Google. Powinieneś móc wysyłać mu maile. Powinien być po prostu normalnym członkiem zespołu.
David: Absolutnie. Wczoraj wieczorem dosłownie to do mnie dotarło. Mieliśmy dość intensywną dyskusję o strategii wejścia na rynek, latały różne opinie i pomyślałem: dlaczego nie wciągnęliśmy do tego GPT-5.6 Pro? Dlaczego nie wciągnęliśmy Fable 5? To powinien być centralny uczestnik tej rozmowy.
Flo: Tak, mnie to spotkało dokładnie wczoraj w nocy. Mogę na chwilę pokazać ekran? Członek zespołu pytał na Slacku: czy pozwalamy użytkownikom darmowym korzystać z Lindy Teammate przez Slacka? A ja na to oznaczyłem agenta i napisałem: chyba pisaliśmy niedawno dokument o rozliczeniach. I proszę — znalazł. Zwróć uwagę, że nie musiałem przepisywać całego promptu, bo prompt już istnieje w kontekście. To, że możesz przywołać agenta tam, gdzie mnóstwo informacji i pytań już się znajduje, robi ogromną różnicę.
Wiedza, która buduje się sama
David: Same umiejętności to już wielka rzecz. Bo jeśli masz zespół, to ten, kto jest w czymś najlepszy, powinien tworzyć umiejętność dla tego obszaru. Ale to nie chodzi nawet o ekspertyzę. Jeśli ktoś nad czymś pracuje, to mówię: nagrajmy to — transkrypcja głosu, nagranie ekranu, jakiś notatnik AI — udokumentujmy to w tokenach, potem niech Fable 5 zrobi z tego uporządkowane pliki markdown i wypchnie je do wspólnego repozytorium na GitHubie. Masz wewnętrzny GitHub firmy, w którym każdy obszar biznesu ma swoje repozytorium z całą wiedzą.
Bo wcześniej trzeba było usiąść i zrobić z tego zadanie: napisz procedurę, napisz podręcznik. Nikt nie chce poświęcać czasu na uczenie młodszych osób w zespole. Ale jeśli już jesteś na spotkaniu w Google Meet czy na Zoomie i masz notatnik AI, to nagle tworzysz materiały szkoleniowe — nie tylko dla nowych ludzi w zespole, ale i dla agentów. I to cały czas.
Flo: Obiecuję twoim widzom, że to nie jest ustawione, ale to dokładnie moja obsesja z ostatnich tygodni: doświadczenie wielogracza. I całkowicie się zgadzam, że fundamentem takiego doświadczenia jest wspólny kontekst. Ludzie nie doceniają, jak trudno taki wspólny kontekst zbudować. Pierwsze, co przychodzi do głowy, to wiki firmowe. Ale większość firm nawet nie ma wiki, a wiki są słabe — w momencie, w którym je napiszesz, jest już nieaktualne.
Rozwiązaliśmy to u siebie w sposób, który nazywamy automatycznym nawadnianiem. Mam obsesję na punkcie tego pomysłu. Mamy system plików, a w nim mój główny plik pamięci. Nie zebrałem go ja — zebrał go mój agent i utrzymuje go na bieżąco: w miarę jak mam spotkania, jak dostaję maile, jak robię wszystko inne. Widać tu, że Lindy przeanalizowała miesiące historii naszego Slacka. Przetworzyła jakieś dwadzieścia tysięcy wiadomości i na żywo aktualizuje swoje wnioski. W tym momencie nagrania przeanalizowała dopiero jakieś tysiąc dwieście wiadomości i już mówi nam, co się dzieje w firmie: „skupiasz się na doświadczeniu Teammate”. Po prawej stronie buduje graf tego, co dzieje się w firmie. Utrzymuje aktualne repozytorium wiedzy zespołowej.
Dwa główne źródła danych to Slack i spotkania. Pytałem Lindy: podsumuj mi najważniejsze rzeczy z tegotygodniowych wdrożeń Lindy Teammate. Ludzie pytają: co właściwie zdecydowaliśmy w tej sprawie? Jaka jest najnowsza data wydania? Lindy była na spotkaniu i odpowiada: podczas ostatniej synchronizacji projektu Flo powiedział, że przesuwamy datę premiery o tydzień. To staje się kimś w rodzaju członka zespołu, który był na każdym spotkaniu w firmie — staje się nie do zastąpienia. Jeśli traktujesz doświadczenie wielogracza poważnie, to połowa roboty polega właśnie na tym, żeby mieć samobudujące się wiki firmowe. Karpathy o tym mówił i dokładnie o to chodzi.
(Informacja dodatkowa: Andrej Karpathy — współzałożyciel OpenAI i były szef AI w Tesli, jeden z najczęściej cytowanych komentatorów praktyki pracy z modelami.)
Ludzie są kiepscy w pamięci, agenty nie
David: Mam na ten temat mnóstwo przemyśleń. Po pierwsze: ludzie są świetni w jednych rzeczach, agenty w innych. Tak wielu ludzi próbuje pamiętać: co powiedzieliśmy na ostatnim spotkaniu, co mieliśmy zrobić. A my jesteśmy fatalni w pamiętaniu. Dosłownie w sądzie świadkowie naoczni są najmniej wiarygodnym źródłem informacji. Nasza pamięć jest tak podatna, że wiele wspomnień z dzieciństwa jest fałszywych albo mocno przetworzonych — są na to liczne badania. Więc zamiast tego używa się listy zadań. Z kontekstem jest tak samo: zamiast próbować pamiętać, co ktoś powiedział i o czym rozmawialiśmy w zeszły czwartek, po prostu niech zajmą się tym agenty.
W pewnych rzeczach agenty są wyraźnie lepsze od ludzi, w innych gorsze. Uważam, że w prawdziwie twórczym myśleniu ludzie są znacznie lepsi — w intuicji też. Ale w destylowaniu pięćdziesięciu i więcej spotkań? Musiałbyś na to poświęcić pół dnia.
U mnie było podobnie. Śledzę swój czas w blokach piętnastominutowych — to technika produktywności, która brzmi dla ludzi szaleńczo, ale po dwóch tygodniach staje się normalna. Mam każdą godzinę na jawie rozpisaną w piętnastominutowych blokach. W pewnym momencie poczułem, że jestem przytłoczony, że muszę lepiej delegować zadania zespołowi. Wziąłem więc Fable, dałem mu dostęp do swojego kalendarza Google, przeanalizował ostatni tydzień czy dwa i wyprodukował wnioski. Pomyślałem: to jest tak trafne. A było to jasne, bo chodziło o dwieście pięćdziesiąt albo trzysta różnych wydarzeń. Nigdy nie zrobiłbym tego ręcznie, nigdy nie poświęciłbym na to tych godzin. Ale dane tam były. To ta sama koncepcja, co z pięćdziesięcioma spotkaniami — nikt nie przeczyta tych transkryptów, ale kiedy rozmawiasz z pięćdziesięcioma spotkaniami naraz, jest w tym coś magicznego: masz ogrom kontekstu, model z górnej półki i wnioski same się pojawiają.
Kontekst bije inteligencję
Flo: W stu procentach. Agenty cię zaskakują, kiedy dasz im tak dużo kontekstu. Cieszę się, że mamy dziś praktycznie nieskończone okna kontekstowe. Kiedy zadajemy Lindy pytanie na Slacku, w logach debugowania widać, że bazowy kontekst — samo „Hello world” — to sto tysięcy tokenów. Od razu na starcie podajemy modelowi sto tysięcy tokenów.
Jedna rzecz mnie zaskoczyła w sposobie, w jaki używamy agentów zespołowych: nie zapominajmy, że z agentami można też po prostu rozmawiać — tokeny w jedną stronę, tokeny w drugą. Wszyscy używamy Claude’a przez cały dzień, żeby robić burzę mózgów i pytać o opinię. Robimy tak samo z naszym agentem zespołowym. Coraz częściej pytamy Lindy o zdanie. Pod spodem to Opus, naprawdę dobry, naprawdę bystry model. Ale przede wszystkim uważam, że inteligencja jest lekko przereklamowana.
Inteligencja oczywiście ma znaczenie, ale wyobraź sobie, że zapraszasz Alberta Einsteina albo Johna von Neumanna — najbystrzejszego człowieka na świecie — do biura. Siada obok ciebie i ma zerowy kontekst. Jest właściwie bezużyteczny. Jeśli masz szybką rzecz, którą naprawdę trzeba załatwić, von Neumann nie jest twoim człowiekiem. Twoim człowiekiem jest przeciętny współpracownik, który nie jest von Neumannem, bo ma cały kontekst o firmie.
Bardzo często pytamy więc w wątku: co o tym sądzisz? I czasem nas to szokuje, bo mając cały ten kontekst, agent nie mówi po prostu „to dobra decyzja”. Czasem dosłownie mówi nam: słuchajcie, uważam, że to w ogóle nie ma znaczenia, cała ta decyzja jest bez znaczenia — bo z kontekstu, który mam, wiem, że tak naprawdę zależy wam na tamtej innej rzeczy, więc dlaczego poświęcacie na to tyle czasu? Tego nie zrobi Claude, jeśli zadasz mu pytanie w próżni. Nigdy nie powie ci, że twoje pytanie nie ma znaczenia. Ale mając kontekst, powie: chłopaki, tamta sprawa się właśnie pali, a to jest rozpraszacz. To jest rodzaj rzeczy, które agent może dla ciebie zrobić.
Wyścig o warstwę zespołową
David: Myślę, że czeka nas moment podobny do stycznia i lutego, kiedy eksplodował OpenClaw. To było dokładnie to samo, tylko dla jednego gracza: nagle jeden agent mógł podłączyć się do WhatsAppa, Slacka, Discorda, kalendarza, poczty, mieć cały ten kontekst, a ja mogłem z nim rozmawiać z aplikacji, których już używam. Pytanie brzmi: kto rozgryzie to samo na poziomie zespołu i firmy — i to naprawdę gładko. Bo moje przekonanie jest takie, że interfejs webowy umiera. Nikt nie chce uczyć się nowej aplikacji ani adoptować nowego narzędzia. Samo przełączanie się między narzędziami to tarcie. Nawet ludzie o dużej sprawności mają własny zestaw narzędzi i lubią pracować z własnych, znajomych interfejsów. Musi to być gładkie i nienachalne. I musi zaskakiwać skutecznością — na przykład: mówiłem, że skupiam się na tym, żeby nie przekombinowywać i nie dokładać funkcji, a właśnie przyłapałem się na tym, że utknąłem przy dodawaniu piątej funkcji, choć wciąż jesteśmy na wczesnym etapie.
Flo: Sto procent. Właśnie dlatego jestem taki optymistyczny wobec Slacka. W pewnym sensie łamie mi to serce, bo Slacka jako produktu specjalnie nie kocham, ale w tym momencie jest on nie do wyparcia. Naprawdę uważam, że Slack będzie miejscem, w którym agenty AI będą ze sobą współpracować. Bo ostatecznie to musi być magiczne. Przeszliśmy przez pewien etap — miałeś zresztą o tym filmy — kiedy n8n był na topie. Dziś nie słychać o n8n zbyt wiele. Jedna z przyczyn jest taka, że jest po prostu za trudny w użyciu, za bardzo złożony. Nic do nich nie mam, uważam, że to świetna firma, ale ludzie naprawdę pragną czegoś skrajnie prostego. Nie mają czasu podłączać narzędzi, dawać kontekstu, pisać instrukcji — chcą, żeby to po prostu działało.
I dlatego przy zespołowym rusztowaniu, kiedy dołączasz do firmy, nie musisz podłączać narzędzi, bo zespół już to zrobił. Nie musisz się martwić o kontekst, bo buduje się sam. Nie musisz się martwić o umiejętności, bo zespół już je stworzył. Możesz po prostu zacząć pytać.
David: Świetna uwaga: ludzie chcą rzeczy, które działają. Nikt nie chce konfigurować dwudziestu rzeczy i dziesięciu kluczy API. Wcześniej z n8n czy Make konkurencja szła o surową liczbę konektorów. Ale skoro agenty potrafią to wszystko zrobić, ludzie chcą po prostu skuteczności. Chcą zerowej konfiguracji, niezawodności, wysokiej dostępności, przewidywalnego interfejsu.
Flo: To wręcz szokujące. Zgadzam się, że przez najdłuższy czas fosą Zapiera były integracje. Dziś, przykro mi, ale to nie jest warte nic. Agenty potrafią to wszystko rozgryźć same, w locie.
Zdarzyła się ciekawa rzecz, chyba dwa dni temu. Ktoś z zespołu oznaczył Lindy na Slacku i napisał, że chce stworzyć reklamę audio. Nie wiem nawet, po co to robił, ale chciał reklamy audio o Lindy. Napisał więc: połącz się z API ElevenLabs, wymyśl scenariusz i zrób stronę, na której będę mógł odtworzyć te pliki. Zrobiliśmy to wszystko. Mamy zresztą integrację z ElevenLabs, którą agent może wywołać jako narzędzie, ale akurat nie dodaliśmy jej do tego agenta. Agent może też prosić o integracje — musi w tym celu wywołać inne narzędzie, żeby ich poszukać. Nie chciało mu się. Stwierdził: pobawię się po prostu API ElevenLabs i zbuduję sobie własną integrację. Ma przecież komputer i system plików. Dosłownie napisał skrypt w Pythonie, zapisał go we własnym systemie plików na przyszłość, poprosił nas o klucz API do ElevenLabs i schował go w menedżerze sekretów, którego używa. Pomyślałem: nie chciało ci się nawet użyć integracji, którą zrobiliśmy, sam ją sobie zbudowałeś.
Więc tak — uważam, że trwa teraz wyścig o to, kto stanie się węzłem gromadzącym cały kontekst, wszystkie umiejętności i wszystkie integracje zespołu. Kto to zrobi, ten zbuduje ostatecznego kolegę z zespołu opartego na AI, na którego można zrzucać pracę przez cały dzień.
David: Myślę, że jest jeszcze jeden powód, dla którego liczy się bycie pierwszym: dane treningowe. Ten, kto ustawi się jako pierwszy gracz, zostanie wpieczony w dane treningowe kolejnej generacji modeli, a wtedy będą do niego domyślnie sięgać. Widać to przy budowaniu z AI — jest pewien zestaw narzędzi, który wszyscy znają, bo modele rekomendują konkretne rozwiązania, na których ludzie tak dużo budowali. Sądzę, że tak samo będzie ze wszystkimi innymi obszarami.
Jak wygląda praktyczny zestaw agentów Flo
David: Wspomniałeś, że jesteś bardziej człowiekiem Claude Code niż Codeksa. Opiszesz swój obecny zestaw? Jak pracujesz, ile agentów zwykle uruchamiasz?
Flo: W Claude Code zawsze jestem trochę zdziwiony, widząc te wszystkie superskomplikowane konfiguracje, bo mnie Claude Code po prostu działa od razu po wyjęciu z pudełka. Próbowałem różnych rzeczy, dodałem oczywiście trochę MCP — to akurat trzeba zrobić — ale mój plik CLAUDE.md jest w tej chwili praktycznie pusty. Nic w nim nie ma. Jedyne, co robię, to trzymam jeden wielki folder agentowy na komputerze, którego używam do wszystkich projektów i całego kontekstu agentowego. Poza tym to w zasadzie waniliowy Claude Code.
(Informacja dodatkowa: MCP — Model Context Protocol, standard podłączania modeli do zewnętrznych narzędzi i źródeł danych. CLAUDE.md to plik ze stałymi instrukcjami dla agenta w danym projekcie.)
Zabrzmi to, jakbym reklamował własny produkt, ale większość mojego użycia agentów to dziś naprawdę Lindy. Uważam, że jest łatwiejsza w użyciu, jest w chmurze i podłączona do wszystkich moich integracji. Nie rozmawialiśmy jeszcze o rutynach — to cykliczne procesy, które sięgają do wszystkich moich integracji. Mamy trzy tysiące integracji, a jeśli akurat którejś nie ma, agent i tak zbuduje ją sobie sam.
Tak dziś używam agentów. Codziennie rano agent wysyła mi dzienny briefing SMS-em. Mam agenta, który przygotowuje projekty odpowiedzi na maile. Mam agenta, który etykietuje przychodzącą pocztę. Mam agenta, który robi notatki ze spotkań i przygotowuje mnie do spotkań — tuż przed tym podcastem wysłał mi wiadomość: spotykasz się z Davidem, oto co go ostatnio zajmuje. Mam agenta z numerem w iMessage, więc mogę pisać do niego SMS-em przez cały dzień. Za każdym razem, gdy coś jem, wysyłam mu zdjęcie.
David: Tak samo.
Flo: Też przez iMessage?
David: Nie, u mnie przez Discorda, ale tak — liczę wszystkie kalorie przez agenta.
Flo: Agent gdzieś to zapisuje, a na koniec tygodnia mnie zawstydza: przysyła SMS z moim wynikiem za tydzień. Tego agenta akurat uwielbiam: rekrutujemy inżynierów, więc mam „Tygodniowych autorów AI”. Uważam, że bardzo dobrym źródłem rekrutacji inżynierów jest szukanie ludzi, którzy napisali naprawdę dobre wpisy blogowe. Jeśli masz bloga i piszesz, to jesteś w górnych pięciu procentach najbardziej pasjonujących się swoją pracą inżynierów. Mam więc agenta, który co tydzień szuka nowych, niezależnych wpisów napisanych przez inżynierów, przysyła mi listę i pyta, do których mam się odezwać.
Mam też agenta, który identyfikuje ciekawe rejestracje. Niedawno zarejestrował się u nas prezes dość dużej firmy — nie mogę powiedzieć, kto. Agent przechwycił to natychmiast: ten człowiek właśnie się zarejestrował, chcesz, żebym się odezwał? No pewnie. Jestem więc superreaktywny: w ciągu dwudziestu minut od rejestracji prezes dostaje ode mnie osobistą wiadomość, która jest prawdziwa, a nie w pełni zautomatyzowana. W tym momencie całe moje życie jest napędzane agentami.
David: To trochę wstyd, że Claude Code i Codex mają wpieczone w nazwę słowo „kod”, bo przez to ludzie nie myślą o innych zastosowaniach. Wspominałeś o kimś z zespołu, kto używa tego do marketingu, i o zastosowaniu przed tym podcastem. Jest tyle różnych sposobów użycia agentów, które wciąż musimy dopiero odkryć — zarówno po stronie osobistej, dawania coraz ambitniejszych zadań, żeby zobaczyć, do czego to naprawdę zdolne, jak i po stronie firmowej. Moje przekonanie jest takie, że jako startup musisz być gotów całkowicie wynaleźć się na nowo co kilka miesięcy, bo wszystko zmienia się tak szybko. Jeśli mówisz „nie, my jesteśmy firmą tego typu i robimy rzeczy w ten sposób”, to okej — ale może następna generacja modeli już to potrafi, a może ludzie nie chcą już korzystać z tego w ten sposób i wolą WhatsAppa albo iMessage.
Trzeba się bawić i psuć rzeczy
Flo: W stu procentach. Często myślę o tym, jak dziecko uczy się nowych technologii i je adoptuje. To dziwne, prawda, że jako dziecko uczysz się szybciej niż jako dorosły? Adoptujesz nowe technologie szybciej. Coś w tym jest po stronie mózgu, ale sądzę, że działa tu jeszcze coś innego. Po pierwsze, robisz się zajęty. Więc nawet jeśli innowacja ma w długim okresie dodatni zwrot, to w krótkim jest mniej efektywna niż stan obecny, bo musisz się uczyć i eksperymentować. Po drugie, szczerze mówiąc, boisz się, że coś zepsujesz. Jest więc wygoda i jest strach.
I dlatego uważam, że ważniejsze niż kiedykolwiek jest po prostu wygłupianie się. To robią dzieci — bawią się. Ważniejsze niż kiedykolwiek jest bawienie się tą technologią. Dzieci robią jeszcze jedno: bez przerwy psują rzeczy. Programowałem w wieku jedenastu lat, całe życie siedziałem w komputerach. I jak wielu dzieciaków tego typu zepsułem mnóstwo komputerów. Za każdym razem, gdy szedłem do kolegi: o rany, masz komputer, muszę się nim pobawić. I psułem wszystko — wchodzisz w „Program Files” na Windowsie: to jest bezużyteczne, kasuj, kasuj, kasuj. Chwilę później nic nie działa. Psucie rzeczy jest przykre, ale tak właśnie się uczysz.
Zawsze namawiam ludzi: musisz teraz psuć rzeczy. Musisz się bawić. Musisz marnować czas. Musisz wyczyścić swój kalendarz i nie pozwolić, żeby pilne wypchnęło ważne. Do diabła z twoim kalendarzem, do diabła z twoimi spotkaniami. To zje ci obiad. Musisz wynaleźć swoją firmę od zera, i to teraz. Nie wiemy, co jest po drugiej stronie AGI. Ale wiemy jedno: za dwa lata twoja firma nie będzie w niczym przypominała tego, czym była.
Mój ojciec miał firmę wydającą czasopisma. Kiedy na początku lat dwutysięcznych pojawił się internet, było podobnie jak dziś z AI — trochę straszno, trochę ekscytująco i bardzo niejasno. Nikt nie wiedział, jak to się rozegra. Wiedział natomiast, że jego firma całkowicie się zmieni. Zrestartował ją więc w całości. Popełnił mnóstwo błędów, zwolnił mnóstwo ludzi, firma kilka razy niemal umarła. Ale dziś ma się dobrze. Przeprowadził biznes do ery internetu, a wszyscy konkurenci, którzy tego nie zrobili, nie podjęli ryzyka i nie popełnili błędów — po prostu powoli umierali. Osuwasz się w śmierć kawałek po kawałku.
Niech zapanuje chaos
David: Jak o tym myślisz w praktyce, prowadząc firmę? Co konkretnie robicie albo czego nie robicie?
Flo: Jesteśmy bardzo mocno w fazie „niech zakwitnie tysiąc kwiatów”. Trzeba teraz przyjąć chaos. Jest superchaotycznie właśnie dlatego, że narzędzia AI są dziś niestety jednoosobowe, więc każdy robi swoje. Mamy na przykład problem taki, że każdy inżynier stworzył sobie własny proces recenzji pull requestów z agentem AI. Mamy firmowego agenta do recenzji, a do tego inżynierowie mają swoich własnych agentów i dokładają do tego kolejne rzeczy. To kompletny bałagan. Kompletny bałagan — i uwielbiam to, i całkowicie się na to zgadzam.
Teraz jest czas na to, by pozwolić rządzić chaosowi. Z tego chaosu wyłonią się wzorce. To zwykły dobór naturalny: dżungla jest systemem chaotycznym, ale wyłaniają się z niej piękne, bardzo złożone organizmy. Uważam, że to jest tryb, w którym jesteśmy w 2026 roku — trzeba pozwolić rządzić chaosowi i trzeba przyjąć psucie rzeczy. Jako założyciel po prostu prowadź eksperymenty, obserwuj, rozmawiaj z użytkownikami, patrz, co rezonuje. Naprawdę staraj się mieć palec na pulsie: gdzie ludzie się odwracają, ten agent przestał być popularny, tamta rodzina modeli zyskuje, ludzie używają jej w taki a taki sposób. Ludzie zużywają coraz więcej tokenów, coraz bardziej świadomie patrzą na wydatki na tokeny i chcą zobaczyć, co dostają, zanim kupią. Pół roku temu wszyscy wydawali na subskrypcje ile się da, a teraz: ten plan daje mi tyle, ta firma robi resety, ta wymaga danych korporacyjnych, a tamta nie. Trendów jest sporo.
David: A jak ty to robisz? Wspominałeś o czyszczeniu kalendarza i eksperymentowaniu z nowymi narzędziami. Kiedy widzisz ciekawe narzędzie, blokujesz sobie czas na testy? Jakie masz osobiste sposoby na bycie na czubku fali?
Flo: Środy to moje dni bez spotkań i spędzam je zasadniczo na budowaniu z AI. Na tym etapie jestem z AI cały czas. Każdą minutę na jawie — wczoraj o drugiej w nocy byłem w biurze i właśnie to robiłem. Pracowałem, ale pracowałem z tą zabawową intencją, bo miałem przestrzeń i czas i chciałem poświęcić więcej czasu na robienie z AI nowych rzeczy. Wszystkie weekendy spędzam z AI, a przez cały dzień w pracy powtarzam zespołowi: agent, agent, agent — to musi być agent.
Uważam, że zespół, szczególnie jeśli jesteś liderem, żywi się uwagą, którą poświęcasz różnym inicjatywom. To bardzo proste: musisz cały czas pytać ludzi o ich procesy pracy z AI. I musisz ludzi nagradzać. Musisz zauważać ich na Slacku i na spotkaniach: „o rany, to jest genialne” — i musisz ich wynosić w górę: „patrzcie, co zrobił Ali, pokaż nam to”. Jeśli to nagradzasz, jeśli rzucasz na to światło, ludzie będą robić właśnie to.
Myślę o tym trochę jak o wynalezieniu elektryczności. Wyobraź sobie, że jesteś szewcem przed elektrycznością albo nawet przed rewolucją przemysłową. Robisz buty ręcznie i to jest bałagan — dwóch gości w małym warsztacie szyje buty ręcznie. Teraz wchodzi fabryka. Może nawet nie elektryczność, może silnik na węgiel. Ostateczna postać tego nowego biznesu to fabryka Nike: całe piętro, mnóstwo maszyn. Masz dwie możliwości. Możesz dalej robić to, co robiłeś, będzie bardzo schludnie — i umrzesz. Albo przechodzisz na nowy sposób i będzie absolutny bałagan. Ta fabryka, która przekształca się z warsztatu z osiemnastego wieku w nowoczesną halę produkcyjną — ta transformacja nie jest ładna. To jest kompletny bałagan.
Dlatego uważam, że jeśli w twojej firmie nie ma teraz cyrku na kółkach, to zostajesz w tyle i tak naprawdę tego nie adoptujesz. I uważam, że jeśli nie spędzasz co najmniej dwudziestu godzin tygodniowo bezpośrednio z ręką na klawiaturze, używając tych systemów AI, psując rzeczy i robiąc bałagan — umrzesz. Nie sądzę, żeby twoja firma przetrwała.
David: Powiedziałbym nawet, że więcej. Żeby to zdestylować dla ludzi: myślę, że sprowadza się to do dwóch rzeczy. Agenty AI będą po prostu dużo mądrzejsze w wielu sprawach i o wiele wydajniejsze. Więc ostatecznie pytanie brzmi: jak dobrze potrafisz ich używać i czy masz pieniądze, żeby ich używać? Większe modele są droższe, a ludzie spalają coraz więcej tokenów. Czy masz umiejętności? Czy masz konfigurację? Czy masz zdolności techniczne, wiedzę i słownictwo, żeby dobrze tymi agentami dowodzić — i czy stać cię na spalanie miliardów tokenów dziennie?
Flo: Dokładnie tak. I nawiasem mówiąc, to nie jest fizyka jądrowa. Wielu ludzi boi się zamoczyć palce, a kiedy już to zrobisz, okazuje się, że to zabawa. Te systemy są świetne.
Średniowiecze, które trwa dłużej, niż myślisz
David: Wspomniałeś fabrykę butów, gdzie wszystko zszywa się ręcznie. Z perspektywy czasu wygląda to jak średniowiecze. Ale myślę, że obecny sposób pracy, w którym człowiek musi być zaangażowany we wszystko i jest wąskim gardłem wszystkiego, za dziesięć czy piętnaście lat będzie wyglądał jeszcze bardziej średniowiecznie w porównaniu z agentową przyszłością, gdzie superinteligentne modele wszystkim dowodzą, a ludzie robią to, w czym są naprawdę świetni. Cała reszta — robotyka, przetwarzanie tysięcy dokumentów, czytanie wielkiej sprawy sądowej — będzie robiona przez AI. Wkrótce spojrzymy wstecz i pomyślimy: to szalone, jak wolno wszystko szło, to szalone, że ludzie czytali transkrypty spotkań. Do dziś istnieje płatna posada, gdzie ktoś fizycznie siedzi na sali sądowej i transkrybuje. Są też tłumacze — ludzie w moim wieku, kobiety i mężczyźni, którzy idą na studia, żeby zostać tłumaczem. A ja myślę: czy wy w ogóle rozmawialiście z ChatGPT?
Flo: Mam przyjaciela, który powiedział coś, co uwielbiam: „wczoraj trwa długo”. Nie wiem, czy znasz Lotus Notes — dla tych, którzy nie wiedzą, to przodek dzisiejszych narzędzi z lat osiemdziesiątych czy dziewięćdziesiątych. Lotus Notes to dla IBM biznes wart dziś miliard dolarów rocznie.
(Informacja dodatkowa: Lotus Notes to platforma pocztowo-grupowa z lat 80., którą IBM przejął w latach 90. — klasyczny przykład technologii formalnie przestarzałej, a wciąż generującej ogromne przychody.)
Uważam więc, że dyfuzja innowacji jest niestety naprawdę powolna. Ale w pewnym momencie to również decyzja, którą ludzie muszą podjąć sami: chcesz być biznesem przyszłości czy biznesem przeszłości? Mówiłeś o organizacjach napędzanych AI za dziesięć czy piętnaście lat — to dzieje się już teraz. Jeśli zakładasz firmę od zera dzisiaj, naprawdę łatwo jest nie zatrudnić nikogo i ustawić wszystko po nowemu. Trudniej jest, im większy jesteś i im większą transformację musisz przejść. Ale wąskim gardłem nie jest już technologia. Jesteś nim ty. Twoja własna adopcja.
David: Dokładnie o tym rozmawiałem dziś z ludźmi w zespole. Każdy ma teraz zespół inżynierski: Codex, Claude Code, Cursor. Masz światowej klasy zespół inżynierski. Pytanie brzmi: czy wiesz, jak go używać? Czy masz właściwy pomysł? Czy umiesz to zbudować? Czy masz inicjatywę i etykę pracy? Czy wiesz, jak to wprowadzić na rynek? Ludzie nie chcą rozmawiać o marketingu i wejściu na rynek, a to jest ogromna dźwignia. Mam zresztą kontrowersyjne przekonanie, że dziewięćdziesiąt dziewięć procent chłamu pochodzi od ludzi. Wszyscy mówią „AI slop”, ale jeśli dasz zły input, jeśli każesz zbudować kiepski produkt, model z przyjemnością zbuduje kiepski produkt. Trudne jest wiedzieć, co jest świetnym produktem.
Pracuj nad maszyną, nie w maszynie
Flo: Tak, w stu procentach. Ale szczerze, sądzę, że nawet to wkrótce zniknie. Zadaniem będzie po prostu ustawienie agenta. W tej chwili zadaniem jest ustawienie agentowej maszyny. Ray Dalio napisał książkę „Zasady” i uwielbiam w niej myśl, że nie masz pracować w swojej firmie, tylko nad swoją firmą. Nie masz obsługiwać maszyny, masz pracować nad maszyną. Co jakiś czas wchodzisz do środka, żeby zobaczyć, co się psuje, ale twoim celem jest wyjść z maszyny i ją naprawić. Z agentami AI jest tak samo — chcesz pracować nad maszyną, która robi rzeczy.
Listen Labs miało ostatnio świetnego tweeta: stażysta zbudował aplikację. To znaczy — aplikację buduje oczywiście agent kodujący, ale obok działa agent badań użytkowników, który ciągle zbiera opinie o aplikacji i rozmawia z agentem kodującym, prosząc o zmiany. Aplikacja praktycznie sama się ulepsza. Myślę więc, że dzisiejsza praca polega właśnie na zbudowaniu tej maszyny. A o ile ludzie będą w przyszłości mieli w ogóle pracę jako pracownicy wiedzy — a nie sądzę, żeby mieli — to ostatnią pracą będzie patrzenie na tę maszynę, drapanie się po głowie i pytanie: jak możemy dalej ją optymalizować? Do czasu, aż maszyna zacznie optymalizować samą siebie. Uważam zresztą, że to nie jest odległa przyszłość — myślę, że za rok czy dwa agenty będą całkowicie zdolne same patrzeć na tę maszynę i same ją rozwijać. W tym momencie stajesz się po prostu biernym akcjonariuszem: masz udziały w firmie, może wypłacasz sobie dywidendy, ale w zasadzie nic już w tym biznesie nie robisz.
David: Kiedy rozłożysz to na pierwsze zasady, nie jest specjalnie trudno wykombinować, czego taka maszyna potrzebuje: kontaktu z klientem, marketingu, żeby zdobywać kolejnych klientów. Jeśli chcesz poznać najlepsze praktyki — są historie udanych startupów, robisz głębokie badanie i je masz. To wszystko są po prostu różne narzędzia podłączone do mądrego mózgu. Pytanie brzmi, czy obecne modele już to potrafią — może tak, a może dopiero następna generacja albo ta po niej. Chodzi o pojęcia „harness” i „środowisko”: właściwe narzędzia. Wciąż nie wiemy, do czego te modele są zdolne. Ludzie co miesiąc odkrywają, jak ich używać. Z odpowiednimi API i narzędziami ten sam model może być zupełnie inny. A kontekst to kolejna ogromna zmienna: ten sam Opus na świeżo założonym koncie będzie takim sobie asystentem, ale jeśli dasz mu cały kontekst swojej firmy, nagle może być nadludzki.
Flo: Sto procent.
AGI: śmierć albo domowy kot
David: Jak myślisz o AGI i o tym, że AI się poprawia? Jak bardzo się tym martwisz? Uważasz, że to poza naszą kontrolą? Jak się na to przygotowujesz osobiście i jako firma?
Flo: Staram się już o tym za dużo nie myśleć, bo mieszkam w San Francisco i jestem zmęczony. Jestem strasznie zmęczony. Jestem „facetem od AGI” od 2015 roku — czytałem wtedy Raya Kurzweila, to on mnie wtedy uświadomił, a było bardzo wcześnie. A teraz wszyscy, których znam, mówią wyłącznie o tym. I słusznie, bo to chyba największy temat w historii ludzkości.
Na pewnym poziomie myślę sobie: to nadchodzi. Martwię się ryzykiem egzystencjalnym. Uważam, że są tylko dwa możliwe zakończenia. Nazywam je „śmierć albo domowy kot”. Śmierć to znaczy, że zginiemy. Domowy kot to znaczy, że będziemy jak koty — a jeśli masz kota, to wiesz, że przez cały dzień niewiele robią. Uważam, że nawet ten najlepszy scenariusz, ten z domowym kotem, będzie oznaczał niezłą jatkę po drodze. To nie będzie gładkie przejście. Takie mam podejście do AGI. Sądzę, że trochę to potrwa — ale czy to ma znaczenie? Mam wrażenie, że ludzie kłócą się, czy to będzie dwa lata, czy dwadzieścia. Nie obchodzi mnie to. Dwadzieścia lat to nic. Nawet jeśli to dwadzieścia lat, to i tak wygląda na maksimum, co do którego ktokolwiek się zgodzi. Więc mówię: okej, nawet jeśli dwadzieścia lat, nie ma to dla mnie znaczenia. To po prostu się dzieje. To jest szalona transformacja.
Powiedziawszy to, staram się skupiać na tym, co mogę kontrolować. Coraz bardziej znajduję radość w teraźniejszości: jesteśmy na tej przejażdżce, to jedziemy. Transformacja dzieje się właśnie teraz — wszystko, o czym rozmawialiśmy, to jest przechodzenie przez tę transformację AGI. Twoja firma może się prowadzić sama, więc co zrobisz? Dasz się przejechać czy przekształcisz własną firmę? Te narzędzia istnieją już dziś — no, te zespołowe dopiero zaczynają istnieć. Więc co zrobisz? Używajmy ich. Po prostu jedźmy na tej fali. Tak się adaptuję: próbuję jechać na fali, próbuję się przy tym dobrze bawić i staram się nie myśleć za dużo o pozostałych scenariuszach, bo one są straszne.
David: Osobiście absolutnie nie znoszę ludzi, którzy czekają. „Poczekam na AGI”, „poczekam na następną generację modeli”. Co to za nastawienie? Żyjemy w największym technologicznym momencie w dziejach. Jest wiele argumentów, że to najlepszy czas w historii. Jak to: będziesz czekał? Po prostu coś zrób, eksperymentuj, próbuj.
Flo: I to jest zabawa. Ludziom umyka, że o wiele przyjemniej jest jechać na fali, niż dać się przez nią zmiażdżyć. Jeśli czekasz, to myślisz: o Boże, to nadchodzi, co ja zrobię? Jeśli surfujesz, to owszem, raz czy dwa się przewrócisz, ale to jest zabawa. Budowanie z tymi systemami to świetna zabawa. Dlatego kiedy na kolacji pojawia się temat ryzyka AGI, mówię: jasne, pogadajmy. Ale szczerze, jeśli nikt nie ma nic oryginalnego do powiedzenia, to konkluzja jest taka, jak powiedziałem — śmierć albo domowy kot. Do tego dochodzi nadużycie, terroryzm, otwarte modele i tak dalej. Jasne. Ale to tylko odcienie po drodze do tych dwóch zakończeń. Jest takie powiedzenie, że kiedy spotykają się krytycy sztuki, rozmawiają o historii sztuki, a kiedy spotykają się artyści, rozmawiają, gdzie kupić tanią terpentynę. Ja mówię: pogadajmy przez chwilę o terpentynie. Porozmawiajmy o farbie. Co wy właściwie robicie cały dzień w pracy? Jakich narzędzi używacie? Jak to robicie?
David: Można się doprowadzić do szału, myśląc o tym za dużo. Jest takie powiedzenie, że niewiedza to błogosławieństwo. W pewnym sensie ludzie, którzy nie orientują się, co się dzieje, wciąż mają pracę i nie śledzą czubka AI, są szczęśliwsi. Nie muszą się martwić rzeczami, które przychodzą razem z wiedzą i wglądem, gdzie widzisz potencjalne ryzyka i obawy, a potem czujesz odpowiedzialność, żeby albo temu zaradzić, albo edukować ludzi. Ale jak mówisz — jeśli pójdziesz w to za mocno, na pewno się wykończysz.
Flo: Czasem porównuję to do kosmologii. Kiedy badasz ewolucję wszechświata, są tylko dwa możliwe zakończenia: wielkie rozdarcie albo wielki kolaps. Albo wszechświat rozszerza się tak bardzo, że nie zostaje żadna energia potencjalna, albo zapada się z powrotem w siebie. Wiemy więc, że to jest dosłownie największa sprawa w historii. Ale wydarzy się przez biliony lat, więc nie ma większego sensu o tym rozmawiać. Możesz na kolacji rzucić: wielkie rozdarcie czy wielki kolaps, nie wiem. Albo możesz powiedzieć: hej, dołączysz do nas i pogramy w gry? Bawmy się do tego czasu.
Co budować w trzecim kwartale 2026 roku
David: Wróćmy do zakładania firmy. Jak doradziłbyś ludziom, którzy naprawdę chcą surfować na tej fali — czego nie budować i co budować w trzecim kwartale tego roku? Gdybyś nie miał firmy, zespołu ani kontaktów, jaki biznes byś teraz zbudował?
Flo: Zależy, czy budujesz biznes stylu życia, taki niezależny, czy biznes na kapitale funduszy. Przy biznesie niezależnym uważam, że co budujesz nie ma aż takiego znaczenia jak jak budujesz. Oczywiście nie chcesz budować bezsensownych rzeczy, ale jeśli budujesz rzeczy sensowne i budujesz je w sposób natywnie AI-owy, z tą pętlą autonomicznego samodoskonalenia, o której mówiłem, to — owszem, przy równych pozostałych warunkach nie chcesz budować towaru masowego, ale słuchaj, biznesy towarowe istnieją i są ogromne, a jeśli są dobrze prowadzone, to zarabiają. Nike zarabia. Stocznie zarabiają. Możesz budować takie biznesy i dopóki budujesz je w nowoczesny sposób i dobrze prowadzisz swój okręt, zarobisz dużo pieniędzy.
Dlatego widuje się niezależnych twórców, którzy zarabiają na pomysłach dość banalnych. Nie są to szalone idee, są bardzo proste. Liczy się, jak to robią — nie mają żadnego tłuszczu i budują superszybko. Jak Pieter Levels: za każdym razem, gdy naciska „zapisz” na pliku, to dosłownie commituje, wypycha i wdraża. Efekt jest taki, że jest tak produktywny jak dwudziestoosobowy startup i zarabia siedem czy osiem milionów. Gdyby był startupem na dwadzieścia osób, byłoby to raczej kiepskie. Jako operacja jednoosobowa jest fenomenalne. Więc „jak” liczy się bardziej niż „co”, a to „jak” to wszystko, o czym rozmawialiśmy: używaj AI cały dzień i staraj się dzień po dniu wyjmować siebie z maszyny.
David: A druga część — jeśli chcesz zbudować hiperskalujący, pokoleniowy biznes na kapitale VC?
Flo: Zadaj sobie pytanie o tę przyszłość AI, w której ludzie nie prowadzą już firm. Uwielbiam to, co powiedziałeś wcześniej — to prawda, że front end webowy znika, bo front endy webowe są z definicji przeznaczone dla ludzi, a ludzie mogą nie mieć już żadnej roli w gospodarce wiedzy przyszłości. Zadaj więc sobie pytanie: w tym skrajnym scenariuszu, gdzie ludzie już nic nie robią, czy twój biznes wciąż ma wartość? Czy gospodarka wciąż go potrzebuje?
Firmy od inferencji — Fireworks, Together i tak dalej — odpowiedź brzmi: tak. Będziemy potrzebowali centrów danych, będziemy potrzebowali więcej GPU, niż jesteśmy w stanie sobie wyobrazić. A systemy do śledzenia kandydatów w rekrutacji, takie CRM-y do zgłoszeń? Nie sądzę. Myślę, że ci mają kłopoty. To jest rama, którą bym tu zastosował. I dlatego uważam, że warstwa infrastruktury będzie znacznie zdrowsza przez znacznie dłuższy czas niż warstwa aplikacji.
David: Mówiąc „infrastruktura”, masz na myśli software i hardware? Co się w tym pojęciu mieści?
Flo: Mam na myśli jedno i drugie. Uważam, że sprzęt staje się coraz bardziej obronny, bo software da się teraz zbudować w mgnieniu oka. Sądzę więc, że nastąpi wielka rotacja kapitału — i właściwie już następuje — od oprogramowania w stronę sprzętu. Częściowo dlatego, że laboratoria AI wysysają tlen z pokoju. Ludzie nie doceniają, jak trudno inwestorowi jest ulokować wszystkie swoje pieniądze. To jest jego praca. Kiedy dają ci pieniądze, nie robią tego z dobroci serca — chcą zwrotu. Naprawdę trudno jest inwestować kapitał na dużą skalę i uzyskiwać z niego zwroty. Więc kiedy natykają się na biznes bardzo kapitałochłonny i względnie mało ryzykowny, są wręcz wdzięczni, bo mogą iść do domu: „Anthropic, dziękuję, weź moje pięć miliardów, a ja robię sobie pół roku przerwy, bo moje pięć miliardów jest już zagospodarowane”. Sprzęt ma tę miłą właściwość, że bywa kapitałochłonny — i to w dobry sposób. Uważam, że potrzebujemy biznesów kapitałochłonnych. A i tak każdy, kto kiedyś inwestował w software, zaparkował już swoje pięć miliardów w Anthropicu i OpenAI. Dlatego sądzę, że sprzęt i biotechnologia to obecnie ogromne obszary, które będą rosnąć nawet względnie, jako udział w gospodarce.
David: Chcę uszanować twój czas, zostały nam dwie minuty. Gdzie ludzie powinni się udać?
Flo: Na lindy.ai, żeby założyć konto — moim zdaniem to obecnie najlepsze zespołowe rusztowanie agentowe.
David: Podlinkujemy też twojego Twittera i pozostałe kanały. Chcesz coś jeszcze powiedzieć widzom?
Flo: Nie. Bardzo dziękuję za zaproszenie, David.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Przenieś agenta tam, gdzie już jest kontekst zespołu
Na czym polega: Największa zmiana nie polega na mądrzejszym modelu, tylko na przywołaniu agenta w miejscu, w którym rozmowa i informacje już istnieją — w wątku na Slacku, w dokumencie, w mailu. Nie trzeba wtedy przepisywać promptu, bo prompt jest już w kontekście.
Jak stosować: Wybierz jedno miejsce, gdzie twój zespół faktycznie rozmawia, i tam podłącz agenta — jako uczestnika kanału, nie jako osobną aplikację. Zacznij od jednego kanału, np. produktowego lub inżynierskiego.
Na co uważać: Agent w kanale ma dostęp do wszystkiego, co w tym kanale napisano. Wcześniej ustal, które kanały są dla niego dostępne, a które nie — kadrowe, prawne i wynagrodzeniowe powinny zostać poza zasięgiem.
2.Wspólny kontekst buduj automatycznie, nie ręcznie
Na czym polega: Wiki firmowe dezaktualizuje się w chwili napisania. Alternatywą jest „automatyczne nawadnianie”: agent na bieżąco przetwarza Slacka i transkrypty spotkań i sam utrzymuje aktualny plik pamięci oraz graf tego, co dzieje się w firmie.
Jak stosować: Zamiast zlecać ludziom pisanie dokumentacji, podłącz agenta do dwóch źródeł o największej gęstości informacji: komunikatora i notatek ze spotkań. Niech generuje i aktualizuje pliki markdown w jednym repozytorium.
Na co uważać: Automatycznie budowana pamięć potrafi utrwalić błędne wnioski i przedstawiać je z tą samą pewnością co fakty. Traktuj ją jako punkt startowy do weryfikacji, a decyzje krytyczne potwierdzaj u źródła.
3.Kontekst często bije surową inteligencję modelu
Na czym polega: Genialny doradca bez kontekstu jest bezużyteczny — przeciętny współpracownik, który zna sytuację firmy, jest w danym momencie bardziej przydatny. Model z pełnym kontekstem potrafi powiedzieć, że twoje pytanie w ogóle nie ma znaczenia; model pytany w próżni nigdy tego nie zrobi.
Jak stosować: Zanim sięgniesz po droższy model, sprawdź, czy nie tańszym rozwiązaniem jest podanie temu, którego masz, znacznie większego kontekstu: historii projektu, wcześniejszych decyzji, transkryptów.
Na co uważać: Więcej kontekstu to więcej tokenów przy każdym zapytaniu, więc rosną koszty i opóźnienia. W nagraniu pada liczba stu tysięcy tokenów kontekstu bazowego przy każdym pytaniu — to trzeba wliczyć w budżet.
4.Traktuj agenta jak członka zespołu, z własnymi kontami
Na czym polega: Agent powinien mieć konto na Slacku, adres e-mail i dostęp do dokumentów, żeby dało się go oznaczyć, napisać do niego i włączyć do dyskusji — dokładnie tak jak człowieka.
Jak stosować: Załóż agentowi osobne konta zamiast uruchamiać go na koncie osobistym. To upraszcza uprawnienia, audyt i późniejsze wyłączenie dostępu.
Na co uważać: Agent z własną skrzynką może wysyłać wiadomości na zewnątrz. Zanim to włączysz, ustal, czy wysyłka wymaga zatwierdzenia człowieka — pomyłkowy mail do klienta jest nieodwracalny.
5.Integracje przestały być fosą — agent zbuduje sobie brakującą
Na czym polega: W przykładzie z nagrania agentowi nie chciało się szukać gotowej integracji z ElevenLabs, więc sam napisał skrypt w Pythonie, zapisał go w swoim systemie plików i poprosił o klucz API.
Jak stosować: Nie blokuj projektu z powodu braku konektora. Daj agentowi system plików i sekrety, a rutynowe integracje zbuduje sam — wybieraj narzędzia po niezawodności i prostocie, nie po liczbie konektorów.
Na co uważać: Samodzielnie napisane integracje nikt nie przejrzał pod kątem obsługi błędów, limitów zapytań i bezpieczeństwa. Klucze API trzymaj w menedżerze sekretów, a nie w plikach, i okresowo przeglądaj, co agent sobie „dobudował”.
6.Twoja pamięć jest gorsza od listy zadań — oddaj ją agentom
Na czym polega: Ludzka pamięć jest zawodna, a destylowanie pięćdziesięciu spotkań czy trzystu wpisów w kalendarzu to zadanie, którego nikt nie wykona ręcznie. Model z dostępem do surowych danych wyciągnie z nich wnioski w minutę.
Jak stosować: Zbierz dane, których już nie czytasz — transkrypty, kalendarz, historię wątków — i zadaj konkretne pytanie: co mnie spowalnia, co delegować, co ustaliliśmy w tej sprawie.
Na co uważać: Wnioski brzmią trafnie także wtedy, gdy są zbudowane na niekompletnych danych. Zapytaj model, na czym oparł konkluzję, i sprawdź, czy nie pominął całych źródeł.
7.Traktuj czas na zabawę z AI jak zablokowany zasób
Na czym polega: Rozmówcy podkreślają, że nowe rzeczy w krótkim okresie zawsze przegrywają ze status quo, bo trzeba się uczyć. Dlatego trzeba wyłączyć spotkania i celowo psuć rzeczy. Pada konkretna liczba: minimum dwadzieścia godzin tygodniowo z ręką na klawiaturze.
Jak stosować: Wyznacz stały dzień bez spotkań i przeznacz go na eksperymenty z agentami. Testuj na realnych, ale nieprodukcyjnych zadaniach — będziesz uczył się na własnych danych bez ryzyka.
Na co uważać: Dwadzieścia godzin tygodniowo to rekomendacja założyciela startupu z San Francisco, który pracuje też w weekendy i w nocy; potraktuj to jako kierunek, nie normę. „Psucie rzeczy” nigdy nie powinno oznaczać eksperymentów na produkcji ani na danych klientów.
8.Pozwól na chaos, ale zaplanuj moment konsolidacji
Na czym polega: Na obecnym etapie każdy inżynier buduje własny proces recenzji kodu z agentem, obok firmowego. Flo świadomie to akceptuje, licząc, że z chaosu wyłonią się wzorce — jak w doborze naturalnym.
Jak stosować: Nie narzucaj z góry jednego, „jedynie słusznego” procesu agentowego. Pozwól ludziom eksperymentować, ale zbieraj to, co powstaje, w jednym widocznym miejscu, żeby dało się porównać i wybrać najlepsze rozwiązanie.
Na co uważać: Chaos ma koszt: dublujące się procesy, rozjeżdżające się standardy i wiedza zamknięta w jednej głowie. Ustal z góry, kiedy zrobisz przegląd i wybierzesz zwycięskie wzorce — inaczej faza „tysiąca kwiatów” nigdy się nie skończy.
9.Nagradzaj publicznie tych, którzy pokazują swoje procesy z AI
Na czym polega: Zespół orientuje się na to, czemu lider poświęca uwagę. Konkretna technika: pytaj ludzi o ich procesy z AI i publicznie wyróżniaj tych, którzy pokazują coś ciekawego.
Jak stosować: Wprowadź rytuał dzielenia się — kanał albo krótki punkt na cotygodniowym spotkaniu — gdzie ktoś pokazuje jeden proces, który zautomatyzował. Reaguj konkretnie i wskazuj autora z imienia.
Na co uważać: Jeśli nagradzasz samo pokazywanie, dostaniesz efektowne demonstracje bez realnego wpływu. Pytaj też, ile czasu to faktycznie oszczędza i czy ktoś poza autorem z tego korzysta.
10.Przy nowym biznesie sprawdź, czy przetrwa świat bez ludzi w pętli
Na czym polega: Rada dla budujących biznes na kapitale VC: wyobraź sobie skrajny scenariusz, w którym ludzie nie prowadzą już firm, i zapytaj, czy gospodarka wciąż potrzebuje twojego produktu. Infrastruktura (inferencja, centra danych, GPU, sprzęt, biotechnologia) przechodzi ten test; systemy do śledzenia kandydatów raczej nie. Przy biznesie niezależnym ważniejsze jest jak budujesz niż co.
Jak stosować: Zastosuj ten test jako filtr pomysłów — jeśli twoja przewaga polega wyłącznie na interfejsie dla człowieka, poszukaj wartości głębiej w stosie. Przy małym biznesie skup się na szybkości i wyjmowaniu siebie z procesu.
Na co uważać: To ostra teza opinii, a nie prognoza poparta danymi — Flo prowadzi firmę budującą agentów, więc ma w tym interes. Sam podaje kontrprzykład: Lotus Notes to wciąż miliard dolarów rocznie, więc „technologicznie przestarzały” i „nieopłacalny” to dwie różne rzeczy.