Garry Tan godišnje izdvaja do 200.000 dolara za AI agente
Garry Tan, izvršni direktor startap akceleratora Y Combinator, izjavio je da godišnje troši približno od 100.000 do 200.000 dolara na tokene za AI agente. Agente koristi za radne projekte i programiranje, a na GitHubu je objavio skup od 23 Claude Code veštine pod nazivom gstack.
Agenti kao radni alat i lični kontekst
U razgovoru sa Walterom Isaacsonom za podkast The Builders, Tan je opisao upotrebu agenata i za zadatke koji su danas uobičajeni, poput istraživanja tema i pripreme za moguća pitanja u intervjuu. Njegov pristup, međutim, ide znatno dalje od pojedinačnih upita i izolovanih dokumenata.
Tan je naveo da njegov agent ima pristup celokupnoj e-pošti, Dropboxu, Apple Notes beleškama, kao i terapijskim beleškama koje pokrivaju 20 godina. Takav skup podataka omogućava agentu da radi uz širok lični kontekst i da predlaže naredne korake, umesto da samo odgovara na jasno formulisana pitanja.
On taj model poredi sa stalnim pomoćnikom koji poznaje korisnika, pomaže u svakodnevnim obavezama i unapred ukazuje na stvari koje bi mogle biti važne. Istovremeno, obim podataka koje agent obrađuje pokazuje da ovakav način rada podrazumeva veoma široka ovlašćenja nad privatnim i poslovnim informacijama.
Interni agent u Y Combinatoru
Y Combinator koristi i interni AI agent pod imenom Stray Light. Tan kaže da taj sistem ima „ličnost” i „mozak kompanije”, odnosno kontekst o svakom osnivaču kojeg je YC podržao, svim osobama koje su kontaktirale organizaciju i svim prijavama.
Prema njegovim rečima, agent učestvuje u promeni načina na koji Y Combinator posluje. Tan takođe naglašava da agente ne treba posmatrati kao tradicionalni softver: preterano insistiranje na ponovljivosti i bezbednosti, po njegovom mišljenju, može ograničiti svojstva zbog kojih rad sa agentom podseća na saradnju sa čovekom.
Cena ostaje prepreka masovnijoj primeni
Tan smatra da će lični AI agenti postati široko rasprostranjeni ako njihovi troškovi budu niži. Iznos koji sam plaća opisuje kao privilegiju nedostupnu velikom broju ljudi, pa cenu vidi kao ključnu prepreku za širu upotrebu.
Govoreći o dugoročnom smeru razvoja, istakao je ideju ličnog AI sistema koji korisnik kontroliše i programira, umesto rešenja kojim upravljaju velike tehnološke kompanije. Za poslovanje je praktičan zaključak da se uvođenje agenata ne svodi na izbor modela: potrebno je istovremeno odrediti budžet za tokene, opseg pristupa internim podacima i pravila kontrole nad kontekstom koji agent koristi.