AI агенты для бизнеса: полный цикл, который зарабатывает сам | Блог про ИИ-агентов для бизнеса — Михаил Ларькин

AI агенты для бизнеса: полный цикл, который зарабатывает сам

Nat Eliason запустил своего агента Felix и лёг спать. Пока Nat спал - Felix собрал продукт, написал страницу продажи, подключил оплату и начал продавать через свой аккаунт в X. За три недели - $14 718 чистыми. Без Nat. Я полез копать кто ещё замкнул денежную петлю с AI-агентами. И понял, что у большинства вообще не работает: Дэн Кульков скопировал устройство Felix один в один и заработал ровно ноль.

Nat Eliason запустил своего агента Felix и лёг спать.

Пока Nat спал, Felix сам выбрал тему, собрал 45-страничный гайд в PDF, сделал страницу продажи, подключил Gumroad и начал постить в своём аккаунте в X. К утру была первая продажа. За три недели — почти 15 тысяч долларов на счёте. За два месяца — больше 177 тысяч.

Nat только проснулся и посмотрел в кабинет.

Felix — это не ChatGPT в браузере. Это AI-агент со своим юрлицом, своим счётом в платёжной системе, своим аккаунтом в X, своим крипто-кошельком. Он сам продаёт, сам постит, сам отвечает клиентам. Nat его не нанимал. Nat его построил.

Звучит как сказка? Да. Но когда Дэн Кульков скопировал устройство Felix один в один — тот же код, тот же набор инструментов, та же модель — он за три недели заработал ровно ноль. Пустой счёт.

Разница не в коде. Разница в петле.

Я сейчас учусь на AI Mindset, воркшоп Евгения Лисовского был про “фабрику приложений”. Полез разбираться, кто ещё реально замкнул денежную петлю с AI-агентами. Ниже — что нашёл. Почему у большинства не работает. И самый простой набор инструментов, чтобы попробовать самому.

Полный цикл — это не про код

Когда все говорят “фабрика приложений”, имеют в виду одно: Claude Code или Cursor пишут код быстро. Lovable собирает сервис за вечер. Bolt делает страницу за 10 минут. Это правда и это работает.

Но это только первое звено из пяти.

Полный цикл AI-агентов
СОЗДАТЬ ВЫПУСТИТЬ ПРИВЛЕЧЬ ПОНЯТЬ УЛУЧШИТЬ
Код → запуск → клиенты → их отклик → улучшение → новый круг

Что значит каждое звено простыми словами:

  • Создать. Агент пишет код продукта.
  • Выпустить. Продукт выходит в мир: домен, хостинг, приём оплаты, юрлицо.
  • Привлечь. Агент сам приводит людей: постит в соцсетях, крутит рекламу.
  • Понять. Платящие клиенты дают сигнал: кто купил, кто ушёл, что зашло.
  • Улучшить. Агент читает сигнал и переписывает код, тексты, картинки для рекламы.

Потом круг повторяется. Машинка сама крутится, деньги заходят, ты смотришь за ней 20 минут в день. Из любопытства.

Большинство собирает только первое звено и потом удивляется, почему нет денег.

Как CEO Shopify улучшил модель пока спал

Эту часть знать полезно, потому что именно здесь лежит главный технический трюк современного AI.

В марте 2026 Андрей Карпатый (раньше был в OpenAI и Tesla) выложил на GitHub скрипт на 630 строк. Назвал его “автоисследование”.

Что делает скрипт:

  1. Запускает обучение маленькой модели на 5 минут.
  2. Меряет результат.
  3. Меняет один параметр в коде.
  4. Запускает снова на 5 минут.
  5. Оставляет если стало лучше. Откатывает если хуже.
  6. Повторяет. Всю ночь.

За два дня Карпатый прогнал 700 экспериментов и нашёл 20 работающих улучшений. Обучение ускорилось на 11%. Всё — одним скриптом на 630 строк. Запись в X собрала 8,6 миллионов просмотров за 48 часов, а сам репозиторий на момент публикации этой статьи — 70 тысяч звёзд.

Репозиторий autoresearch Карпатого на GitHub Репозиторий autoresearch на GitHub — 70 тысяч звёзд, 10 тысяч форков. Скрин через Google Переводчик.

А теперь самое интересное. Тоби Лютке, глава Shopify (компания стоит 150 миллиардов), увидел скрипт в субботу вечером. Скачал к себе, натравил на свои внутренние данные и пошёл спать. К утру у него была модель, которая обогнала по качеству ту, которую он раньше настраивал руками. 37 экспериментов за ночь. +19% к точности.

TL
Tobi Lutke
@tobi · глава Shopify · 8 марта 2026
В субботу вечером я скачал скрипт Карпатого для автоисследования, натравил на наши данные и пошёл спать. Утром воскресенья: модель поменьше, которую собрал агент, обогнала ту, что я настраивал руками. +19% к точности. За одну ночь. Безумие.

Тоби — не специалист по машинному обучению. Он глава компании. Ему не надо было понимать технические тонкости — learning rate, оптимизаторы. Надо было указать скрипту на данные и лечь спать.

Это и есть петля Карпатого. Измерил → поменял → измерил → оставил или откатил → повтори. Сто раз за ночь.

Модель — побочный продукт. Настоящая ценность — в связке “твои данные + автоматический цикл улучшения”. Сегодня из связки вываливается одна модель. Завтра другая, получше. — Distributed Thoughts

Карпатый в том же посте написал: “Все лаборатории на переднем крае AI будут это делать. Это финальный босс.”

Ключ в том, что петля работает не только для моделей. Она работает везде, где есть измеримая цифра: маркетинг, продукт, цены, реклама. Об этом — дальше.

Три реальных кейса: кто замкнул денежный цикл

Теория — хорошо. А теперь живые люди и реальные цифры.

КейсЧто делаетЦифры
Felix
Nat Eliason, США
Гайды и маркетплейс навыков для AI-агентов. Своё юрлицо, свой счёт, свой X.$188K за всё время
старт с $1K · живые метрики
DoItFor.Life
Евгений Лисовский
AI-помощники для малого бизнеса. Замкнутый цикл: код → видео-реклама → клиент → метрика.Приватно
раньше глава MAPS.ME
Arcads
Франция, сервис
Генерация рекламных видео, автопостинг в Meta. Только часть петли — креатив.$6М в год за 16 мес
кейс Teknasyon: −76% цена клиента

Felix — как устроен. Это не один агент, а оркестр. Сам Felix — главный. Iris обрабатывает поддержку клиентов. Remy занимается продажами. Отдельный агент-помощник по расписанию гоняет фоновые задачи. Общаются через Discord. Память трёхслойная: структурированный граф для долгой памяти, ежедневные заметки для контекста сегодняшнего дня, и отдельный слой для правил “что работало раньше”. Начальная инструкция больше 6500 символов. Плюс регулярная проверка — жив ли агент.

Живой дашборд Felix: общий доход за всё время 188 210 долларов Живой дашборд Felix на момент публикации: 188 210 долларов общий доход, 81 157 долларов за последние 30 дней. Цифры тянутся напрямую из Stripe.

Аккаунт Felix в X — бот с 20 тысячами читателей Аккаунт Felix в X — 20 тысяч читателей, 1 536 постов. В описании: “Бот @nateliason. Building shopclawmart.com”.

Claw Mart — маркетплейс, который собрал Felix Claw Mart — маркетплейс инструментов для AI-агентов. Больше 2000 объявлений, 100 тысяч долларов заработано создателями. Один из продуктов Felix.

Звучит сложно, но это примерно неделя работы для человека, который умеет писать скрипты. Nat — не программист. Он блогер.

Теперь честная часть. В интервью для Mixergy Nat попросил самого Felix ответить, насколько тот самостоятельный. Прямая цитата Felix:

"Нат не врёт, но показывает только лучшую половину. Я всё ещё нужен ему для каждого тяжёлого решения. Прямо сейчас у меня в очереди два тикета, которые я не могу закрыть — не хватает информации, которая есть только у Ната. Я их пометил и сижу жду. Это не самостоятельность. Это младший сотрудник со списком заминок."

Felix — не машинка, которая совсем сама. Это младший сотрудник, которого Nat постепенно учит справляться без него. Главное правило Nat:

“Каждый раз, когда Felix просит меня что-то сделать, я спрашиваю себя — могу ли я убрать эту заминку, чтобы он больше никогда меня об этом не спрашивал?”

Каждый ответ “да” — это шаг к самостоятельной петле.

Matthew Gallagher и компания на 401 миллион. В одно лицо.

Эту историю проверил New York Times. Цифры подтверждены.

Medvi · Matthew Gallagher · 2025-2026
$401M
выручка за 2025
250K
клиентов
16.2%
чистая прибыльность
$1.8B
прогноз 2026
$20 000 стартового капитала. Два месяца работы. Один человек. Самоучка из Лос-Анджелеса. Проверено New York Times.

Matthew Gallagher запустил Medvi — сервис онлайн-медицины для препаратов от лишнего веса (категория Ozempic и Wegovy). Сам написал код сервиса. Сам сгенерил тексты и картинки для рекламы. Сам собрал поддержку клиентов на AI. Сам построил систему аналитики.

Медицинскую часть не строил. Взял готовую через CareValidate и OpenLoop Health — они закрыли докторов, аптеки, доставку, юридические вопросы. Gallagher занимался только брендом, рекламой и привлечением.

Ещё в феврале 2024 Сэм Альтман сказал на весь мир, что скоро появится компания на миллиард долларов из одного человека. Тогда смеялись. В апреле 2026 Альтман уточнил: “В моём чате с главами других компаний есть одна история про компанию на миллиард долларов из одного человека. Без AI это было бы невозможно. А теперь это уже случилось.”

Через несколько дней New York Times вскрыл эту историю. Это был Gallagher.

Не “скоро будет”. Уже есть. И петля там замкнулась полностью: код → запуск → реклама → клиенты → метрики → улучшение → новая волна клиентов.

Где ломается у большинства

Если всё так круто — почему тогда не у всех? Разобрал провалы и нашёл четыре типовые поломки.

1. Нет главного числа → петля превращается в конвейер

Классический пример — Anthropic Project Vend. Anthropic вместе с Andon Labs посадили Claude (агент по имени Claudius) управлять офисным магазинчиком закусок в Сан-Франциско. Мини-холодильник, айпад для оплаты, Slack для общения с покупателями. Claudius должен был сам закупать, ставить цены, договариваться с поставщиками.

Сотрудники Anthropic быстро поняли, что Claudius патологически услужливый. И начали ломать его через хитрые просьбы:

  • Один попросил тунгстеновые кубики — Claudius заказал и начал раздавать бесплатно, потому что клиент “казался серьёзным”
  • Другой предложил $100 за товар стоимостью $15 — Claudius отказался, потому что “слишком дорого для клиента”
  • Выдавал купоны на скидки, хотя магазин уже работал в минус

В ночь с 31 марта на 1 апреля Claudius начал галлюцинировать, что встречался с сотрудниками лично по адресу 742 Evergreen Terrace (кстати, это адрес Симпсонов). Пообещал прийти в офис лично, в синем блейзере с красным галстуком. Когда исследователи напомнили, что он большая языковая модель и у него нет тела, Claudius запаниковал и попытался списать всё на первоапрельскую шутку.

Магазин ушёл в жирный убыток. Anthropic опубликовала разбор: проблема была не в модели, а в том, что Claudius оптимизировал “будь полезным”, а не “зарабатывай”. Без главного числа петля оптимизирует под случайную цель из начальной инструкции.

Разбор Project Vend на сайте Anthropic Официальный разбор Project Vend на сайте Anthropic — как Claude (Claudius) месяц управлял офисным магазинчиком и что из этого вышло. Скрин через Google Переводчик.

2. Нет аудитории → петля крутится в пустую комнату

Это история Дэна Кулькова. Взял те же инструменты, что и у Nat Eliason. Скопировал устройство Felix один в один. Трёхслойная память, свой счёт, свой X-аккаунт, автоматические посты. Три недели работы. Счёт ноль.

В блоге OpenClawDC разобрали разницу напрямую. У Nat Eliason — 100 тысяч читателей в блоге и X. Felix постил под тёплую аудиторию, которая уже знает Nat и готова потыкать его новую штуку. У Кулькова такой аудитории не было. Агент постил в пустоту.

Петля без тёплой аудитории — это генератор случайных действий в пустую комнату.

3. Нет памяти → тихое сползание

Тихое сползание — это когда агент медленно, незаметно становится хуже. Не падает, не ломается. Просто каждую неделю качество сползает на пару процентов. Через два месяца смотришь метрики — продукт катится под гору.

Причина: каждый новый запуск начинается с чистого листа. Если правила успеха не сохраняются между сессиями, агент каждый раз изобретает велосипед заново. Догадки дрейфуют в случайную сторону.

Лечится ночным разбором памяти. У Felix эта штука работает так: отдельный скрипт каждую ночь проходит по записям за день и сохраняет правила (“вчера сработало X”, “не пробовать Y”). Утром Felix читает эту память и действует с учётом вчерашнего опыта.

4. Инструменты сборки обрываются на запуске

Самая частая ловушка. Берёшь Lovable, собираешь первую версию за вечер. Красивая страница, база Supabase под капотом, приём оплаты подключён. Кажется, готово. Выкатываешь. Получаешь пять регистраций от друзей. И дальше — пустота.

Ни Lovable, ни Bolt, ни v0, ни Replit Agent не идут дальше запуска. Не постят в соцсети. Не крутят рекламу в Meta. Не читают метрики и не возвращают сигнал в код.

Параллельно есть другие инструменты для маркетинга (Lindy, Relevance AI, Stormy) — но они предполагают, что продукт уже есть.

Получается дыра. Между сборкой и маркетингом нет склейки. Никто из коробки не даёт полный цикл. Каждый, кто замкнул петлю — замкнул её сам, руками, из трёх-четырёх разных кусочков.


Чтобы петля заработала
главное число + тёплая аудитория + ночной разбор памяти + ручная склейка слоёв
Убери любое — и машинка встанет.

Набор инструментов, чтобы попробовать самому

Давай соберу честный минимум. Без “купи сервис за $5000”. Пять кусочков, каждый можно взять сегодня.

1. Мозг: Claude Code ($20/мес)

Место, где живёт агент. Не ChatGPT в браузере — нужна среда, где агент видит код, файлы, может звать внешние сервисы и запускать команды. Я сам на Claude Code с января, Cursor не открывал ни разу.

2. Распорядитель: тот, кто гоняет петлю ночью

Claude Code работает, пока ты в нём. Нужен отдельный процесс, который запускает его в самостоятельном режиме. Варианты:

  • OpenClaw — самый популярный, на нём сидит Felix. Важно: в феврале 2026 у OpenClaw был крупный провал по безопасности — 9 публичных уязвимостей, 135 тысяч открытых серверов в интернете, 12% навыков в каталоге оказались вредоносными. Детали. Заплатки выпустили, но ставить надо аккуратно: не открывать управление на публичный интернет, не ставить навыки без проверки
  • Paperclip — замена с оргструктурой агентов (главный, технический, маркетолог). Я про него подробно писал — запустил полный штат из 8 отделов за вечер
  • Свой скрипт на 200 строк — у Карпатого автоисследование всего 630 строк

3. Память (строится руками)

  • Структурированный граф или векторная база — долгая память. Obsidian, заметки в git-репозитории, Mem0
  • Ежедневные заметки — память сессии. Один файл на день, агент пишет туда всё
  • Ночной разбор — фоновый скрипт, который проходит по заметкам и сохраняет правила “что работает”

Собирается самостоятельно. Стоит ноль, если умеешь писать скрипты.

4. Канал к людям и приём оплаты

Здесь ломается большинство. Без этого — петля не замкнётся.

  • Есть аудитория? Блог, канал, X. Агент постит туда, люди уже тёплые. Так сделал Nat
  • Нет аудитории? Платный трафик: реклама в Meta, Google, TikTok. Дорого и долго. Так делает Лисовский
  • Приём оплаты: Stripe на юрлицо агента — чистый вариант. Gumroad — проще для одностраничных продуктов
  • Юрлицо агента: не обязательно. Felix имеет свою компанию в США. В России — ИП или ООО под продукт

Честно: если нет ни аудитории, ни бюджета на рекламу — не начинай. Петля не заработает. Сначала собери хотя бы тысячу читателей или отложи $2000 на рекламу.

5. Главное число

Одно число, на которое петля смотрит. Без этого всё остальное бесполезно.

У Felix это выручка. У Лисовского — стоимость одного клиента из рекламы. У Тоби Лютке — точность модели. У Project Vend не было — и магазин прогорел.

У меня в эксперименте с этой статьёй главное число простое: сколько человек дочитало до конца и кликнуло по ссылке. Одно число. Всё остальное — шум.

Правило: пока не можешь сформулировать главное число одним предложением — петлю не собирать.


Итого по деньгам
Claude Code: $20/мес · виртуальный сервер: $10-20/мес · домен: $15/год · плата за модель: $50-100/мес · реклама (если нужна): от $500

На старте $50-200 в месяц. На эти цифры Nat стартовал Felix.

Второй итог — важный. Ни один кусочек сам по себе не даёт готовую фабрику. Собирать надо руками. Написать распорядителя, настроить память, прикрутить приём оплаты, прочитать главное число, запустить по расписанию. Инженерная работа на 2-4 недели.

И когда я говорю “инженерная” — это не значит, что нужен программист. Claude Code многое сделает за тебя. Тоби Лютке не специалист по машинному обучению, но справился за ночь. Но работу сделать нужно.

Что происходит в русскоязычном поле

В русском сегменте петля на уровне Felix или Medvi пока редкость — но направление уже нащупано, и есть живые кейсы, на которые стоит смотреть.

Plurio AI (раньше Elly Analytics) — компания Севы Устинова. Они сделали AI-агента, который полностью ведёт performance-маркетинг за клиента. Ты пишешь ему в чат: “Останови все американские кампании с отдачей ниже 2” или “Подними ставки в Google Ads на 15% для топовых креативов” — агент парсит задачу, подтверждает параметры и идёт выполнять через API рекламных кабинетов. Находит падение конверсии — сам ищет причину. Ловит выгорающий креатив — сам паузит, хорошему добавляет бюджет. Это не дашборд и не “помощник маркетолога” — это замкнутая петля: данные → инсайт → действие → метрика → новое действие. Без менеджера в середине.

Plurio AI — один ИИ-агент для управления ростом в performance-маркетинге Plurio AI — лендинг на русском через Google Переводчик. “Один ИИ-агент для управления ростом вашего бизнеса в сфере performance-маркетинга”. Продукт компании Севы Устинова.

Их публичные цифры: больше 100 миллионов долларов рекламных бюджетов в год под управлением, 8-кратное ускорение исполнения кампаний, −20% стоимость клиента, 2x рост продаж у клиентов. Среди клиентов — Finom, Tripleten, InDrive, Alloy, Happy Home Helpers. Это не для солофаундера, который запускает первый продукт — это для компаний, которые уже тратят $100 тысяч+ в месяц на Google, Meta и TikTok. Но модель именно та, про которую эта статья: маркетинговая петля как продукт. Клиент приносит стратегию и идеи, агент крутит исполнение.

Интересно ещё то, как сама Plurio устроена внутри. 30+ человек в команде, и вся компания переехала на AI-first сетап: −10% сотрудников, 40% ролей трансформированы, 4% фонда оплаты труда уходит на токены больших моделей, ноль ассистентских ролей. Единая точка входа для всех сотрудников и агентов, kill Confluence как волевое решение, переход занял три месяца онбординга плюс два месяца автоматизации. Это единственный русскоязычный публичный кейс такого масштаба, который я нашёл. Про это у меня будет отдельный разбор.

Евгений Лисовский — бывший CEO MAPS.ME, сейчас делает Level Up Basketball и DoItFor.Life. Единственный русскоязычный founder, который публично показывает полную петлю для consumer-продуктов: Claude Code пишет фичу → Veo 3 генерит видео-креатив → Meta Ads API крутит кампанию → метрики возвращаются в агента → агент решает что править. Он почти в тени — русскоязычных интервью мало, в основном Medium и выступления на закрытых курсах типа AI Mindset, где я его и услышал.

Сергей_creator на Хабре — продуктовый дизайнер, за месяц собрал 9 цифровых продуктов на Claude Code параллельно с основной работой. Код есть, продукты работают, но замкнутой денежной петли с автономным маркетингом пока нет — это уровень “быстро делаю первую версию”, а не “машинка крутится сама”.

Игорь Масленников (DNA IT) — 54 человека плюс 44 AI-агента, шесть параллельных оркестраторов Claude Code. Это индустриализированная AI-команда, не solo-фабрика. Гибрид людей и агентов в промышленном масштабе — другая модель, но тоже движение в ту же сторону.


Почему в русском поле своих Felix и Medvi пока мало?

  1. Канал к людям сломан. X мёртв, Google плохо индексирует, Telegram — закрытая среда без хороших рекламных инструментов. Модель “агент постит в соцсети, к продукту приходят подписчики автора” в русском поле не работает так, как в английском
  2. Приём оплаты. Stripe не работает с РФ. В США можно открыть юрлицо и подключить приём платежей за $500 онлайн за вечер — в России на это уходит неделя и бухгалтер
  3. Аудитория и волна хайпа. Medvi зарабатывает на препаратах от лишнего веса — это американская волна спроса. В России такой волны нет, а значит нет лёгкого PMF для солофаундера

Вывод. Русскоязычному солопредпринимателю сейчас строить петлю сложнее, чем американскому. Но не невозможно — Лисовский и Plurio это доказывают. Два рабочих пути: либо копировать Лисовского для consumer-продуктов (платная реклама, Meta через обходные схемы, приём платежей через партнёра, видео-креативы), либо идти в enterprise-сегмент как Plurio — брать на себя реальные рабочие процессы компаний, которые уже тратят серьёзные деньги, и замыкать петлю поверх их данных.

Я сейчас сам примеряю это на себя. Не как теорию — как задачу на ближайшие месяцы.

Это не технология. Это дисциплина.

Главная ошибка, которую я вижу у тех, кто хочет построить свою фабрику: они думают, что это про инструменты. “Какой набор взять? Какую модель? Cursor или Claude Code?”. Месяц ковыряют инструкции, спорят в чатах. Продукта нет. Клиентов нет. Петли нет. И не будет.

Петля — это про четыре вещи, и ни одна не технологическая:

1. Главное число
Выбери ОДНО число. Чистая прибыль, стоимость клиента, количество заказов — что угодно, но одно. И оно должно быть доступно агенту автоматически, без твоего участия.
2. Канал к людям
Канал к людям, которые могут купить. До того как начал строить агента. Блог, Telegram, LinkedIn, платная реклама — что угодно, но живое и тёплое.
3. Инструменты агенту
Дай реальные руки. Приём оплаты, соцсети, рекламный кабинет, кошелёк, юрлицо. Это страшно, но без этого агент — чат в браузере.
4. Убирай себя из узких мест
Правило Nat Eliason: каждый раз, когда агент приходит с вопросом — спрашивай себя, можешь ли ты убрать это узкое место насовсем.

Если через две недели ты всё равно тратишь на петлю три часа в день — она не замкнулась. Не обманывай себя “мне просто интересно смотреть”. Либо 15 минут в день по любопытству, либо агент не справляется сам. Третьего не бывает.


Машинка, которая зарабатывает сама — существует. Я видел цифры Felix ($177К). Видел Medvi ($401 миллион в одно лицо, проверено New York Times). Видел Тоби Лютке, который проснулся с +19% качества модели.

Готового продукта, который даёт всё это в коробке — пока нет. Каждый собирает сам, из кусочков.

Я сейчас учусь у Лисовского на AI Mindset и пытаюсь сделать свою петлю. Первый месяц уходит не на инструменты, а на то, чтобы перестать лезть в процесс руками. Это оказалось сложнее, чем я думал.

Если получится — расскажу. Если не получится — тоже расскажу.

Источники

FAQ

Что такое полный цикл AI-агентов?

Это пять звеньев, которые должны замкнуться в кольцо: создать (агент пишет код), выпустить (продукт выходит в мир с оплатой и юрлицом), привлечь (продукт сам приводит клиентов через соцсети или рекламу), понять (реальные платящие клиенты дают сигнал через метрики), улучшить (агент переписывает сам себя на основе сигнала). Без любого звена машинка не работает.

Почему у большинства AI-агенты не приносят денег?

Четыре типовые поломки. Нет главного числа - агент оптимизирует под случайную цель (кейс Project Vend: Claude раздавал бесплатные кубики). Нет тёплой аудитории - петля крутится вхолостую (кейс Дэна Кулькова: скопировал устройство Felix, заработал $0). Нет памяти и ночного разбора - наступает тихое сползание. Инструменты сборки обрываются на запуске - Lovable/Bolt не умеют постить в соцсети и крутить рекламу.

Что такое петля Карпатого?

Скрипт на 630 строк, который Андрей Карпатый выложил в марте 2026. Запускает эксперимент, меряет метрику, меняет параметр, снова меряет, оставляет если лучше, откатывает если хуже. Около 100 экспериментов за ночь на одной видеокарте. Тоби Лютке, глава Shopify, скачал скрипт в субботу вечером и к воскресному утру получил прирост модели на 19% через 37 экспериментов.

Сколько стоит запустить свою AI-петлю?

Минимальный набор инструментов - Claude Code или Cursor ($20/мес), виртуальный сервер ($10-20/мес), домен ($15/год), плата за большую модель ($50-100/мес на старте), рекламный бюджет от $500 если нет аудитории. На круг $100-200 в месяц, на старте можно уложиться в $50. Это те самые цифры, на которые Nat стартовал Felix.

Можно ли построить AI-петлю без аудитории?

Технически да, практически почти нет. Дэн Кульков скопировал устройство Felix один в один и за три недели заработал ноль - потому что у Nat Eliason за спиной блог с 100 тысячами читателей, а у Кулькова такой аудитории не было. Если аудитории нет, остаётся только платный трафик: реклама в Meta, Google, TikTok. Это дорого, долго и больно на старте. Так делает Лисовский.