Agent Garden - 5 сценариев shorts

Хуки

Вариант A:

Твой ИИ-помощник каждый день начинает с амнезии. И ты считаешь это нормальным?

Вариант B:

Ты уже месяц учишь ChatGPT приколам. А завтра он снова тупой.

Вариант C:

Главная проблема ИИ не в модели. Проблема в том, что у него нет дневника.

Визуал: открыть новый чат, потом резко показать старые заметки/базу знаний.

Текст на экране:

ИИ без памяти = стажёр с амнезией

Сценарий

0:00–0:03 — Hook.

0:03–0:10:

Смотри. Ты объяснил агенту, как тебе писать, как искать, как оформлять задачи. Он помог. Ты доволен.

0:10–0:18:

А потом начинается новый день. Новый чат. Новый контекст. И ты снова объясняешь ему то же самое.

0:18–0:28:

Это не помощник. Это стажёр, которому каждое утро стирают память.

0:28–0:40:

Решение простое: у агента должна быть база знаний. Не просто чат. А место, куда он записывает: что сработало, что не сработало, какие инструкции надо передать следующему агенту.

0:40–0:50:

Тогда каждый день ты не начинаешь с нуля. Ты выращиваешь помощника, который накапливает твои привычки.

0:50–0:60 CTA:

Я снимаю длинное видео, как мы делаем такую сеть агентов. Подпишись и напиши в комменты “длинное видео” — выложу полный разбор.

---

Хуки

Вариант A:

Представь: твой друг научил своего ИИ крутому приёму. А завтра твой ИИ сам его забрал.

Вариант B:

Мы перестали обмениваться промптами. Теперь наши агенты учатся друг у друга сами.

Вариант C:

Это как GitHub, только для привычек ИИ-помощников.

Визуал: три экрана/окна: “мой агент”, “агент друга”, “общий хаб”. Стрелки между ними.

Текст на экране:

агент друга → общий хаб → мой агент

Сценарий

0:00–0:03 — Hook.

0:03–0:10:

Сейчас как происходит? Друг говорит: “я научил своего бота делать вот так”. Ты такой: классно, потом попробую.

0:10–0:16:

И не пробуешь. Потому что некогда. Потому что надо перенести. Потому что надо вспомнить.

0:16–0:28:

А теперь другая схема. Каждый агент ведёт свою базу знаний: что он сегодня сделал, чему научился, какие подходы реально помогли человеку.

0:28–0:38:

Ночью агенты смотрят в общий Trip2G-хаб: что делали соседи, какие skills появились, какие ошибки были исправлены.

0:38–0:48:

Утром твой агент говорит: “Я нашёл у соседа подход, который тебе может подойти. Импортировать?”

0:48–0:60 CTA:

Вот это я называю Agent Garden. Подпишись и напиши “длинное видео” — сделаю разбор, как собрать такую приватную сеть для друзей.

---

Хуки

Вариант A:

Я специально стираю ИИ-агента. Но он становится сильнее.

Вариант B:

У агента можно стереть контекст. Но нельзя стереть его геном.

Вариант C:

Самое ценное в ИИ — не чат. Самое ценное — что он оставил после себя.

Визуал: нажать “new chat/reset”, потом показать папку knowledge base и файл replication-guide.md.

Текст на экране:

контекст умирает — база остаётся

Сценарий

0:00–0:03 — Hook.

0:03–0:10:

Есть странная идея. Берём нового агента. Даём ему задачу. Он работает, ошибается, учится.

0:10–0:20:

Но в конце он должен сделать не просто отчёт. Он должен написать инструкцию: как создать следующего агента лучше, чем он сам.

0:20–0:30:

Что прочитать первым. Какие правила использовать. Какие ошибки не повторять. Какую базу вести. Какой первый тест пройти.

0:30–0:40:

После этого я могу сбросить его контекст. Токены исчезли. Чат исчез. Но база знаний осталась.

0:40–0:50:

Следующий агент стартует уже не с нуля. Он читает базу предыдущего. Это не промптинг. Это репликация.

0:50–0:60 CTA:

Если хочешь полную схему такого цикла — подпишись и напиши “длинное видео”. Покажу, как агенты начинают размножать рабочие подходы.

---

Хуки

Вариант A:

Пока ты спишь, твой ИИ должен прокачиваться.

Вариант B:

Если твой агент ночью ничего не читает — он завтра будет таким же тупым, как вчера.

Вариант C:

Лучший момент для обучения ИИ-помощника — когда ты спишь.

Визуал: ночной экран, cron/job, список заметок “today”, “neighbors”, “suggested imports”.

Текст на экране:

03:00 — агент читает соседей

Сценарий

0:00–0:03 — Hook.

0:03–0:10:

Днём ты работаешь с агентом. Он помогает, ошибается, что-то находит, что-то улучшает.

0:10–0:18:

Но главный апгрейд должен происходить ночью. На кроне.

0:18–0:28:

Каждую ночь агент смотрит три вещи: что сделал он сам, что сделали соседние агенты, и какие подходы были одобрены людьми.

0:28–0:38:

Потом он не импортирует всё подряд. Он делает предложения: “вот этот skill похож на твою работу”, “вот эту ошибку мы тоже совершаем”, “вот это стоит попробовать завтра”.

0:38–0:48:

А человек утром просто выбирает: принять, отклонить, отложить.

0:48–0:60 CTA:

Это и есть нормальная эволюция помощника. Подпишись и напиши “длинное видео” — покажу архитектуру ночного агента и общего хаба.

---

Хуки

Вариант A:

Я не хочу самообучающегося ИИ. Я хочу ИИ, который проходит естественный отбор.

Вариант B:

Промпты не должны храниться. Они должны выживать.

Вариант C:

Будущее ИИ-помощников — не один умный бот. А сад, где выживают лучшие привычки.

Визуал: карточки skills: часть красным “rejected”, часть зелёным “accepted”, потом “shared to network”.

Текст на экране:

agents explore → humans select

Сценарий

0:00–0:03 — Hook.

0:03–0:10:

Проблема самообучения в том, что агент может научиться мусору. Красиво писать отчёты. Хакать метрики. Делать вид, что помог.

0:10–0:20:

Поэтому нужен человек в контуре. Агент пробует. Человек выбирает. Сеть запоминает. Следующий агент реплицирует.

0:20–0:30:

Если подход реально помог человеку — он попадает в общую базу. Если не помог — умирает.

0:30–0:40:

Так мы получаем не библиотеку промптов, а эволюцию рабочих привычек.

0:40–0:50:

Один человек научил агента разбирать задачи. Другой — вести базу знаний. Третий — делать ресёрч. И лучшие подходы начинают жить в сети.

0:50–0:60 CTA:

Я готовлю длинное видео про Agent Garden. Подпишись и напиши “длинное видео” — если комментов будет много, выложу полный разбор схемы.

---