---
title: "Полный 141-страничный гид по AI-агентам и цифровым двойникам"
slug: the-complete-141-page-guide-to-ai
type: video
source: https://natesnewsletter.substack.com/p/the-complete-141-page-guide-to-ai
author: Nate Jones (Nate's Substack)
published: 2025-07-16
processed: 2026-05-18
themes:
  - "[[Agentic Workflow]]"
  - "[[Implementation Layer]]"
  - "[[Evals]]"
  - "[[Workflow Completion]]"
frameworks:
  - "[[Цифровой двойник]]"
  - "[[Стратегическое моделирование]]"
  - "[[Трансформационный плейбук]]"
terminology:
  - "[[Агенты-исполнители]]"
  - "[[Агенты-модели]]"
  - "[[Цифровой двойник]]"
  - "[[Стратегическое моделирование]]"
---

## Суть

Большинство компаний используют AI-агентов только для **исполнения** ("do") — автоматизация задач, написание текстов, обработка инбокса. Автор утверждает, что это использует лишь малую долю потенциала: 95% компаний застряли в режиме agents-that-do, упуская режим **agents-that-model**.

Настоящая ценность — в [[Цифровой двойник|цифровых двойниках]]: виртуальных копиях клиентов, продуктов и рынков, на которых можно прогонять сценарии до принятия реальных решений. Это сдвиг от автоматизации к **стратегическому симулированию**.

> "We need to start thinking about the future as partially computable"
> *«Нам нужно начать воспринимать будущее как частично вычислимое»*

---

## Ключевые тезисы

- **Агенты-исполнители vs. агенты-модели**: первые делают работу, вторые сжимают время принятия решений — тестируют сотни возможных будущих до ставки реальными деньгами
- **Решения — всё**: руководители принимают 8–24 высокоценных решения в год; AI-моделирование способно радикально улучшить их качество
- **Моделирование невидимо**: когда оно работает — ничего не происходит, именно поэтому оно недооценено
- **Downstream-эффект**: агенты-модели улучшают работу агентов-исполнителей, создавая более сильный слой принятия решений для всего execution layer

---

## Три части руководства

### 1. Стратегическое видение (для лидеров)
- Компании достигают **20–46% улучшения производительности** через моделирование
- Кейсы: маркетинг, автомобилестроение, здравоохранение, финансы
- Роадмап: от базового persona modeling → до симуляций общественного масштаба

### 2. Практическое руководство (для строителей)
- Три подхода: **промптинг, файн-тюнинг, [[Evals|RAG]]**
- Пороговый бенчмарк перед деплоем: **85% точность**
- Детальные воркфлоу, примеры кода, валидационные фреймворки, мульти-агентные симуляции

### 3. Трансформационный плейбук (для change leaders)
- Быстрый старт: **30 дней**
- Полная трансформация: **3-летний план для enterprise**
- Управление культурными изменениями, этика, governance

---

## Терминология

| RU | EN | Примечание |
|---|---|---|
| Агент-исполнитель | Agent-that-does | Автоматизирует задачи |
| Агент-модель | Agent-that-models | Симулирует исходы |
| [[Цифровой двойник]] | Digital Twin | Виртуальная копия клиента/рынка/продукта |
| Стратегическое моделирование | Strategic Simulation | Прогон сценариев до реальных ставок |
| [[Evals\|Пороговый бенчмарк]] | Accuracy Threshold | 85% до деплоя |
| [[Agentic Workflow\|Мульти-агентная симуляция]] | Multi-agent Simulation | Сложные воркфлоу с несколькими агентами |
| [[Implementation Layer\|Слой трансформации]] | Transformation Layer | Организационный и культурный переход |
| Частично вычислимое будущее | Partially Computable Future | Ключевой ментальный сдвиг автора |

---

## Что использовать для нашего портфеля

**Как AI-интегратор и [[Forward Deployed Engineer]]:**

1. **Фрейм "моделирование vs. исполнение"** — готовый язык для переговоров с клиентами. Большинство заходят с запросом на автоматизацию; этот фрейм позволяет поднять разговор до уровня decision intelligence и обосновать более высокий чек.

2. **[[Implementation Layer]] как продукт** — три подхода (промптинг → RAG → файн-тюнинг) совпадают с нашей матрицей зрелости клиента. Порог 85% точности — конкретный [[Evals|eval-критерий]], который можно включать в контракты.

3. **[[Business Object|Бизнес-объекты как цифровые двойники]]** — симуляция клиентского поведения, сценарное моделирование продуктовых изменений и ценообразования до реального релиза. Это прямое применение [[Agentic Workflow]] поверх [[Systems of Record]].

4. **30-дневный старт как точка входа** — структура быстрого пилота совпадает с нашим форматом PoC. Можно позиционировать как "digital twin sprint" для конкретного [[Business Object]].

5. **PE-канал**: тезис про 20–46% улучшение производительности — готовый ROI-аргумент для портфельных компаний; моделирование работает там, где есть повторяющиеся высокоценные решения (pricing, M&A, resource allocation).

> **Открытый вопрос**: Какие из клиентских [[Business Object|бизнес-объектов]] в текущем портфеле имеют достаточно исторических данных для построения цифрового двойника с 85%+ точностью?

---

## Связанные заметки

- [[Agentic Workflow]]
- [[Implementation Layer]]
- [[Evals]]
- [[Forward Deployed Engineer]]
- [[Business Object]]
- [[Systems of Record]]
- [[Workflow Completion]]
- [[Moat]]