Коли співзасновник Airtable Гові Лю, чий продукт використовують понад 80% компаній зі списку Fortune 100, говорить про наступний крок після чат-ботів, він має на увазі не черговий інтерфейс для запитів до GPT. Його новий проєкт HyperAgent — це спроба перетворити великі мовні моделі на справжніх «цифрових співробітників», які працюють у командах, живуть у ваших робочих месенджерах і здатні вести реальні кампанії — аж до офлайн-білбордів у Нью-Йорку, Лос-Анджелесі та Сан-Франциско.
Цей матеріал розбирає, як саме влаштований HyperAgent: від командної архітектури агентів і глибокої інтеграції з Telegram до режиму «постійного серцебиття» та кейсу повністю агентської рекламної кампанії, де ШІ не лише писав креативи, а й аналізував інвентар підрядників і генерував реалістичні мокапи на основі Google Street View.
Від чат-ботів до команд агентів: що змінює HyperAgent
Останні кілька років користувачі звикли до моделі взаємодії з ШІ як із розумним чат-ботом. ChatGPT, Claude та подібні сервіси працювали за одним сценарієм: людина формулює запит, отримує відповідь, за потреби коригує, і на цьому цикл закінчується. Навіть коли моделі ставали розумнішими, продуктова форма залишалася майже незмінною — це був «кращий пошук» або «розумніший автодоповнювач».
HyperAgent належить до іншого класу продуктів, який Лю описує як «агентну еру». На відміну від чат-ботів, агенти тут не просто відповідають на питання, а мають:
по-перше, явні навички — вони налаштовані під конкретні задачі, від аналізу даних до креативу й продакшену контенту;
по-друге, постійну пам’ять — вони зберігають контекст, історію рішень, уподобання користувача і результати попередніх запусків;
по-третє, петлі самовдосконалення — механізми, які дозволяють агентам оцінювати власні дії, отримувати фідбек і коригувати стратегію в наступних ітераціях.
Ключова ідея HyperAgent — не один «універсальний» ШІ-помічник, а команда спеціалізованих агентів, які можуть координуватися між собою. Це наближає досвід до управління реальною командою: замість того щоб вручну запускати десятки розрізнених запитів, користувач задає цілі, а система розподіляє роботу між агентами, накопичує знання і поступово покращує якість виконання.
Цей підхід особливо важливий на тлі нових моделей на кшталт GPT‑5.5 та Qwen 2.6 (у розмові згадується як «Kimmy 2.6»), які, на думку Лю, вже досягають рівня інтелекту, достатнього для «майже людських» автономних агентів. Водночас він тверезо оцінює межі технології: повністю автономно керувати «суттєвою» компанією агенти поки що не здатні. Але виконувати години еквівалентної людської роботи без постійного нагляду — вже так.
Telegram як робочий простір для ШІ-команди
Одна з найбільш показових відмінностей HyperAgent від інших агентних продуктів — те, як глибоко він вбудовується в повсякденні інструменти, насамперед у месенджери. Якщо більшість користувачів взаємодіють із ШІ через окремі веб-інтерфейси, HyperAgent намагається перенести агентів туди, де вже відбувається робота команди.
Telegram у цій стратегії — не просто ще один канал сповіщень, а повноцінний «першокласний» інтерфейс. Агенти HyperAgent можна:
додати як окремого співрозмовника і спілкуватися з ним у приватному чаті, як із живим колегою;
запросити в груповий чат, де вони працюють поруч із людьми та іншими агентами в одному треді.
Це змінює саму динаміку використання ШІ. Замість того щоб «відриватися» від робочого контексту і йти в окремий застосунок, користувачі можуть доручати задачі агентам прямо в тих же чатах, де обговорюють стратегію, узгоджують дедлайни чи діляться файлами. Агенти бачать ту ж розмову, що й люди, можуть реагувати на згадки, підхоплювати задачі, уточнювати деталі.
Можливість додавати кількох агентів в один чат відкриває ще один рівень — міжагентну взаємодію. Наприклад, у групі можуть одночасно працювати:
агент-аналітик, який збирає й структурує дані;
агент-креатор, який на основі цих даних генерує тексти чи візуали;
агент-координатор, який стежить за дедлайнами, форматом вихідних матеріалів і відповідністю брифу.
Лю порівнює це з переходом від індивідуального виконавця до менеджера команди: користувачеві доводиться навчитися ставити задачі на рівні цілей і критеріїв якості, а не окремих кроків. Але натомість він отримує можливість паралелізувати роботу і масштабувати власний вплив без пропорційного збільшення штату.
«Серцебиття» в тлі: як працює режим always-on
Ще один принциповий елемент архітектури HyperAgent — режим постійної роботи, який у компанії описують як heartbeat, «серцебиття». На відміну від класичних чат-ботів, які «прокидаються» лише у відповідь на запит користувача, агенти HyperAgent можуть працювати безперервно у фоновому режимі.
У цьому режимі вони:
регулярно виконують задані перевірки або задачі;
відстежують події у зовнішніх системах;
аналізують зміни й приймають рішення, коли варто турбувати людину.
Коли щось важливе відбувається, агент не чекає, поки користувач зайде в інтерфейс, а сам ініціює контакт — через Telegram, Slack або email. Це може бути новий релевантний пост у соцмережі, зміна в аналітиці кампанії, поява потрібного лоту на маркетплейсі чи будь-який інший тригер, який агент навчився вважати значущим.
Такий підхід радикально змінює співвідношення «pull» і «push» у роботі з ШІ. Замість того щоб постійно «тягнути» інформацію з інструментів, користувач делегує агентам моніторинг і отримує лише відфільтровані сигнали. У розмові Лю наводить приклади власних агентів, які працюють у подібному режимі: від моніторингу X (Twitter) до персональних задач на кшталт відстеження оголошень про продаж авто з конкретною конфігурацією.
У контексті Telegram це виглядає особливо природно: агент стає ще одним «контактом», який час від часу пише, але тільки тоді, коли є щось справді варте уваги. Для користувача це не новий інструмент, а розширення вже звичного патерну спілкування в месенджері.
Білборди, Street View і Nano Banana: реальна кампанія, яку провели агенти
Найяскравіша демонстрація того, як HyperAgent поєднує командну архітектуру, інтеграції та автономність, — власна рекламна кампанія компанії. Лю використав HyperAgent, щоб запустити повноцінну білборд-кампанію для HyperAgent у трьох містах: Нью-Йорку, Лос-Анджелесі та Сан-Франциско. Ідея полягала не в тому, щоб «допомогти» маркетинговій команді, а в тому, щоб максимально передати весь цикл агентам.
По-перше, агенти працювали з інвентарем підрядників. Вони обробляли дані постачальників зовнішньої реклами: доступні площини, формати, ціни, часові слоти. Це не просто парсинг таблиць, а інтерпретація комерційних пропозицій, зіставлення параметрів і формування варіантів розміщення під заданий бюджет і цілі кампанії.
По-друге, HyperAgent будував просторове уявлення про ці площини. Агенти мапили локації білбордів, прив’язуючи їх до конкретних координат і вулиць, а потім підвантажували з Google Street View зображення реальних місць, де мали з’явитися оголошення. Це дозволяло не лише бачити «адресу», а й розуміти контекст: кут огляду, оточення, трафік.
По-третє, на основі цих Street View-знімків агенти генерували реалістичні мокапи. Вони поєднували фотографії з креативними активами кампанії, використовуючи моделі зображень, зокрема Nano Banana. Результат — візуалізації, де білборди з рекламою HyperAgent виглядають так, ніби вони вже встановлені на реальних вулицях Нью-Йорка чи Сан-Франциско.
Ці мокапи виконували одразу кілька функцій. Вони допомагали оцінити, наскільки креативи читаються в реальному середовищі, як виглядають з різних ракурсів, чи не «губляться» на фоні міського ландшафту. Водночас вони слугували матеріалом для внутрішнього узгодження та потенційно — для зовнішніх презентацій.
Кампанія не обмежилася статичними зображеннями. HyperAgent використовувався і для створення відеоконтенту: агенти генерували концепції роликів у стилі реклами Супербоулу, а потім збирали продакшн-рівневі відео з озвучкою на базі голосових технологій Google. Таким чином, той самий стек агентів, який аналізував інвентар і Street View, переходив до креативної роботи й продакшену.
Важливий нюанс: щоб уникнути порожнього «AI-хайпу» в креативах, Лю налаштував HyperAgent так, щоб агенти мали доступ до документації самого HyperAgent. Вони індексували й використовували ці матеріали як джерело правдивої інформації про продукт, його можливості та обмеження. Завдяки цьому маркетингові концепції ґрунтувалися на реальних функціях платформи, а не на абстрактних обіцянках «революційного ШІ».
Цей кейс показує, як поєднання навичок, пам’яті, самовдосконалення й інтеграцій дозволяє агентам виконувати не лише вузькі задачі, а й цілі ланцюжки дій — від аналізу ринку до фінального креативу.
Коли агенти стають «колегами», а не інструментами
Те, як HyperAgent вбудовується в робочі процеси, змушує по-новому подивитися на роль людини в цій системі. Лю неодноразово підкреслює: попри зростання автономності, агенти ще не готові повністю замінити управлінський рівень. Але вони вже достатньо потужні, щоб змінити саму структуру роботи.
У розробці він, наприклад, використовує агентів, які виконують суттєві задачі протягом ночі. Перед сном він ставить їм цілі, а вранці отримує результати, які можна одразу переглядати, тестувати й коригувати. Це не «магія», де ШІ сам «веде проєкт», але це реальне паралельне виконання роботи, яке раніше вимагало б додаткових людей у команді або нічних змін.
У маркетингу кейс із білбордами показує, що агенти можуть не лише генерувати ідеї, а й працювати з реальними обмеженнями ринку, даними підрядників, географією. Вони стають не просто «креативним інструментом», а повноцінними учасниками процесу, які оперують цифрами, картами, зображеннями й текстами.
Інтеграція з Telegram, Slack та email у режимі heartbeat перетворює агентів на постійних «колег», які самі виходять на зв’язок, коли є що сказати. Це набагато ближче до досвіду роботи з людьми, ніж до класичної взаємодії з софтом, де користувач завжди ініціює дії.
Водночас Лю зберігає обережність у формулюваннях. Він не стверджує, що сьогодні можна «спати, поки 50 агентів керують компанією». Навпаки, визнає, що відповідальність за агентів усе ще відчувається, і багато хто не готовий повністю віддати їм критичні рішення. Але вектор зрозумілий: роль людини зміщується від виконання до постановки задач, оцінки результатів і навчання системи через фідбек.
У цьому контексті архітектура HyperAgent із явними навичками, пам’яттю й петлями самовдосконалення виглядає не просто технічним рішенням, а спробою створити середовище, де така взаємодія буде природною. А глибока інтеграція з повсякденними інструментами — від Telegram до Google Street View — робить цю модель не теоретичною, а практично застосовною вже сьогодні.
Висновок: агенти виходять у реальний світ
HyperAgent показує, як агентні системи можуть вийти за межі «розумного чату» і стати частиною реальних бізнес-процесів — від щоденної комунікації в месенджерах до офлайн-реклами на вулицях мегаполісів. Командна архітектура агентів із навичками, пам’яттю та самонавчанням, режим постійного «серцебиття» й глибокі інтеграції дозволяють будувати ланцюжки дій, які раніше вимагали б злагодженої роботи кількох відділів.
Кейс із білбордами для самого HyperAgent — це не лише демонстрація можливостей продукту, а й індикатор зрілості поточного покоління моделей. Вони вже здатні аналізувати інвентар, працювати з геоданими, генерувати реалістичні візуали й відео, спираючись на реальну документацію продукту, а не на загальні уявлення про «AI».
Повністю автономні компанії, де агенти беруть на себе все — від стратегії до операцій, — поки що залишаються за горизонтом. Але середній користувач уже сьогодні може отримати щось, що ще кілька років тому було доступне лише великим гравцям: власну «команду» цифрових співробітників, які живуть у Telegram, працюють у тлі й здатні вести реальні кампанії від ідеї до реалізації.