Робота з річною зарплатнею 1,5 мільйона, яку я зробив за допомогою AI за 500 доларів: Посібник з оновлення особистого бізнес-агента
Автор: XinGPT
На весну 2026 року я прийняв рішення: перевести всі свої бізнес-процеси в агентську модель.
Через тиждень після цього ця система вже працює майже на третину, хоча вона ще вдосконалюється, мої щоденні звичайні робочі завдання зменшилися з 6 до 2 годин, але при цьому бізнес-вихідність зросла на 300%.
Що важливіше, я підтвердив гіпотезу: перетворення особистого бізнесу в агентську модель цілком можливо, і я вважаю, що кожен повинен створити таку операційну систему.
Мати систему агентів означає, що ваше мислення кардинально змінюється: від “як я виконаю цю роботу” до “який агент мені потрібно створити для виконання цієї роботи”, і ця перехід від пасивного до активного мислення має величезний вплив.
У цій статті я не буду подавати натхненні цитати, створювати ілюзію AI-замінності або нав’язувати тривогу щодо заміни людини штучним інтелектом. Замість цього я детально розберу, як крок за кроком я здійснив цей перехід, і як ви можете безкоштовно скопіювати цей метод.
Це перша стаття про побудову системи продуктивності на базі агентів. Зараз натисніть “збережити” і слідкуйте за оновленнями, щоб не пропустити новини.
Чому агентська модель — обов’язковий вибір, а не опція
Спершу скажу жорстку правду:
Якщо ваш бізнес побудований на “час — заради доходу”, то ваші обмеження доходу вже закріплені фізичними законами. Всього 24 години на добу, і навіть якщо працювати безперервно цілий рік, ліміт годинної оплати вже визначений.
- Фондовий менеджер із річним доходом ¥1,5 млн ≈ ¥720 за годину (при 2080 робочих годин)
- Консультант-партнер із річним доходом ¥2 млн ≈ ¥960 за годину
- Топовий фінансовий KOL із доходом ¥3 млн ≈ ¥1440 за годину
Здається високим? Але це вже межа людських можливостей.
А логіка агентської моделі зовсім інша: ваш дохід більше не залежить від робочого часу, а визначається ефективністю роботи системи.
Реальний поворотний момент
У п’ятницю, 23 січня 2026 року, о 23:00 я ще сидів за комп’ютером, аналізуючи дані ринку за день.
Того дня американські акції різко впали, золото і срібло обвалилися, криптовалюти “злилися”, а гонконгські і китайські акції також пішли вниз.
Основні інтерпретації були такі:
- Юридичний AI Anthropic — дуже сильний, через що обвалилися софт-акції
- Капітальні витрати Google — занизькі, викликають побоювання
- Новий голова ФРС Warsh — яструб, підвищує ставки
Мій агент-система за 48 годин до цього попередила мене, бо вона відслідковувала:
- Різке зростання доходності по 10-річних казначейських облігаціях, звуження спреду US2Y-JP2Y
- Високий баланс TGA, Мінфін постійно витягує кошти з ринку
- CME 6 разів підвищила маржу по ф’ючерсам на золото і срібло
Це явні сигнали стиснення ліквідності. У моїй базі даних є повний розбір ситуації 2022 року, коли закриття позицій по японській арбітражній стратегії спричинило коливання ринку.
Моя система автоматично знайшла схожі патерни і передбачила “ситуацію з високими оцінками і обмеженою ліквідністю — зменшення позицій”.
Цей попереджувальний сигнал допоміг мені уникнути щонайменше 30% просідання.
База даних містить понад 50 тисяч структурованих записів, щодня оновлюється понад 200 новими. Якби я робив це вручну, потрібна команда з двох дослідників.
Другий рівень: Skills (Рамки прийняття рішень)
Це найчастіше ігнорується, але найважливіший рівень.
Більшість людей використовують AI так: відкривають ChatGPT → питають → отримують відповідь. Проблема в тому, що AI не знає ваших критеріїв оцінки.
Мій підхід — розбити свою логіку прийняття рішень на окремі Skills. Наприклад, для інвестицій:
Skill 1: рамки цінної інвестиції у американський ринок
(Приклад, не відображає мої реальні стандарти, вони постійно оновлюються):
Вхід: фінансові дані компанії
Критерії:
- ROE > 15% (протягом понад 3 років)
- Відношення боргу до капіталу < 50%
- Вільний грошовий потік > 80% чистого прибутку
- Оцінка захисних бар’єрів (бренд, мережевий ефект, конкурентні переваги)
Вихід: рейтинг інвестицій (A/B/C/D) + обґрунтування
Skill 2: модель “дно” для біткоїна
Вхід: ринкові дані по біткоїну
Критерії:
- RSI < 30 і тижнева переоцінка
- Обсяг торгів: зниження після панічних продажів (нижче 30-денної середньої)
- MVRV < 1.0 (ринкова капіталізація нижча за реалізовану)
- Емоції у соцмережах: страх і паніка > 75
- Ціна майнінгу: близька або нижча за “ціна відключення” обладнання (наприклад, S19 Pro)
- Поведінка довгострокових тримачів: зростання їх частки у пропозиції (сигнал для “дно”)
Тригери:
- 4+ індикатори — сигнал часткового входу
- 5+ індикаторів — сигнал для масштабного входу
Вихід: рейтинг “дно” (сильний/середній/слабкий) + пропорція позиції
Skill 3: моніторинг настроїв на ринку США
Індикатори:
- NAAIM Exposure Index: рівень активних менеджерів
· >80 і медіана 100 — попередження про пікове зростання позицій
- Доля активних інвестиційних фондів у портфелі — дані State Street
· історичні максимум/мінімум з 2007 — сигнал протилежної дії
- Чистий обсяг покупок роздрібних інвесторів — дані JPMorgan
· середній обсяг >85% історичного рівня — сигнал перегріву
- Перспективна ціна на S&P 500 — співвідношення з історичними максимумами
· близько 2000 або 2021 — відхилення від фундаменту
- Леверидж хедж-фондів — рівень кредитного навантаження
· високий — потенційна волатильність
Тригери:
- 3+ індикатори — сигнал до зменшення позицій
- 5+ — масштабне зниження або хеджування
Skill 4: моніторинг макро ліквідності
Індикатори:
- Чистий ліквідність = активи ФРС – TGA – RRP
- SOFR (місячна ставка)
- MOVE index (волатильність облігацій)
- USDJPY і спред US2Y-JP2Y
Тригери:
- Зниження чистої ліквідності за тиждень >5% — попередження
- Пробиття SOFR 5.5% — сигнал до зменшення ризикових активів
- MOVE >130 — сигнал до захисту портфелю
Ці Skills — це спосіб зробити мої критерії явними і структурованими, щоб AI міг працювати за моїм мисленням.
Третій рівень: CRON (автоматизація виконання)
Це ключ до реальної роботи системи.
Я налаштував автоматичні задачі:
Мій ранок зараз виглядає так:
7:50 — підйом, чистка зубів і перегляд телефону. Agent вже надіслав огляд глобальних ринків за ніч:
- Американські акції зросли невеликими темпами, технологічний сектор — лідер
- Банки Японії залишили ставку незмінною, ієна — слабшає
- Ціни на нафту зросли на 2% через геополітичну напруженість
- Сьогодні важливо: дані CPI США, звіт Nvidia
8:10 — сніданок, відкриваю комп’ютер для детального аналізу. Agent вже сформував сьогоднішню стратегію:
- Дані CPI відповідають очікуванням, ринок — нейтральний
- Звіт Nvidia — ключовий для AI-чіпів
- Рекомендація: тримати технологічний портфель, дивитись на енергетичний сектор
8:30 — починаю працювати, базуючись на аналізі Agent, приймаю остаточне рішення: перерозподіл портфелю, обсяг позицій.
Цей процес займає 30 хвилин.
Я вже не витрачаю час на щоденне читання новин — AI зробив цю роботу за мене.
Ще важливіше, що рішення приймаються на основі логіки, з чіткими критеріями, і я можу їх аналізувати, коригувати, вдосконалювати. Це — правильний шлях інвестування в епоху AI, а не наймати купу стажерів для щоденного оновлення Excel-прогнозів або грати на 50-кратному кредиті, очікуючи диво.
02 Агентська модель для створення контенту: від ручної роботи до виробничої лінії
Мій другий великий бізнес — створення контенту. Основна платформа — Twitter, також експериментую з YouTube та іншими відеоформатами.
Зазвичай процес публікації статті був такий:
- Вибір теми (1 година)
- Збір матеріалів (2 години)
- Написання (3 години)
- Редагування (1 година)
- Публікація + взаємодія (1 година)
Загалом — 8 годин на статтю, якість — нерівна.
Я проаналізував свої проблеми і зрозумів, що:
- Теми занадто широкі, немає фокусу
- Контент — занадто теоретичний, мало прикладів
- Заголовки — не привабливі
- Час публікації — не оптимальний
І тут на допомогу приходить агентська модель у створенні контенту!
Тому моя стратегія трансформації контенту — у три етапи:
Перший етап: створення бази знань про вірусний контент
Я зробив те, що багато хто ігнорує: систематично досліджую закономірності вірусних статей.
Конкретно:
- Зібрав за минілий рік топ-200 статей у фінансовій і технологічній сферах на платформі X
- За допомогою AI проаналізував їх спільні риси: структуру заголовків, стиль початку, логіку аргументації, кінцівки
- Виділив “формули вірусності”, що повторюються
Приклади:
Формули заголовків:
- Числові: “Збитки активів на 70% — що я зрозумів…”
- Антиінтуїтивні: “Інтернет помер, але Agent живе”
- Обіцянки цінності: “Як заощадити… і не купувати на барахолках”
Формули початку:
- Конкретна подія: “У січні 2025 року я прийняв рішення…”
- Контраст: “Якщо ти продовжуєш так жити… через 6 місяців…”
- Перший шок — другий висновок: “Основні інтерпретації ринку — це… але я вважаю, що все не так”
Структура аргументації:
- Теза → дані → кейси → заперечення
- 1/2/3 рівні логіки
- Професійна термінологія + просте пояснення
Ці закономірності я зібрав у “бібліотеку формул вірусних статей” і передав AI для генерації нових ідей.
Другий етап: колаборація людини і машини у створенні контенту
Мій процес виробництва контенту став максимально ефективним, бо кожен етап чітко розподілений:
Етап вибору теми (AI пропонує, я обираю)
Щонеділі вранці моя агентська система автоматично пропонує 3-5 ідей для статей.
Джерела:
- Трендові новини глобального ринку (автоматичний збір)
- Мої нотатки і думки
- Популярні теми у соцмережах
- Відповіді читачів і коментарі
Формат пропозицій:
Тема 1: Пробиття 100 000 доларів по біткоїну: що стоїть за цим?
Ключовий аргумент: не попит, а розширення доларової маси
Потенційний хайп: дані + несподівані висновки
Очікувана взаємодія: висока
Я обираю тему, що найкраще відповідає настрою ринку і має унікальний погляд.
Збір даних (AI виконує, я доповнюю)
Обравши тему, агент автоматично запускає збір інформації:
1. Автоматичний збір даних
- Оновлення фінансових звітів компаній
- Історичні дані макроекономіки
- Основні тези у галузевих дослідженнях
- Важливі думки у соцмережах
2. Обробка і структуризація
- Класифікація за логікою аргументації
- Витяг ключових даних і джерел
- Створення попереднього каркасу статті
3. Мій внесок
- Додавання особистих кейсів і досвіду
- Пошук маловідомих джерел
- Вказівка, що потребує додаткового аналізу
Цей етап скоротився з 2 годин до 30 хвилин.
Написання (людина + AI)
Найважливіший етап — тут я чітко розподіляю ролі:
AI:
- Генерує структуру статті за шаблоном
- Заповнює даними і фактами
- Створює кілька варіантів заголовків і початку
- Перевіряє логіку
Я:
- Вносить особисті думки і цінності
- Додає кейси і деталі
- Коригує стиль і тон
- Вилучає “штампи” AI
Цей процес зменшив час з 1 години до 15 хвилин.
Редагування (AI допомагає, я керую)
Після першого варіанту я запускаю:
- Перевірку читабельності (короткі речення, повтори)
- Аналіз на “вірусні” елементи (заголовки, гачки, дані)
- Генерацію кількох варіантів заголовків і завершень
Це скоротило час редагування з 1 години до 15 хвилин.
Публікація (автоматично)
Після остаточного затвердження агент автоматично:
- Форматує статтю для різних платформ (X, Telegram, LinkedIn)
- Генерує ідеї для зображень (я підтверджую)
- Публікує у найкращий час (аналізуючи історичні дані)
Третій етап: постійне вдосконалення на основі даних
Головне — контентна агентська модель не разова, а системна і постійно еволюціонує.
Щотижня я аналізую:
- Які заголовки збирають найбільше збережень? — оновлюю формули
- Які структури викликають найбільше репостів? — підсилюю їх
- Що питають у коментарях? — додаю FAQ у наступні статті
Наприклад, я помітив, що “дані + графіки” збирають на 40% більше збережень, ніж чисті думки. Тому я вимагаю від AI у черговій статті:
- Обов’язково додавати хоча б один графік
- Вказувати джерела даних
- Включати кілька цифр у текст
Результат — середній рівень збережень підвищився з 8% до 12%.
У січні 2026 року я написав статтю “Як ми можемо протистояти AI-тревозі”, і вона стала вірусною — 20% репостів.
Аналіз показав, що вона зачепила глибокі цінності (“AI vs Людина”), використала метафору “Музей Лувр, що горить”, і закінчення з закликом “вчитися використовувати AI і не забувати про людські цінності” викликало резонанс.
Цю ідею я додав у свою “бібліотеку формул”: у технічних статтях важливо поєднувати технічний зміст із філософськими роздумами — це значно підвищує поширюваність.
Отже, системи агентів працюють на принципі “композитного ефекту”: вони допомагають мені вдосконалювати самих себе. Контентна система — не разова, а постійно еволюціонує.
03 Від особистих навичок до консалтингу: перевірка копійовості методології
Коли я налаштував свою систему інвестицій і контенту, я почав думати: чи можу я допомогти іншим?
У грудні минулого року один менеджер фонду розповів, що він керує приватним фондом на 5 мільярдів і має 10 співробітників, але все одно “залежить від новин”, постійно в стресі.
Його робочий день:
- 6:30 — підйом, огляд ринків
- 7:00–8:00 — новини
- 8:30–9:30 — ранкова нарада
- 9:30–15:00 — торгівля
- 15:00–18:00 — аналіз компаній
- 18:00–20:00 — ведення журналу і підсумки
- 22:00 — відкриття азіатських ринків
Я зробив аналіз його процесу і побачив:
- 60% часу — збір і обробка інформації (можна автоматизувати)
- 20% — повторюваний аналіз (можна автоматизувати)
- 15% — прийняття рішень (людина + AI)
- 5% — виконання операцій (можна автоматизувати)
За дві тижні я створив для нього спрощену систему агентів:
- Тиждень 1 — інтерв’ю, аналіз процесів
- Тиждень 2 — побудова бази знань + налаштування Skills + автоматизація
Через два тижні він написав мені, що тепер більше думає і спокійніше ставиться до інвестицій.
Цей досвід показав: потреба в агентській автоматизації — у всіх. Зменшення часу на обробку інформації — підвищує ефективність.
Але є два недоліки:
- Обмеження за часом: один проект — 2–4 тижні, максимум 3 на місяць
- Масштабованість: кожен клієнт унікальний, важко стандартизувати
Тому я почав думати про перехід від консалтингу до продукту.
04 Agent as a Service: від SaaS до AaaS
Традиційний софт — SaaS:
- Ви даєте клієнту інструмент
- Він навчається ним користуватися
- Самостійно працює і підтримує
Майбутнє — AaaS (Agent as a Service):
- Ви даєте клієнту агента
- Він дає команду — агент виконує і оптимізує автоматично
Різниця: SaaS продає “здібності”, AaaS — “результат”.
У січні я знову зустрівся з тим менеджером.
Він сказав: “Ти зробив таку круту систему агентів, я вже порекомендував кільком колегам. Всі хочуть. Але ти один — і не можеш обслуговувати всіх.”
Я відповів: “Так, це проблема.”
Він запропонував: “Чому б не зробити з цього продукт? Як Salesforce, але не софт — а сервіс агентів.”
Я згоден: хороші агенти мають перетворитися на сервіс, щоб замінити SaaS, як пророкував Peter з Openclaw. Майбутнє — агентське, користувачі не будуть встановлювати програми.
Тому моя ідея — після доведення системи до зрілості зробити відкритий проект, щоб кожен міг її копіювати. Для комерційних клієнтів — платні підписки або оплата за використання.
05 Суть агентської моделі: від часової лініки до алгоритмічного важеля
Заглиблюючись, хочу поділитися глибшими думками.
Традиційний шлях зростання бізнесу:
- Початковий: продає час (оплата за годину)
- Середній: продає продукт (один раз — багато разів)
- Вищий: продає систему (створює платформу для торгівлі)
Агентська модель — четвертий шлях:
- Продає алгоритмічну здатність
Вам більше не потрібно:
- Наймати команду (економія на управлінні)
- Розробляти складне ПЗ (зменшення технічних бар’єрів)
- Створювати платформу (зменшення залежності від мережевих ефектів)
Вам потрібно:
- Структурувати свої знання
- Налаштувати агентську систему
- Постійно вдосконалювати алгоритми
Це — новий важіль: алгоритмічний.
Особливості:
- Мінімальні витрати: головні — API-запити, значно дешевше людських ресурсів
- Масштабованість: один набір агентів може обслуговувати безліч клієнтів
- Еволюція: з розвитком великих моделей — агент стає сильнішим автоматично
План дій для вас
Якщо ця стаття вас зацікавила, виконайте таку інструкцію:
Крок 1: діагностика (цей тиждень)
Зробіть список щоденних задач, позначте:
- Які — повторювані (збір даних, форматування)
- Які — прийняття рішень (аналіз, стратегія)
- Які — виконання (постинг, відповіді)
Принцип: автоматизуйте повторювані, співпрацюйте з AI у рішеннях, автоматизуйте виконання.
Простий приклад
Візьміть аркуш паперу і запишіть минулий день.
Поставте собі три питання по кожній задачі:
- Чи можна її стандартизувати? (якщо так — агент)
- Чи потребує вона креативу? (якщо ні — агент)
- Чи потрібна моя унікальна оцінка? (якщо ні — агент)
Більше 50% роботи можна автоматизувати.
Крок 2: побудова (цей місяць)
Оберіть найпростіший сценарій для запуску:
- Інвестор — “Щоденний огляд ринку”
- Контент — “Генератор ідей для статей”
- Продажі — “Автоматичний збір інформації про клієнтів”
- Дизайн — “Збір ідей для натхнення”
Не прагніть до ідеалу — зробіть мінімальний цикл.
Крок 3: вдосконалення (цей квартал)
Записуйте, скільки часу заощаджуєте, і чи стабільна якість.
Щотижнево аналізуйте:
- Які етапи — найкращі
- Що потребує ручної роботи
- Як покращити Skills для кращої роботи агентів
Крок 4: комерціалізація (цей рік)
Коли система стабільна, подумайте:
- Чи цінна ця методика для інших?
- Скільки вони готові платити?
- Чи можете зробити продукт?
Якщо так — у вас новий бізнес.
Далі я поділюсь, як створити власний агентський продукт за допомогою Openclaw або інших інструментів; якщо маєте досвід у відеомонтажі або програмуванні AI — пишіть, шукаю партнерів.
Додаткові матеріали:
- Як я зрозумів причину краху ринку 2026 року (аналітика, індикатори)
- Як протистояти AI-тревозі — філософія і цінності людства в епоху агентів