A Deep Dive With the Replit Team on Our Agents: 10K, QBee, the AGI-ish Bloomberg Beta Email, and Programming in English (For Real)

Глубокое погружение с командой Replit в наших агентов: 10K, QBee, AGI-образное письмо для Bloomberg Beta и программирование на английском (по-настоящему)

автор Jason Lemkin | Artificial Intelligence (AI), Blog Posts, SaaStr.Ai

Команда Replit явилась на SaaStr AI 2026 в полном составе (от CEO до CRO и президента!). В один из неформальных моментов они взяли у меня интервью на сцене и за кулисами о том, как мы на самом деле управляем SaaStr AI с помощью наших агентов. Реальная, негламурная, погружённая в детали операционная реальность управления компанией в сфере B2B-медиа + сообщества + венчурных инвестиций силами 3 человек и 21+ ИИ-агентов.

Вот глубокий разбор всего, что мы обсудили. Реальный, настоящий плейбук.

Сдвиг энергии от SaaStr AI 2025 к SaaStr AI 2026

Прошлый год был переходным. Наполовину ИИ, наполовину старая школа B2B. Энергия на стороне ИИ была наэлектризованной, но ещё ранней — мы построили одного агента (цифрового клона Delphi), и на этом всё. Другая половина аудитории — это я, беседующий с CEO Dropbox и Calendly. Я люблю этих ребят, но это было прошлое.

Мы с Амелией спорили, стоит ли вообще снова проводить мероприятие. Ответ пришёл, когда мы сами глубоко погрузились в Replit и агенты начали компаундиться. Нам было что добавить миру. Мы запретили любые доклады об истории. Мы запретили обсуждение ИИ в 2028 году. Никакой сингулярности. Никакого пост-AGI. Никаких вводных сессий по LLM. Бриф для каждого спикера: считай, что средний участник находится на $5M ARR, быстро растёт, имеет ИИ-фичу, которая не очень хороша, и пришёл сюда, чтобы разобраться со своей агентской стратегией сегодня.

Энергия в зале ощущалась как в 2015 году. Это рыночный сигнал.

Если ты сейчас строишь продукт и тебя это не вдохновляет хотя бы немного — тебе стоит уйти из индустрии. Никогда в технологиях не было такого момента, и больше такого не будет. Следующие 18–24 месяца станут лучшими в наших карьерах. Через два года рои агентов станут обыденностью. Граница между софтом и «просто разговором с агентом» размоется. Мы движемся не к демократизации софта. Мы движемся к пост-софту, где агенты незаметно запускают всё, что им нужно, за кулисами, и ты даже не узнаешь, что это произошло.

Story points мертвы. Компаундящаяся скорость — единственная метрика.

До ИИ любой B2B-стартап можно было измерить через story points. Какую именно разновидность story points ты использовал — неважно; дисциплина измерения инженерного выхода и его повышения квартал за кварталом была опережающим индикатором.

Я сидел на советах директоров и видел CTO, которые говорили: «Я не верю в story points, я верю в лучшие усилия». Эти компании провалились. Те, кто измерял story points, но не мог их нарастить, тоже провалились. Победители показывали story points, компаундящиеся быстрее, чем численность штата, квартал за кварталом.

Это был мир до ИИ. Линейная корреляция. Лучшие команды отрывались. Надёжный плейбук на десятилетие.

Компаундинг начался только в январе, феврале, марте 2026 года — после Claude 4.5 и 4.7. До декабря 2025-го большая часть мейнстримных технологий не воспринимала агентскую инженерию всерьёз. Ранние команды (включая Replit) уже показывали радикальный рост продуктивности, но широкий рынок ещё не проснулся. Даже самые гибкие команды сегодня вырываются вперёд экспоненциально, и разрыв расширяется каждую неделю.

Если твой CTO не может прямо сейчас показать тебе радикальный, компаундящийся рост продуктивности, ты проиграешь на рынке. Уровень конкуренции беспрецедентен. У нас никогда не было такой конкуренции. Replit находится в одном из самых конкурентных пространств в технологиях, и единственный способ выжить на такой арене — усилить человеческий выход в 10 или 100 раз с помощью агентов.

Корреляция 1:1 между Replit и SaaStr: владение внутренним инструментом предсказывает результаты продаж

Kody, который руководит продажами в Replit, вытащил увлекательный набор данных. Он сопоставил внутреннее использование Replit каждым представителем с выполнением квоты. Корреляция была 1:1. Представители, которые сами пользовались продуктом, выполняли квоту. Те, кто не пользовался, — нет.

Механизм прост и недостаточно обсуждаем.

Когда продукт меняется еженедельно, представитель, который этим утром что-то строил на Replit, может ответить на вопрос клиента днём. Представитель, который не касался продукта две недели, даёт глупые ответы, потому что той версии продукта, которую он описывает, больше не существует.

Я сказал Cody, что он лучший продавец, которого я когда-либо встречал в этой категории, потому что он делает то, чего почти никто из представителей не делает: он объясняет почему. Почему что-то работает. Почему что-то не работает. Почему что-то может измениться в следующем квартале. Почему конкретная интеграция слабее другой. В мире, где софт не менялся 10 лет, тебе не нужен был продавец, чтобы объяснить почему. Тебе нужно было лишь, чтобы он принял заказ. В мире, где продукт меняется еженедельно, «почему» — это вся суть продаж.

Большинство представителей всё ещё говорят «дайте я уточню». Лучшие говорят: «честно, интеграция со Snowflake не достигнет паритета с Databricks как минимум два квартала, вот почему архитектурно, и вот 10 клиентов, у которых она всё равно заработала». Такой ответ выигрывает сделку.

Каждый лидер B2B-продаж должен измерять владение продуктом своей командой так же строго, как он измеряет пайплайн. Это новый опережающий индикатор.

Письмо для Bloomberg Beta: когда 10K написал то, что не смог бы ни один человек

Это история, которую я пытался рассказать Amjad на сцене, но не успел до неё дойти. Это самый важный агентский момент, который у нас был в этом году.

За несколько недель до SaaStr AI Annual я заметил, что посещаемость со стороны VC была низкой относительно общей посещаемости, которая шла на уровне 143% от прошлого года. Что-то было не так. Я спросил 10K, нашего автономного VP по маркетингу (построен на Replit, 14 230 строк кода, ведёт наши понедельничные стендапы, рассылает наши кампании).

Первый ответ агента был уклончивым. «О нет, посещаемость VC отличная». Я возразил. «Постарайся лучше». Агент вернулся: «Ты прав, она низкая. Дай разберусь». Вытащил цифры — 152 зарегистрированных VC против показателя прошлого года. Существенный разрыв.

Я сказал: напиши лучшее в мире письмо этим VC, чтобы они пришли. Начни с Bloomberg Beta — они были ранним инвестором Replit, посмотрим, на что ты способен.

То, что выдал 10K, было не просто отличным письмом. Это было то, что ни один человек не смог бы построить меньше чем за 8 часов исследований. Агент собрал каждого смежного инвестора, который придёт, каждого конкурента Replit, который придёт, каждую портфельную компанию Bloomberg Beta, которая придёт, и выстроил аргумент «как ты можешь здесь не быть, James?», на который было невозможно ответить. Затем я попросил его сделать то же самое для каждого CEO каждой компании, в которую я инвестировал. Он прошёл через всех 8000 участников и построил персонализированное сопоставление для каждого.

Он уничтожил наш софт для мэтчинга. Уничтожил.

Я отправил один из результатов основателю, в которого инвестировал. Письмо обнаружило, что 8 человек из управленческой команды его главного конкурента придут, плюс каждый смежный игрок на его рынке. Затем 10K рассуждал о том, стоит ли это его времени, учитывая, что вертикальный SaaS был слабо представлен в этом году. Он написал в ответ: «Это лучшее маркетинговое письмо, которое я когда-либо получал».

Магия была не в тексте. Магия была в контексте. Агент накопил месяцы API-подключений, истории чатов, фидбэка по прошлым кампаниям и всю нашу базу данных участников. Мой промпт был ленивым: «напиши отличное письмо для Bloomberg Beta». Три месяца назад этот промпт выдал бы мусор. Сегодня он выдаёт результат, на который команде исследователей потребовался бы целый день.

Каждое письмо занимало 2–3 минуты вычислений. Это много. И это также неважно, когда результат настолько хорош.

Моя теория о том, почему наши агенты лучше: мы непреднамеренно их обучили

У Cody и команды Replit была теория о том, почему мы получаем выдающийся результат от наших агентов: я хорошо умею определять конечные состояния и давать богатый контекст, а Амелия умеет это ещё лучше. Это отчасти правда. Но это не настоящая причина.

Моя теория другая.

Мы запускаем этих агентов уже месяцами. Каждый раз, когда 10K пишет что-то отличное, я говорю ему об этом — «это лучшее письмо, которое мы когда-либо отправляли, сделай ещё одно такое же». Каждый раз, когда он пишет что-то ужасное, я говорю ему и об этом, иногда заглавными буквами. За сотни и тысячи таких взаимодействий что-то происходит в слое памяти, в контекстном окне, в том, что Replit делает под капотом. Агент учится тому, что значит «хорошо» для нас, на уровне каждого отдельного действия.

Мы не занимаемся prompt engineering. Мы непреднамеренно размечаем обучающие данные, по одному взаимодействию за раз. В data science это называется разметкой. Каждое «да, хорошо / нет, плохо», которое ты даёшь агенту, — это метка. Сделай это 100 раз на одном и том же типе задачи, и результат агента на этой задаче пересекает порог.

Это и есть ров. Промпт из одного предложения сегодня выдаёт результат, на который три месяца назад требовалось 50 промптов. Накопленное положительное и отрицательное подкрепление скомпаундилось внутри памяти сессии.

Это имеет глубокое следствие для того, как командам стоит строить агентские воркфлоу. Большинство команд просто включают агента и дают ему работать. Вместо этого тебе стоит потратить 30 дней на проверку каждого результата перед тем, как он уйдёт наружу, отмечая да/нет и исправляя не отдельный результат, а процесс, который эти результаты производит. К 30-му дню у тебя есть нечто, что надёжно достигает 80% того, что выдаёт твой лучший сотрудник. К 60-му дню выходит новая модель, и ты на 90%. Команды, которые пропускают фазу разметки, никогда туда не доберутся.

QBee, 10K и внутренний стек агентов

Краткая карта того, что мы построили и что делает каждый агент.

10K — наш автономный VP по маркетингу. Построен на Replit. 14 230 строк кода. Рассылает кампании автономно. Ведёт наши понедельничные стендапы. Вытаскивает наши метрики. Пишет письма того рода, что описаны выше.

QBee — наш автономный VP по Customer Success. Построен Амелией. Управляет 100+ спонсорами. Назван в честь ежедневного ритма QBR — quarterly business reviews, проводимых ежедневно, а не ежеквартально, потому что агент может делать их каждое утро. Мы ведём Customer Success на 70% меньшем количестве человеко-часов, чем сопоставимая B2B-медиа-операция. QBee выявляет риски оттока, возможности экспансии, настроения спонсоров и отправляет оповещения только тогда, когда что-то требует человеческого внимания.

Полный GTM-стек — это 10K и QBee плюс Qualified для inbound, Artisan для outbound, Agentforce для повторного вовлечения, Momentum для revenue intel и Monaco для координации сделок. Мы закрыли $1M+ выручки от ИИ-квалифицированных лидов и держим 72% open rate на win-back кампаниях Agentforce.

Скромная математика: 3 человека, 20+ агентов, $1M+ пайплайна, сгенерированного агентами, на 70% меньше CS-часов, чем бенчмарк.

Стратегия N=1 приложений: не заменяй свой стек. Строй поверх него.

Команда Replit и я разошлись во мнениях по одному вопросу прямо в ходе разговора, и этим стоит поделиться, потому что именно здесь большинство B2B-операторов ошибаются.

Я сказал: не переписывай заново никакой SaaS, который уже существует. Если отличный инструмент существует, купи его. Не трать время своей команды на репликацию Salesforce, или HubSpot, или чего бы то ни было.

Cody возразил. Внутренние команды Replit имеют в каждой функциональной команде человека, чья задача — спрашивать: «можем ли мы построить это сами, прежде чем покупать?» И эта дисциплина заставляет команду понять, где на самом деле находятся пробелы в их стеке.

Мы оба правы. Вот синтез.

Не переписывай отличные инструменты. Строй N=1 приложения, которые сидят поверх твоего стека и решают конкретные пробелы, которые твои существующие инструменты не закрывают.

Пример: я держу headless Salesforce внутри 10K. Не потому что Salesforce плох — Salesforce нормальный. Но заходить в Salesforce, чтобы найти дашборд, который не обновлялся 3 недели, — это трение, которое я не потерплю. Поэтому мы построили дашборды внутри 10K, которые тянут данные из API Salesforce и показывают мне каждое спонсорство, каждую сделку, каждый тикет в реальном времени. У меня теперь есть дашборды — впервые за всю мою карьеру предпринимателя, CEO и основателя.

Второй пример: Visible, наша 15-летняя event-CRM. Не выпускала ни одной фичи с 2019 года. Мы были на грани оттока. Затем 10K взаимодействовал с API Visible и обнаружил, что задокументированный API не может делать всё, что нам нужно, — но недокументированные эндпоинты могут. Мы продлеваем Visible и инвестируем в неё больше. UI устарел. API работает. Это всё, что имеет значение.

Плейбук для любого B2B-оператора:

Сядь. Выпиши свои топ-5 ежедневных головных болей, которые твой текущий стек не может решить. Ранжируй их по простоте, а не по влиянию. Попроси Replit (или какой угодно builder агентов ты используешь) построить самую простую сначала. Ты не можешь проиграть. В худшем случае ты потерял 20 минут и 20 баксов. В лучшем — ты автоматизировал проблему стоимостью в тысячи часов в год.

Пример с парковочными пропусками, который я пытался донести до Amjad: один человек из нашей команды раньше тратил неделю на печать парковочных пропусков для 5000 участников SaaStr. Вручную. Нарезая PDF на 5000 страниц, находя нужную страницу, отправляя нужную нужному человеку. Агент Replit сделал это за несколько часов. Берёт PDF, нарезает его, сопоставляет каждую страницу с нужным участником, маршрутизирует правильно. Неделя отупляющего ручного труда — испарилась. Это N=1 приложение, которое никто не построит для нас как продукт, потому что use case слишком специфичен. Для SaaStr это стоит тысяч часов.

Социальные продажи мертвы. Агентские продажи — то, что приходит им на смену.

Cody упомянул, что кто-то из его команды строил агента для взаимодействия с комментариями в LinkedIn под постами Amjad. Хочу быть осторожным здесь, потому что есть версия этого, которая ужасна, и версия, которая трансформирует, и большинство команд строят ужасную.

Ужасная версия: кто-то пишет «отличный пост» в треде Replit и получает шаблонный ответ «спасибо, не хотите ли попробовать наш продукт?». Это не продажи. Это спам. Это добавляет ноль ценности отношениям и приучает весь рынок игнорировать твой бренд.

Трансформирующая версия: кто-то постит «я vibe-кожу на Replit, используя нативно не поддерживаемую интеграцию с Clerk, не могу заставить приватный ключ работать, очень бешусь». Агент определяет, что человек попадает в твой ICP, внимательно читает его пост и отвечает: «Да, у этой конкретной интеграции с Clerk есть три известные проблемы. Вот именно что происходит и вот три исправления, которые сработали у других билдеров. С радостью созвонюсь, если что-то из этого не решит вопрос».

Это не 80% человека. Это 120% человека. Ни один продавец-человек не обладает контекстом, временем или технической глубиной, чтобы делать это для каждого ICP-комментария на каждой платформе каждый день.

Я всё время повторяю, что агенты могут достигать максимум 80% твоего лучшего человека на большинстве задач продаж. Это планка для inbound, для outbound, для фоллоу-апов. Социальное/агентское вовлечение — единственная область, где агенты могут превзойти людей, потому что требуемый объём и персонализация выходят за пределы того, что любой человек способен выдерживать.

У каждого vibe-coder на планете есть проблемы. Их миллионы. Если твой агент может убедительно отвечать на их вопросы в реальном времени на каждой платформе, ты построил sales-механизм, который ни один конкурент не сможет повторить.

Это и есть цель. Я ещё не видел, чтобы кто-то сделал это в масштабе. Первая B2B-компания, которая это освоит, завладеет своей категорией.

Программирование на английском теперь реально

Amjad уже какое-то время говорит «программирование на английском». Два месяца назад я бы сказал, что это маркетинг от CEO. Сегодня я думаю, что это буквально правда.

Я строю production-приложения на Replit промптами из одного предложения. Я больше не проектирую промпты. Я не пишу спецификации. У меня накоплено достаточно контекста в агенте, чтобы одно предложение производило работающий софт. Это не лучшая практика для новичка — ему стоит писать спецификации. Но как только ты набил руку с конкретным агентом, английский становится языком.

Амелия менее техническая, чем я. Она знает немного HTML. Она не построила того, что построил я на стороне софта. Благодаря API и агентам она может построить что угодно. API до полугода назад были для разработчиков. Любой оператор с суждением и контекстом сегодня может строить поверх любого API.

Это та часть сдвига, которую обсуждают меньше всего. Демократизация происходит не в разработке софта. Она в потреблении API. Любые данные, запертые в любой системе, могут быть освобождены и переформированы любым, у кого есть агент и API-ключ.

Ещё несколько вещей, которые мы обсудили

API Grader на SaaStr.ai оценивает B2B-API на дружелюбность к агентам по четырём критериям: производительность, простая аутентификация, стабильность и документация. Stripe — единственный A+. Anthropic, OpenAI и Gemini все получают A или A-минус. Большинство легаси B2B-компаний получают C или D. Все четыре критерия можно исправить за неделю силами компетентной инженерной команды. Не приписывай MCP слишком много заслуг. Сначала сфокусируйся на дружелюбном к агентам API. CTO Perplexity только что публично отвернулся от MCP и вернулся к API-first. MCP помогает человеку подключить твоё приложение к Claude. MCP ничего не даёт для автоматизированного агентского воркфлоу. Агенты вызывают API, а не MCP-серверы, когда делают реальную работу. Сначала строй API. MCP — приятное дополнение поверх него. Twilio за год перешёл с 4% роста на 20% роста, став дружелюбным к агентам. Тот же продукт. Тот же базовый API. Изменением стало то, что они сделали себя тривиально лёгкими для потребления агентами — нативные интеграции, более чистая документация, более простая аутентификация. ElevenLabs перешагнул $500M ARR менее чем за 24 месяца во многом потому, что их API легче всего интегрировать среди любого современного B2B-инструмента. Я интегрировал его на Replit за минуты для Founderscape.ai, игры-симулятора основателя, которую я построил. Этот опыт и есть ров. Модель dogfooding в Replit глубже, чем люди осознают. В каждой функциональной команде есть как минимум один-два человека, чья явная роль — внедрять Replit в воркфлоу команды до того, как будет куплен любой готовый SaaS. Этот мандат заставляет команду понимать, где находятся реальные пробелы, вместо того чтобы просто покупать больше инструментов. Большинство команд включают агентов и уходят. Команды, которые побеждают, тратят 30 дней на проверку каждого отдельного результата, исправляя процесс, а не результат, и агрессивно размечая да/нет. К 30-му дню агент надёжен. Команды, которые это пропускают, никогда не достигают надёжности. И Амелия, и я считаем, что граница между софтом и «разговором с агентом» полностью размоется через 6-12-18 месяцев. Не демократизация софта. Пост-софт. Агенты будут незаметно запускать приложения, и ты не узнаешь, что это произошло.