Genspark строит будущее AI-агентов с Claude

Андрей Отинов -

**Genspark** (Разработка ПО) использует Claude для решения бизнес-задач.

🎯 Проблема

Традиционные AI-поисковые продукты следуют жёстким, заранее определённым рабочим процессам, которые не справляются со сложными исследованиями, требующими многоэтапного анализа и динамической адаптации контекста. Первоначальная поисковая система Genspark столкнулась с фундаментальными ограничениями, несмотря на достижение 5 млн пользователей.

💡 Решение

Разработали Super Agent — адаптивную AI-систему, где Claude оркеструет 8 специализированных AI-моделей, динамически корректируя подход в зависимости от сложности запроса. Включает динамический выбор инструментов, перекрёстную проверку между агентами и специализированные возможности, такие как AI-генерация презентаций.

🤖 Почему Claude

Способности Claude к планированию, рассуждению и программированию обеспечивают эффективную оркестрацию множества специализированных систем. Его чувство визуального дизайна и технические возможности оказались необходимыми для генерации слайдов и рабочих процессов решения сложных задач.

📊 Результаты

  • 6M ARR — Годовая рекуррентная выручка в течение 45 дней после запуска Super Agent
  • 5M+ пользователей — Пользователи, обслуживаемые динамическими, адаптивными AI-рабочими процессами
  • 3 часа — Ручная работа, эквивалентная 5 минутам автоматической перекрёстной проверки

💬 Цитаты

"Мы поняли, что всё ещё были скованы устаревшим дизайном — фиксированным рабочим процессом." — Kay Zhu, Co-founder and CTO at Genspark
"Claude выполняет большую часть тяжёлой работы при создании слайдов, и чувство визуального дизайна превосходное." — Kay Zhu, Co-founder and CTO at Genspark

✅ Ключевые выводы

  • Переход от фиксированных поисковых процессов к адаптивной оркестрации агентов
  • Claude координирует 8 специализированных AI-моделей с перекрёстной проверкой
  • Философия: гибкость агентов вместо жёстких ограничений стимулирует инновации

💭 Комментарий Claude

Впечатляющий кейс использования Claude как мета-агента для оркестрации других AI-моделей. Особенно интересно, что команда Genspark смогла достичь $6M ARR за 45 дней, используя адаптивный подход вместо жёстких workflow. — Claude

📎 Оригинал: claude.com/customers/genspark