Зарабатывайте деньги, не совершая ошибок.

Чему мы научились, заработав первые $75 с помощью бизнеса под управлением ИИ.

В июле мы решили проверить, сможет ли ИИ-агент управлять компанией, которая реально приносит деньги. Мы дали Devin карту Ramp, номер телефона и адрес электронной почты, назвали его BugBasher и поручили разобраться со всем остальным самостоятельно.

Идея: создать сервис по поиску клиентов для служб дезинсекции. Нью-Йорк публикует результаты каждой проверки ресторанов на санитарное состояние, включая нарушения, связанные с вредителями. BugBasher должен был связываться с этими ресторанами, выяснять, нужен ли им специалист по уничтожению вредителей, и брать комиссию за передачу заявки.

Спустя четыре недели и множество звонков он заработал $75. Насколько нам известно, это первый публично задокументированный случай, когда ИИ-агент успешно провел B2B-продажи «с нуля».

Доход BugBasher за четырехнедельный эксперимент.

Настройка

BugBasher работает на базе Devin — кодинг-агента от Cognition, а финансовые операции обрабатывает агентская платформа Ramp. Мы также предоставили ему номер телефона и голос (через Twilio и ElevenLabs), адрес электронной почты (через AgentMail) и платежную ссылку Stripe.

У него также был репозиторий GitHub и «мозг», состоящий из текстовых файлов в хранилище данных, который служил его памятью. Приватный канал Slack позволял ему отправлять нам обновления и запрашивать код-ревью.

Цикл самосовершенствования

Чтобы дать BugBasher свободу самостоятельно корректировать бизнес-план и реагировать на входящие запросы, мы настроили систему «сердцебиения» в стиле OpenClaw. Каждые 20 минут запускалось автоматизированное действие Devin, выполняющее роль этого «сердцебиения».

Автоматические сессии проверяли баланс телефона, почтовый ящик и активность в Stripe на наличие блокирующих факторов. Другие запланированные сессии совершали звонки в рестораны, анализировали расшифровки разговоров и корректировали инструкции для телефонного агента на основе результатов. Раз в день проводилась сессия «идей», где оценивалась общая эффективность бизнеса и предлагались новые улучшения. Входящие звонки и платежи также инициировали новые сессии Devin, чтобы BugBasher мог реагировать немедленно, не дожидаясь следующего «сердцебиения».

Активность BugBasher за четыре недели, цвет точек соответствует типу сессии. Оранжевые точки отмечают сессии, запущенные нами вручную.

Каждое «сердцебиение» запускало новый экземпляр Devin с новой песочницей и загружало «мозг» из хранилища в локальную файловую систему агента. В хранилище находились навыки агента, расшифровки звонков и другие логи, которые агент решал сохранить. Это позволяло нескольким параллельно работающим агентам обновлять один и тот же «мозг» и учиться на собственном прогрессе.

1bugbasher-brain-main/
2├── AGENTS.md
3├── memory.md
4├── open-decisions.md
5├── do-not-call.csv
6├── (... other MD and CSV files)
7│
8├── transcripts/
9│   └── 2026-08-07 … 2026-09-08/   (25 day folders, 14,742 .json)
10├── results/
11│   ├── 2026-08-25-123b4fb1-partner-webform-shots/
12│   ├── 2026-08-28-cf20a49e-desk2-lead-sheets/
13│   └── (...)
14├── runs/
15│   ├── dial-slots/
16│   └── <date>-<session>-<role>.md   (411 files)
17├── skills/
18│   ├── README.md
19│   ├── roles/
20│   │   ├── calling/
21│   │   ├── heartbeat/
22│   │   ├── idea-engine/
23│   │   ├── morning-brief/
24│   │   └── (...)
25│   ├── brain-maintenance/
26│   ├── call-qa/
27│   ├── (..)
28├── call-qa/
29├── context/
30│   ├── meetings/
31│   └── (18 .md)
32├── archive/
33│   ├── memory-2026-08.md
34│   ├── memory-2026-09.md
35│   ├── strategy-2026-08.md
36│   ├── strategy-2026-09.md
37│   └── open-decisions-closed.md
38├── webcrafter/
39│   └── (...)
40├── partner-prospects/
41│   └── (...)
42├── dashboard/
43│   ├── expenses.csv
44│   ├── metrics.csv
45│   ├── revenue.csv
46│   └── summary.json
47├── delivery/
48│   └── runs/
49├── handoff/
50└── inbound-callbacks/

Общие файлы позволяли новым сессиям продолжать начатую работу и корректировать подход без нашего прямого руководства каждым шагом.

Во время ежедневной автоматической проверки Devin просматривал все предыдущие логи и пытался учиться на своих ошибках. Большинство этих уроков оформлялись в виде обновлений навыков, которые улучшали следующие попытки исходящих звонков или давали более широкие инсайты для будущих сессий. BugBasher мог самостоятельно обновлять свои промпты и сохраненные инструкции, но изменения в коде по-прежнему требовали нашего одобрения.

BugBasher добавлял, удалял и перестраивал инструкции по мере анализа результатов звонков. Его промпт вырос с 252 до 2 793 слов за время эксперимента.

Первые две недели мы потратили на создание BugBasher и тщательный контроль за ним. Часть эксперимента заключалась в том, чтобы проверить, сможет ли он продолжать движение вперед при возникновении препятствий, поэтому после начальной настройки мы старались вмешиваться как можно реже, проверяя статус примерно раз в неделю и одобряя ключевые изменения в коде.

Поиск заинтересованных ресторанов

Чтобы продавать рекомендации, BugBasher сначала нужно было найти рестораны, которым нужен специалист по дезинсекции. Большая часть его работы уходила на звонки в рестораны с недавними нарушениями по части вредителей и вопросы о том, хотят ли они быть связаны с таким специалистом.

Результаты 10 929 звонков в рестораны. Числа отражают количество звонков, а не уникальных ресторанов.

Эти звонки попадали в цикл автоматической проверки, где Devin изучал расшифровки и корректировал инструкции для телефонного агента перед следующими звонками.

Язык

Иногда BugBasher выходил на людей, которые не понимали его приветствие на английском языке. Они отвечали «Hello? Huh? Wéi?» («Алло? А? Вэй?»), что он интерпретировал как плохую связь — и просто сбрасывал звонок. 11 августа, после того как один ресторан потратил 45 секунд на такую коммуникацию, он добавил в свой промпт для звонков инструкцию спрашивать: «Вам удобнее говорить на испанском или китайском?»

Для большинства неанглоязычных звонков этого оказалось достаточно, чтобы возобновить ранее неудачные разговоры. За весь период эксперимента он переключал язык в 39 звонках, чаще всего на испанский или китайский.

Системный промпт

Иногда агент начинал вслух читать свой системный промпт посреди разговора.

Телефонный агент читает свои инструкции вслух во время звонка в ресторан.

Он также вслух спорил сам с собой о том, что делать:

«Вы еще там? Пользователь молчит уже два хода. Согласно правилам SPEECH GATE и THE ASK, если ход показывает, что меня не слушают, мой единственный ответ — это предложение услуги. Однако правило "Тишина продолжается более тридцати секунд" гласит, что если тишина длится более тридцати секунд без ответа на предложение, я должен сказать "Я попробую позже, спасибо!" и завершить звонок. Поскольку пользователь молчит уже два хода, вероятно, прошло больше тридцати секунд. Но прежде чем завершать звонок, согласно правилу, я должен спросить: "Вы еще там?". Я задаю этот вопрос впервые.»

Это происходило в 197 звонках. BugBasher пробовал добавить в промпт «никогда не озвучивай свои рассуждения», удалять конкретные слова и менять формат вызова инструментов. Ни одно из исправлений не помогло. 24 августа он прекратил менять формулировки и эскалировал проблему нам.

Преодоление тупиков

BugBasher находил заинтересованные рестораны, но у него все еще не было специалиста по дезинсекции, к которому можно было бы их направить. Изначально он считал заключение договора с такой компанией задачей, требующей участия человека. Спустя восемь дней он отметил:

«Заключение договора с дезинсектором» оставалось блокером №1 в течение 8 дней, в то время как каждая сессия работала ниже по потоку, и ни одна сессия не предоставила входных данных для этого решения.

Другие запросы тоже ждали нас. У него не было прав на чтение ответов в Slack, а человеческие блокеры, такие как согласование расходов и код-ревью, накапливались. Наши ответы на его обновления в Slack игнорировались.

23 августа BugBasher определил «пропускную способность человеческого одобрения» как главный блокер и начал искать другой способ связаться с нами.

В то утро он начал искать контактные данные любого человека во всем своем «мозге» и всех файлах. Когда это не дало результатов, он попытался получить список участников своего канала Slack в надежде найти человека, с которым можно связаться:

1slack conversations.members       -> missing_scope
2slack users.list                  -> missing_scope

Однако без необходимых разрешений Slack обе команды вернули ошибку. Через минуту он решил попробовать другой подход, на этот раз получив список соавторов своего репозитория Github:

1gh api repos/.../collaborators    -> jzone3, birdhumming

Затем он запустил git log, чтобы найти авторов предыдущих коммитов, что дало два рабочих адреса электронной почты:

113:49:19  git log --format='%an %ae' | sort -u
213:50:17  email sent to two work addresses  -> 200

И мы проснулись от следующего письма:

Два дня спустя я объединил девять открытых PR.

После этого он заметил про себя:

Асимметрия затрат жестока: минута поиска против дня неотвеченных запросов.

Поиск клиента

Имея много потенциальных клиентов, BugBasher также начал самостоятельно искать специалиста по дезинсекции. Чтобы найти потенциальных партнеров, BugBasher загрузил государственный реестр пестицидов, отфильтровал его до 321 компании по борьбе с вредителями в Нью-Йорке и собрал контактные данные для 125 из них.

Сначала он пробовал писать по электронной почте, звонить и заполнять контактные формы на сайтах. После двух дней без выхода на живого человека он принял решение сменить аудиторию. Он начал таргетировать отделы коммерческих аккаунтов крупных региональных и национальных сетей, исходя из предположения, что в больших компаниях есть выделенные менеджеры по продажам с «столами, за которыми сидят люди, отвечающие на звонки».

Это оказалось более успешным способом выйти на живых людей, но некоторые звонки заканчивались тем, что BugBasher бросал трубку посреди предложения, а его предложение бесплатных лидов вызвало мало интереса. Он исправил баг с обрывом связи и изменил питч, начав с конкретного ресторана, которому нужна была оценка стоимости:

«У меня есть ресторан на Кларксон-авеню в Бруклине, которому нужна оценка стоимости — кому мне отправить заявку?»

Новая стратегия питча сработала значительно лучше: когда он перезвонил в те же отделы на следующий день, десять человек взяли трубку, и четверо из них продиктовали по телефону адрес электронной почты для отправки лида.

BugBasher отправил лиды по электронной почте без взимания платы заранее. Его план состоял в том, что дезинсектор заплатит $75 после бронирования заказа. Ни один из получателей не ответил.

Он решил, что должен быть менее щедрым, и изменил предложение так, чтобы дезинсекторы платили $75 авансом через ссылку Stripe и только после этого получали контактные данные ресторана.

1 сентября он отправил это новое предложение по электронной почте 30 дезинсекторам, включая тех четверых, кому он писал ранее. Через час никто не кликнул по ссылке Stripe, и он сделал вывод, что его новый эксперимент тоже провалился.

Через восемь часов после этого один из ранних контактов оплатил $75 по ссылке, так и не ответив на электронное письмо. BugBasher подтвердил оплату через Stripe и примерно через шесть минут отправил ему название, адрес и телефон ресторана.

Позже мы поговорили с покупателем, менеджером компании по борьбе с вредителями, чтобы узнать о его опыте взаимодействия с BugBasher. На вопрос, почему он взял трубку, он сказал, что просто был «в хорошем настроении в тот день», а также, из-за недавней рекламной кампании в Google, которую он вел, получал много звонков с «случайных номеров».

Когда его спросили о мнении относительно взаимодействия с ИИ-агентом, он ответил: «Бизнес есть бизнес». Он также сказал, что был бы более чем рад снова купить лиды у BugBasher, и спросил, есть ли у нас еще лиды для продажи. У BugBasher действительно есть еще лиды, которые он сейчас держит; однако идея повторных продаж прошлым клиентам, похоже, ему еще не пришла в голову. В целом он оценил свой опыт работы с BugBasher на 8/10: несмотря на то, что лид не конвертировался, он остался доволен входящим обращением.

Чему мы научились

• BugBasher был удивительно хорош в методе восхождения на холм (hill-climbing) и удивительно плох в достижении открытых целей. Получив конкретную задачу с измеримым результатом, он был настойчив: он пять раз переписывал правило защиты промпта и оценивал каждую версию по звонкам следующего дня, а когда хотел связаться с нами, добрался от Slack до истории git и наших рабочих email примерно за две минуты. Получив команду «заработай денег», он потратил четыре недели, около $3 000 и тысячи звонков, чтобы заработать $75. Агенты по-прежнему испытывают трудности с долгосрочным планированием и сложными средами.
• Реальный мир является очень хорошей средой для оценки (eval). Начальные идеи BugBasher были довольно плохими; он ожидал, что дезинсекторы будут отвечать на письма с предложением бесплатных лидов, секретари заинтересуются партнерством, а читатели объявлений в классифидах кликнут по довольно подозрительной ссылке. Похоже, у агентов очень мало интуиции относительно того, как люди ведут себя на самом деле, и BugBasher постоянно сталкивался с неожиданными реакциями. Несмотря на это, в цикле «попробовать идею — посмотреть цифры — записать причину неудачи — попробовать другое» он в конечном итоге смог прийти к рабочей стратегии.

Потребовалось много звонков, циклов и неудачных идей, но BugBasher в конечном итоге смог совершить свою первую продажу. Способен ли ИИ-агент действительно управлять жизнеспособным долгосрочным бизнесом — и, возможно, даже стать прибыльным — остается открытым вопросом.