Anthropic Labs: команда из 20 человек, обзоры каждые 2 недели, уровень успеха 20–30%

Команда из примерно 20 человек создала Claude Code, MCP и Claude Design.

Однако, по мнению сооснователя Anthropic и руководителя Labs Бена Манна, большинство попыток этой команды изначально должны были допускать неудачи.

Согласно сообщению Business Insider, команда Labs внутри Anthropic каждые две недели оценивает имеющиеся прототипы продуктов: продолжать разработку или изменить направление? Идеи, не имеющие перспектив, прекращаются или интегрируются в другие проекты. Успешные продукты «заканчивают обучение» в Labs и передаются независимым командам для дальнейшего развития.

Идеи Манна имеют успех только в 20–30% случаев. Часть незавершенных исследований также интегрируется в другие прототипы или продукты. Этот показатель в сочетании с успехом Claude Code составляет самую яркую особенность Labs: принятие того, что большинство попыток не дойдут до конца, и сосредоточение ресурсов на немногих направлениях, стоящих дальнейших вложений.

По мере того как Anthropic продвигается в коммерциализации, важность этого механизма растет. Согласно сообщениям Business Insider, компания готовится к выходу на биржу. Как превратить возможности передовых моделей в продукт, который пользователи будут продолжать использовать, — это вопрос, который Labs должен продолжать решать.

В интервью Мэн вспомнил, что несколько лет назад ему даже пришлось убеждать компанию начать выпуск продуктов. Тогда одной из обсуждаемых проблем был вопрос: может ли компания полагаться на благотворительное финансирование для дальнейшего продвижения передовых исследований в области ИИ.

В 2024 году он основал Labs, чтобы создать пространство для свободного исследования новых идей продуктов. С тех пор эта команда успешно разработала Claude Code, Model Context Protocol (MCP) — протокол для подключения AI-агентов к внешним данным и инструментам — а также Claude Design, представленный в этом году. Среди участников — сооснователь Instagram Майк Кригер и другие.

Бен Манн

Манн описал Labs как настоящий «инкубатор стартапов».

Эта организационная структура имеет четкие аналогии. Он упомянул лабораторию Белла, а также проект Area 120, в который он присоединился в 2018 году. X от Google также предлагает подход: создавать специализированные команды для изучения направлений с высокой степенью неопределенности, а затем постепенно выводить зрелые проекты в самостоятельное существование.

Особенность Labs заключается в её близости к исследованиям моделей. Возможности передовых моделей постоянно меняются. Продукт, который сегодня недостаточно удобен, может через следующее обновление модели преодолеть порог практической применимости. Если команда продукта заранее знает, какие возможности улучшаются, она может раньше определить, что стоит делать и что можно начать тестировать.

Claude Code родился именно в таких условиях.

По словам Манна, еще до запуска разработки в конце 2024 года исследователи сообщили его команде, что новая модель проявила потенциал в программировании агентов. Это дало важный сигнал: создавая продукты вокруг программирования, можно попробовать поручить модели больше практических задач.

Мэн передал это направление Борису Черны, только что присоединившемуся к компании. Черны первоначально предложил инструмент для анализа кода, но Мэн считал, что масштаб этой идеи недостаточен. В интервью он сказал, что новым сотрудникам особенно необходимо значительно повысить свои цели, поскольку до сих пор многое неизвестно о том, на что способны агенты.

Борис Черны

Это соответствует реальной проблеме в разработке AI-продуктов: если всегда проектировать продукты на основе уже известных возможностей, можно недооценить задачи, которые модель сможет выполнять в будущем.

Последующий прототип, созданный Черни, получил положительный отклик внутри компании. В феврале 2025 года Anthropic выпустила Claude Code в режиме предварительного просмотра. Он использует базовую модель для написания, редактирования и выполнения кода, а последующие обновления модели продолжали способствовать развитию продукта.

Claude Code стал важным драйвером роста Anthropic. Черни теперь отвечает за этот продукт.

Возвращаясь к этому процессу, преимущество Labs заключается не в отдельной идеи. Исследовательская команда сначала обнаружила изменения в возможностях, после чего команда продуктов создала прототип, протестировала потребность внутренне, а последующие улучшения модели продолжали повышать качество опыта. Чем теснее связаны эти шаги, тем больше возможностей у продукта своевременно использовать достижения в технологии.

Однако видеть потенциал заранее не означает, что каждая идея заслуживает долгосрочных вложений.

Labs проводит оценку «продолжать или пересмотреть» для проектов примерно каждые две недели. Этот цикл используется для проверки направления и не означает, что все продукты должны быть завершены в течение двух недель.

Если идея показывает слабые результаты, команда может прекратить её развитие или интегрировать полезные элементы в другие направления исследований. Участники затем переходят к новым задачам. Манн отметил, что некоторые из этих попыток в итоге были интегрированы в такие продукты, как расширение Claude для Chrome.

Таким образом, успешность в диапазоне от 20% до 30% нельзя просто интерпретировать как полную бесполезность оставшейся работы. Даже если прототип не превратился в самостоятельный продукт, он всё равно может оставить после себя повторно используемые функции, технический опыт или понимание требований.

Еще одно важное правило: когда команда проекта обычно превышает четырех человек, она «выпускается» из Labs.

Claude Code и Claude Design были переведены в отдельные внутренние команды компании. Это позволило Labs сохранить небольшой размер и продолжать исследовать следующие направления. Именно поэтому команда всегда отличалась высокой текучестью кадров: после того как проект достигает зрелости, часть участников уходит, а Labs набирает новых сотрудников для начала новых экспериментов.

Проверенные проекты требуют больше инженерных ресурсов и долгосрочного обслуживания, тогда как небольшие команды должны сохранять возможность корректировки направления. Своевременное выделение зрелых проектов помогает избежать перегрузки Labs повседневной операционной деятельностью.

Это также сопряжено с соответствующими управленческими расходами. Постоянные изменения в составе персонала требуют от новых членов быстрого понимания хода исследований, а команде необходимо постоянно восстанавливать рабочие отношения. Эффективность оценки раз в две недели зависит от качества оценки производительности прототипа.

Согласно описанию Манна, общение между Labs и исследовательской командой также происходит в обоих направлениях. Разработчики продуктов используют новые модели для поиска возможностей, а пробелы в реальных задачах побуждают исследователей сосредоточиться на новых возможностях.

Манн сформулировал одну из целей Labs как расширение «пространства действий» ИИ, то есть возможность для мощных моделей выполнять больше задач в реальном мире. Это выражение конкретизирует цели работы над продуктом: программирование требует, чтобы модель могла управлять кодом, дизайн — чтобы она генерировала более подходящие визуальные результаты, а межъязыковое использование — чтобы система лучше понимала выражения большего числа людей. Успешность продукта выявит недостающие способности модели.

По мере выхода этих продуктов на новые рынки Anthropic столкнется с более сложными коммерческими отношениями.

Аналитик Forrester Майк Гальтьери отметил Business Insider, что инструменты, представленные Anthropic, могут напрямую конкурировать с программным обеспечением, уже используемым корпоративными клиентами. Claude Design — это пример, который выходит на рынок программного обеспечения для дизайна, где работают такие компании, как Adobe и Figma.

Здесь существует постоянное напряжение: Anthropic предоставляет разработчикам и компаниям возможности моделей, одновременно создавая собственные продукты на основе этих возможностей. Чем больше функций добавляется на платформу, тем выше вероятность пересечения с другими программными продуктами.

Для пользователей больше встроенных возможностей может сократить необходимость переключения между инструментами. Для партнеров экосистемы необходимо оценить, какие дополнительные дифференцирующие преимущества их продукт может предложить. То, как Anthropic сбалансирует эти два аспекта, повлияет на привлекательность ее платформы.

Если компания в будущем проведет листинг, Labs необходимо сохранить пространство для исследований с высокой степенью неопределенности при более четких бизнес-целях. Нельзя судить о сроке листинга исключительно по этому материалу, а также невозможно заранее определить, как будут скорректированы инвестиции в исследования после листинга.

По крайней мере, в представлении Манна направление Labs не ограничивается офисными и разработческими инструментами.

Он надеется, что команда в будущем примет участие в прорывах в биологических исследованиях, хранении чистой энергии и других практических применениях. Он считает, что ускорение фундаментальных научных исследований поможет ИИ принести реальную пользу большему числу людей.

Это всё ещё видение, и до достижения проверяемых результатов — ещё долгий путь. Но они продолжают подход, уже принятый Labs: наблюдать за границами возможностей, искать значимые проблемы и проверять идеи с помощью прототипов.

Claude Code доказал, что один из путей реализуем. Следующий вызов для Labs — постоянно находить следующую задачу, достойную вложения ресурсов, между постоянно меняющимися возможностями модели и потребностями пользователей.

Для команды из примерно 20 человек ключевым вопросом, возможно, никогда не было обеспечение успеха каждого проекта. Способность вовремя прекратить попытки с ограниченным потенциалом и обеспечить достаточные ресурсы для перспективных продуктов определяет, насколько далеко сможет продвинуться эта инкубационная система.

Исходная ссылка: https://www.businessinsider.com/anthropic-labs-team-ai-innovation-ipo-2026-9

Эта статья взята из официального аккаунта WeChat «Machine Heart»