Как SaaStr, Owner.com и Klaviyo строят AI-агентов для продаж, маркетинга и операций

Как SaaStr, Owner.com и Klaviyo строят AI-агентов для продаж, маркетинга и операций

Три компании. Три разные стадии. Три разных рынка. Но в 2025 и 2026 годах все три сделали одно и то же: перестроили внутренние операции и клиентские продукты вокруг AI-агентов, а не вокруг людей.

• SaaStr — B2B-медиа и ивент-компания с менее чем 10 сотрудниками плюс VC-фонд на $200 млн, где в продакшене работает 21+ агент.
• Owner.com — компания с $100 млн ARR, «Shopify для ресторанов», растущая 1X0% в год, где 83% новых клиентов начинают путь с AI-продукта.
• Klaviyo — публичный B2B-лидер с выручкой $1,4 млрд+, который перестраивает процесс разработки продукта изнутри.

Вот что они реально используют. Не маркетинговый AI-слайд. Реальный стек.

SaaStr: два человека, одна собака, 20+ агентов

Полная go-to-market-команда SaaStr — это Amelia Lerutte (Chief AI Officer), я, David на sponsor sales и собака Ginger. Вся остальная работа — за агентами.

Большинство из них начинались с чего-то скучного. Изначально ни один из них не проектировался как агент. Они стали агентами после 600–1 000 коммитов каждый, по 7–8 коммитов в день в течение нескольких месяцев.

• 10K (AI VP of Marketing). Построен на Replit, первый коммит — январь 2026 года, около 1 000 коммитов, 18K+ строк кода. Начинался как дашборд, чтобы перестать вручную копировать цифры из Marketo и Salesforce в Notion. Теперь отвечает за ежедневный учет выручки, прогнозирование, эффективность кампаний и через Slack и email отправляет по три новые маркетинговые идеи в день. И ругает нас, когда мы отстаем от идей.
• QBee (AI VP of Customer Success). Начинался как инструмент управления проектами, чтобы заменить устаревшую систему. Теперь ведет 150+ спонсоров с персонализированными email-касаниями, сбором материалов и сигналами риска в реальном времени. У него до сих пор нет полной интеграции с Salesforce, но он уже превосходит 85% человеческих CSM в ранжировании здоровья спонсоров.
• Annie (agent для продюсирования ивентов). Раньше это был просто sastranual.com на Squarespace. Мы перестроили его на Replit в ноябре 2025 года. Теперь у него 46K+ строк кода, больше всего коммитов среди наших агентов, он управляет приложением для парковочных пропусков, программой, письмами для участников и таргетингом активных посетителей сайта.
• Amelia AI (Qualified inbound). Самый обученный агент в нашем стеке. 2,2 млн сессий, 442K чатов, 614 забронированных встреч, около $85K среднего sponsor ASP в этом году. Заменяет трех BDR, которые иначе нам понадобились бы и которых мы никогда бы не могли себе позволить.
• Agent Force (возрождение «мертвых» лидов). Работает внутри Salesforce. Забрал на себя большую часть контекста Qualified и Momentum после того, как Salesforce купила обе компании. У него самый высокий open rate среди всех наших агентов, потому что у него больше всего контекста.
• Ava / Artisan (warm outbound). Обрабатывает B-лиды с небольшой температурой. Бывшие участники, бывшие спонсоры, «остывшие» контакты. Вернул около $500K выручки от спонсоров в этом году из лидов, к которым люди бы не стали даже подходить.
• Monaco (cold ICP look-alikes). Сам наполняет воронку. Забирает нашу историю закрытых сделок, строит look-alike аккаунты, назначает встречи без участия человека. Простаивает меньше всех наших агентов.

Связующее звено — headless Salesforce. Эти агенты не работали бы так, как работают, если бы им пришлось пользоваться интерфейсом Salesforce. Они используют API напрямую, в реальном времени, постоянно.

Owner.com: сначала бесплатный AI-продукт, потом упаковка и допродажа

Adam Gild три года назад уже выходил на эту сцену и говорил о том, что Owner станет Shopify для ресторанов. В четверг он говорил о том, что Owner скоро пересечет $100M ARR, а 83% новых клиентов начинают путь с AI-продукта. Поворот в начале 2023 года и стал компанией.

Сработавшие крупные ставки:

• Gradr (бесплатный AI-генератор сайта ресторана). Две недели назад получил 2M+ просмотров в X. Стоит Owner около $1 вычислений на ресторан. Бесплатен первые три месяца, затем $1 в месяц. Владелец ресторана вводит название. За 5 минут агент сканирует Google Business Profile, всех ближайших конкурентов, каждый отзыв, делает AI-фотосессию каждого блюда, увеличивает все изображения, генерирует motion video с Veo 3 и перестраивает весь сайт вокруг того, что клиентам действительно нравится в этом месте. Сейчас 83% нового пайплайна Owner начинается именно здесь.
• Owen (агент внутренней координации). Will, гениальный разработчик, стоящий за большой частью продукта Owner, начал задыхаться от координационной работы по мере роста инженерной команды. Owen теперь слушает GitHub, Slack, Notion, Linear и расшифровки Google Meet. Генерирует статус-отчеты в реальном времени по каждому проекту и каждому инженеру. Когда дизайнер постит в Slack скриншот багов интерфейса, Owen вызывает Claude Code, находит нужный кодбейс и отправляет первый черновик PR еще до того, как его увидит человек.
• Product Insight Command Center. Dean, CTO Owner, тратил часы в месяц на интервью с support, sales и CS, чтобы понять, что нужно строить дальше. Теперь агент собирает сигналы в реальном времени из Salesforce, Intercom, Momentum и Talkdesk. Классифицирует каждый тикет поддержки и каждый sales-call. Dean может открыть раздел «83 тикета, связанные с проблемами доставки», и за секунды увидеть точные цитаты клиентов.
• AI-PCR pre-call research + eGPV. Срабатывает в момент, когда лид отправлен. Запускает отчет Gradr по потенциальному клиенту, подтягивает ближайшего самого успешного клиента Owner как социальное доказательство, оценивает gross payments volume ресторана с точностью до $250. Результат: рост объема звонков у менеджеров более чем на 90% и заметный рост конверсии в сделки.
• AI-native finance. Will, CFO Owner, и Meera перенесли финансовую модель в Claude. Когда инвестор спрашивает о сравнении rule of 40 между Q3 и Q4 с учетом сезонных поправок GPV, Adam прямо во время разговора обращается к модели и получает ответ за 10 секунд.
• Owner Photographer. Adam собрал это за 6 часов в субботу после того, как владелица ресторана сказала, что потратила $2 000 на коммерческую food photo shoot, а новые позиции меню ужасно выглядели на iPhone. Владелец ресторана загружает фото с iPhone, выбирает стиль из их оригинальной съемки, агент вызывает Nano Banana с anti-uncanny-valley prompts и выдает новое изображение за 30 секунд. Сейчас этим пользуются сотни клиентов.

Паттерн такой: Adam лично по-прежнему выкатывает production code. CEO показывает примером, а не шлет в Slack угрозы про «10x productivity or you’re out».

Klaviyo: агенты, которые строят агентов, на масштабе публичной компании

Andrew Bialecki основал Klaviyo 14 лет назад как CRM для consumer-бизнеса. После 2021 года компания вышла на IPO, достигла выручки $1,4 млрд+ и доминирует в B2B для e-commerce с 200K+ клиентов и, возможно, самым любимым B2B-приложением последнего десятилетия.

Интереснее всего у Klaviyo не клиентский AI. Интересно то, как они перестроили внутренний процесс разработки продукта.

• Dark Factory. Внутренний паттерн Klaviyo для ситуации, когда агенты строят агентов. Вы даете ему prompt. Он действует как PM: декомпозирует спецификацию, разбивает задачу на инженерные подсистемы, пишет жесткие API-контракты между ними, а затем заставляет суб-агентов параллельно строить каждую часть. Если возникает неоднозначность, он поднимает флаг и запрашивает человека вместо того, чтобы гадать. Прототип Andrew для клиентского агента Composer прошел через Dark Factory за одни выходные и стал реальным shipped product.
• Composer (внутренний агент). Клиентский маркетинговый AI Klaviyo. Помогает мерчантам понять, что делать дальше, а затем делает это. Во многом он работает потому, что Klaviyo дал ему feedback в реальном времени о том, как потребители у всех 200K мерчантов реально реагируют на кампании. Andrew называет это «coach». LLM — это спортивный семиклассник. Проприетарный цикл обучающего feedback и делает его элитным именно в спорте marketing automation.
• Customer agents (внешний агент). Каждый мерчант Klaviyo получает своего цифрового представителя. Сложность не в том, чтобы построить его. Сложность в том, что у SMB-мерчантов нет времени самим обучать агентов. Поэтому Klaviyo построила агентов, которые автоматически обучают customer agents. Training agent берет типовые сценарии каждого мерчанта, декомпозирует их, строит workflow, определяет, какие конфигурационные данные нужны от мерчанта, и запрашивает их через point-and-click. Сразу в первый день система дает 50–70% resolution rate out of the box.
• Теперь код пишут все. Включая дизайнеров и PM. Раньше дизайнер замечал несоответствие в UI, создавал тикет и ждал инженера. Теперь он просто пишет prompt для агента и сам отправляет PR с нормальным sandboxing для защиты production. Klaviyo ожидает, что каждый PM и дизайнер выйдет на L3 agent autonomy (управление командами агентов, а не только отдельными сессиями) к концу июня.
• Агенты как power users с первого дня. Klaviyo спрашивает Composer, какие функции его ограничивают. Composer сказал, что ему нужны более хорошие API для AMP for Email, интерактивной email-спецификации, которую Google выпустил десять лет назад и которую почти никто не научился использовать. Люди годами просили об этой функции, но Klaviyo игнорировала запрос. Агент разобрался за день, потому что видел ROI.

Ставка такая: к концу 2026 года у каждого мерчанта Klaviyo будет свой агент, развернутый на его сайте, телефонном номере, в почтовом ящике или во всех трех каналах сразу. До этого нельзя добраться, если людей придется нанимать для настройки каждого случая вручную.

Паттерн, общий для всех трех компаний

Три компании, совершенно разные стадии, но везде проявляются одни и те же несколько паттернов:

1. Агенты начинались как скучные инструменты, а не как агенты. 10K был дашбордом. QBee был проектным управлением. Annie был сайтом. Composer у Klaviyo был weekend prototype. Путь клиента у Owner был sales-led onboarding flow. Метка «agent» появилась позже.

2. CEO находится в кодовой базе. Andrew коммитит код. Adam выкатил Owner Photographer за субботу. Я каждое утро пушу коммиты в 10K. Компании, где этого нет, — это компании, где в AI-мемо написано «10x or you’re out», а в реальности ничего не меняется.

3. Headless / API-first — не обсуждается. Klaviyo теперь рассматривает свой consumer CRM как инфраструктуру. Продукт Owner — это API. Весь наш стек работает на headless Salesforce. Если вашему софту по-прежнему нужен человек, который зайдет в UI, чтобы получить ценность, вы уже проиграли.

4. Защитный ров — это feedback loop, а не модель. Coach у Klaviyo обучался на эффективности кампаний 200K мерчантов. У Owner — на данных о том, какие элементы сайта ресторана реально двигают продажи. У нас — 14 лет контекста по B2B founder content. Claude может написать ваш софт. Claude не может обучить вашего агента на вашей проприетарной data.

5. Оргструктура стала более плоской и быстрой. У Owner 35 founders на 110 человек в product и engineering. У Klaviyo каждый PM и дизайнер пишет код. У нас три человека и собака. Вектор крутой, и он становится только круче. Люди, которые смогут управлять командами агентов, а не только быть individual contributors, будут очень дорого стоить в ближайшие несколько лет.

• * *

Вот это и есть реальный стек. Не маркетинговый слайд.

Если вы приехали на SaaStr AI Annual ради одной вещи, надеюсь, это была уверенность в том, что это достижимо. Каждый из этих агентов был построен без разработчика. Воскресные сборки Adam в Owner для него обычное дело. Паттерн Dark Factory у Klaviyo достаточно открыт, чтобы его можно было скопировать.

Вернитесь в офис в понедельник и выберите один скучный инструмент, который можно заменить агентом. Так все и начинается.

SaaStr.AI: задайте нам любой вопрос

21+ AI-агентов, которые мы реально используем

И свежие детали о том, как разворачивать AI-агентов.

Материал — перевод статьи с английского.

Оригинал: Inside the AI Agent Stacks at SaaStr, Owner.com & Klaviyo | The Deep Dives From SaaStr AI 2026