YC каждый квартал публикует Request for Startups – ориентир для фаундеров: что в тренде, где, по мнению инвесторов, уже виден PMF, а где еще свободна ниша с нерешенной проблемой. Это не прогноз рынка в целом, а карта «куда сейчас легче зайти с продуктом». Если сравнить весенний и летний списки 2026, видно, куда смещается фокус инвесторов.
Весна – «прибей AI к медленному процессу»: цикл фидбек–спека для PM (https://www.ycombinator.com/rfs#cursor-for-product-managers), AI-native агентства (https://www.ycombinator.com/rfs#ai-native-agencies), подсказки мастеру в поле через камеру (https://www.ycombinator.com/rfs#ai-guidance-for-physical-work). Логика простая: есть понятная ручная работа – ускоряем ее агентом.
Лето – другой слой: «мозг компании» (https://www.ycombinator.com/rfs#company-brain) из разрозненных знаний в исполняемые навыки, «AI OS» организации (https://www.ycombinator.com/rfs#ai-operating-system-for-companies), софт для агентов (https://www.ycombinator.com/rfs#software-for-agents) – API, MCP, CLI вместо GUI. Тренд: не «какую работу сделает агент», а «как устроена компания и ее системы, чтобы агенты в них работали».
Для KM это знакомая история с новым клиентом. Glean (корпоративный AI-поиск по рабочим системам) и аналоги решали поиск контекста для людей. Сейчас ставка на семантический слой и предсказуемые операции для агентов: не «найди документ», а «выполни шаг по правилам компании». Скелет похож, контракт другой.
Выводы. База знаний «чтобы люди или агенты нашли» – уже необходимый минимум, не дифференциатор. Следующий уровень – знания как вызываемые инструменты: четкие границы, версии, шаги, права. Иначе агенты обойдут вашу БЗ – и вы останетесь с поиском для людей, а не с инфраструктурой для агентов.
Источник: https://www.ycombinator.com/rfs
Весна – «прибей AI к медленному процессу»: цикл фидбек–спека для PM (https://www.ycombinator.com/rfs#cursor-for-product-managers), AI-native агентства (https://www.ycombinator.com/rfs#ai-native-agencies), подсказки мастеру в поле через камеру (https://www.ycombinator.com/rfs#ai-guidance-for-physical-work). Логика простая: есть понятная ручная работа – ускоряем ее агентом.
Лето – другой слой: «мозг компании» (https://www.ycombinator.com/rfs#company-brain) из разрозненных знаний в исполняемые навыки, «AI OS» организации (https://www.ycombinator.com/rfs#ai-operating-system-for-companies), софт для агентов (https://www.ycombinator.com/rfs#software-for-agents) – API, MCP, CLI вместо GUI. Тренд: не «какую работу сделает агент», а «как устроена компания и ее системы, чтобы агенты в них работали».
Для KM это знакомая история с новым клиентом. Glean (корпоративный AI-поиск по рабочим системам) и аналоги решали поиск контекста для людей. Сейчас ставка на семантический слой и предсказуемые операции для агентов: не «найди документ», а «выполни шаг по правилам компании». Скелет похож, контракт другой.
Выводы. База знаний «чтобы люди или агенты нашли» – уже необходимый минимум, не дифференциатор. Следующий уровень – знания как вызываемые инструменты: четкие границы, версии, шаги, права. Иначе агенты обойдут вашу БЗ – и вы останетесь с поиском для людей, а не с инфраструктурой для агентов.
Источник: https://www.ycombinator.com/rfs