В Anthropic діє нетипова структура — команда з приблизно 20 людей, яка постійно тестує сирі ідеї та швидко доводить їх до стадії робочого прототипу. Керує цим підрозділом, що має назву Labs, співзасновник компанії Бен Манн. Саме тут народився Claude Code — інструмент для роботи з кодом, який згодом перетворився на один із флагманських продуктів Anthropic.

Ця ж команда причетна до створення Model Context Protocol (MCP) — протоколу, що дозволяє AI-агентам підключатися до зовнішніх джерел даних, а також запустила цього року Claude Design. На тлі можливого виходу Anthropic на біржу саме Labs здатна відіграти ключову роль у перетворенні нових здібностей мовних моделей компанії на реальні комерційні продукти.

Від сирих ідей до готових релізів

Манн розповідає, що кілька років тому йому довелося наполегливо доводити керівництву Anthropic саму необхідність випускати продукти, а не лише розвивати передові LLM. На старті компанія фактично зосереджувалася виключно на фінансуванні досліджень.

У 2024 році Манн заснував Labs як внутрішній інкубатор, де співробітники можуть вільно тестувати нові концепції без прив'язки до довгих продуктових road-map. За своєю структурою підрозділ нагадує класичні дослідницькі лабораторії типу Bell Labs. Сам Манн раніше працював у Google, у команді Area 120, яка займалася експериментальними проєктами — подібний підхід Google реалізовував і в підрозділі X, звідки вийшли Waymo та Google Brain.

Логіка роботи Labs проста: більшість запущених експериментів приречена на невдачу.

Ми справді ставимося до цього як до інкубатора стартапів і очікуємо, що більшість ставок провалиться

Бен Манн

За оцінкою Манна, до реального успіху доходять приблизно 20–30% ідей. Проте навіть невдалі концепції не зникають безслідно — їхні фрагменти часто перекочовують у нові прототипи чи продукти.

У нас було більше успішних проєктів, ніж я очікував, і ті, що вдалися, зайшли дуже далеко

Бен Манн

Claude Code починався як звичайний експеримент

Історія Claude Code добре ілюструє, як працює Labs. Наприкінці 2024 року дослідники Anthropic почали фіксувати, що нові моделі суттєво покращили результати в агентному програмуванні — тобто здатність AI не просто писати шматки коду, а виконувати цілі ланцюжки дій у реальних проєктах.

Розробку прототипу Манн доручив новому співробітнику Борису Черні. Той спершу запропонував побудувати інструмент для аналізу коду, але Манн визнав ідею занадто скромною. За його словами, новачкам в Anthropic часто доводиться суттєво переглядати уявлення про масштаб можливостей сучасних AI-агентів.

Особливо коли люди тільки приходять у компанію, їм потрібно підняти рівень амбіцій набагато вище. Адже багато з того, що можуть робити агенти, поки ніхто не знає

Бен Манн

Прототип Черні швидко набув популярності всередині компанії. У лютому 2025 року Anthropic випустила preview-версію Claude Code. Подальші оновлення моделей Claude суттєво розширили функціонал інструмента, і він перетворився на один із найбільш помітних продуктів компанії.

Робота у коротких циклах

Всередині Labs експерименти проходять у стислі терміни. Приблизно раз на два тижні кожен прототип отримує вердикт: продовжувати роботу чи змінювати напрямок. Слабку ідею закривають або зливають з іншим проєктом, а команда переходить до нових спроб.

Якщо ж прототип показує потенціал, його виводять з Labs і формують для нього окрему команду в структурі Anthropic — саме так свого часу відбулося з Claude Code і Claude Design. Ця модель дуже схожа на підхід Google, коли вдалі експериментальні проєкти згодом переростали у великі самостійні напрями.

Головна перевага — доступ до передових досліджень

Манн переконаний, що ключова сила Labs — це тісний зв'язок з дослідницьким напрямом Anthropic. Команда дізнається про нові можливості експериментальних моделей раніше за ринок і встигає почати роботу над продуктом ще до того, як технологія стане очевидною для всіх.

Саме так, за словами Манна, і виникла ідея Claude Code — дослідники повідомили про помітний прогрес моделей у роботі з кодом ще до того, як з'явився перший прототип. Такий підхід дозволяє Labs перетворювати результати фундаментальних досліджень на конкретні продуктові гіпотези.

Водночас команда впливає й на напрямок самих досліджень. Наприклад, розробники Labs заохочували дослідників Anthropic покращити роботу аудіомоделей з амхарською мовою — однією з мов Ефіопії. А створення Claude Design підштовхнуло інтерес до розвитку можливостей моделей у генерації візуального контенту.

Що чекає Labs після виходу Anthropic на біржу

Подальший розвиток Anthropic може відкрити для Labs нові перспективи, але водночас поставити перед підрозділом нові викликами. Компанія поступово виходить за межі звичного AI-асистента та створює продукти, які прямо конкурують з традиційним софтом — наприклад, Claude Design може позмагатися з інструментами Adobe та Figma.

Аналітик Forrester Майк Гуалтьєрі вважає, що Anthropic доведеться шукати баланс між розвитком власної платформи та конкуренцією з уже наявними програмними продуктами. За його прогнозом, компанія створюватиме дедалі більше функцій, які утримуватимуть користувачів усередині власної екосистеми.

Склад Labs постійно оновлюється: коли команда навколо якогось експерименту досягає приблизно чотирьох людей, проєкт зазвичай виводять з Labs і формують під нього окрему структуру, а на звільнене місце приходять нові люди з новими ідеями. За словами Манна, подібний підхід до експериментальних «ставок» уже почав з'являтися й в інших продуктових інженерних командах Anthropic.

Від AI-продуктів до наукових проривів

У перспективі Манн хотів би вивести експерименти Labs далеко за межі софту — серед можливих напрямів він називає біологічні дослідження, технології зберігання чистої енергії та інші практичні застосування штучного інтелекту. На його думку, прискорення фундаментальної науки може стати одним із найважливіших способів реалізувати місію Anthropic.

Можливість прискорити розвиток фундаментальних наук надзвичайно захоплива і дуже важлива, якщо ми хочемо почати приносити людям більше користі

Бен Манн

Отже, Labs для Anthropic — це не просто внутрішня команда з розробки нових фіч, а постійний пошук нових способів застосувати можливості найсучасніших LLM. Історія Claude Code показує, наскільки далеко може зайти така ставка: скромний експеримент невеликої команди перетворився на один із головних продуктів компанії.

Нагадаємо, нещодавно Anthropic вперше опублікувала системні промпти, за якими Claude спілкується з користувачами.

Джерело: Highload.tech