Архив Финансовые услуги и страхование · Платежи и финтех
Block: ИИ-агент Goose используют около 5 000 сотрудников в неделю
По данным интервью с командой Goose, около 5 000 сотрудников Block еженедельно работают с внутренним ИИ-агентом с открытым кодом. Для поддерживаемых кодовых баз типичный шаблон — около 90% кода от ИИ и проверка инженером.
/01 · ключевые результаты
-
масштаб
около 5 000 человек
сотрудников Block, использующих Goose еженедельно
Gradient Flow, статья, 03.06.2025
по данным на июнь 2025 года · Block, разработчики и сотрудники других ролей
слова сотрудника: команда Goose, Block
- около 90% доля кода, созданного ИИ, в поддерживаемых кодовых базах · оценка сотрудника Gradient Flow, статья, 03.06.2025
оценка strategai
Оценку не приводим: источник не называет денежный эффект, экономию времени или объём работ, к которым можно привязать расчёт.
По данным интервью с командой Goose, около 5 000 сотрудников Block еженедельно работают с внутренним ИИ-агентом с открытым кодом. Для поддерживаемых кодовых баз типичный шаблон — около 90% кода от ИИ и проверка инженером.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- Block
- Отрасль
- Финансовые услуги и страхование · Платежи и финтех
- Функция
- ИТ, разработка ПО и кибербезопасность
- Задача
- Генерация кода и модернизация ПО
Технология
- Класс AI
- ИИ-агенты и мультиагентные системы
- Тип решения
- Собственная разработка
- Данные
- Интеграции через Model Context Protocol с GitHub, Slack, Google Calendar и внутренними системами компании.
Внедрение
- Стадия
- Промышленная эксплуатация, на 03.06.2025
- География
- Соединенные Штаты
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
Block поставил задачу использовать большие языковые модели для разработки. Команда быстро пришла к выводу, что их возможности шире кода: агент с нужными инструментами способен автоматизировать работу дизайнеров, сотрудников поддержки и других ролей. Цель проекта — гибкая платформа автоматизации для разных задач внутри организации. Block работает в финансовых услугах, и по словам команды, регуляторные требования помогают проверять результаты автоматизации, а сотрудники, занятые комплаенсом, охотно автоматизируют ответы на формы и регуляторные запросы.
Что
Решение
Goose — агент с открытым кодом, который работает локально на машинах инженеров и сочетает рассуждения большой языковой модели с набором интеграций. Через Model Context Protocol он подключается к GitHub, Slack, Google Calendar и внутренним системам; сам по себе агент не имеет жёстко заданных специализаций. Goose работает с любой моделью: чаще всего используют семейство Anthropic Sonnet и модели-рассуждающие OpenAI, а Gemini 2.5 Pro применяют для задач с большим контекстом. Команда описывает «рецепты» — асинхронные сценарии, например автоматические попытки исправить задачи в GitHub или закрыть уязвимости. Человек проверяет изменения и остаётся автором запроса на слияние.
Как
Внедрение
Goose создавали около девяти месяцев внутри Block и в январе 2025 года опубликовали под лицензией MIT. Внутри компании работает та же версия с открытым кодом, к ней добавлены только собственные коннекторы аутентификации и безопасности. Агент автоматически устанавливается на каждый новый ноутбук Block. По данным на июнь 2025 года, им пользуются около 5 000 человек в неделю, включая разработчиков и сотрудников других функций. В планах на 6–12 месяцев — новый интерфейс и перенос агентов в клиентские продукты Block.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- По данным интервью с командой Goose, около 5 000 сотрудников Block, включая разработчиков и не-разработчиков, используют агента еженедельно.
- Goose автоматически устанавливается на каждый новый ноутбук Block, внутри компании работает та же версия с открытым кодом, что и в публичном выпуске.
- Для поддерживаемых кодовых баз команда называет типичным шаблоном около 90% кода от ИИ при проверке остальных 10% инженерами.
Ограничения
- Около 5 000 пользователей в неделю показывает охват, но не долю сотрудников Block и не частоту или глубину использования каждым из них.
- Около 90% кода от ИИ описано в интервью с командой как распространённый шаблон; источник не раскрывает способ оценки.
- Источник не приводит данных о времени разработки, числе исправленных ошибок, скорости устранения инцидентов и стоимости работы агента.
-
[1] Gradient Flow
Can a single agent automate 90% of your code fixes? Block thinks so
СМИ · 03.06.2025
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-001478 · Версия 1 · 23.10.2026 · /c/CB-001478/