Как создать ИИ-агента: пошаговое руководство для новичков

ИИ уже умеет отвечать на вопросы в чате, писать тексты и анализировать документы. Следующий уровень автоматизации — поручить системе целый процесс, чтобы она могла самостоятельно определять последовательность действий, обращаться к нужным источникам, выполнить задачу и проверить результат.

В этой статье разберемся, как создать ИИ-агента с помощью готовой платформы или кода, из каких компонентов он состоит и с чего начать свой первый проект. Руководство подойдет начинающим разработчикам, фрилансерам, дизайнерам, маркетологам и другим специалистам, которые хотят передать повторяющиеся задачи ИИ.

Это программа на основе языковой модели, которая получает цель, определяет дальнейшие действия и использует доступные ей инструменты для выполнения работы.

Этим агент отличается от обычного чата, который отвечает на запрос в рамках диалога. Например, пользователь просит придумать пять тем для рассылки — бот генерирует варианты и ждет следующего сообщения. Если же требуется изучить несколько сайтов, занести информацию в таблицу, сравнить предложения и подготовить итоговую сводку, одного ответа модели недостаточно.

У ИИ-агента есть цикл работы. Он получает информацию, анализирует ситуацию, выбирает следующий шаг, выполняет действие, оценивает новые данные и решает, что делать дальше. Цикл продолжается, пока задача не выполнена или не сработает заданное разработчиком условие остановки. Именно по такой логике устроены современные агентные фреймворки: например, агент LangChain может последовательно вызывать доступные ему функции, получать их результаты и снова

Рассмотрим пример. Дизайнер просит обычный чат подобрать идеи для рекламного баннера. Бот предложит несколько концепций на основе своего контекста. Агенту можно поставить более широкую задачу: найти актуальные референсы по теме, извлечь информацию из источников, распределить примеры по стилям и подготовить структуру мудборда. Для этого система должна уметь пользоваться внешними инструментами, а не ограничиваться генерацией текста.

В рабочем проекте возможностей может быть еще больше. Например, агент отдела продаж получает сведения из CRM, проверяет историю общения, готовит черновик письма и создает следующую задачу для менеджера. Подобные сценарии особенно интересны при создании агентов для бизнеса, поскольку позволяют автоматизировать не отдельный ответ, а последовательность рутинных операций.

Устройство конкретного решения будет зависеть от задачи, но базовая архитектура похожа для всех. В центре находится языковая модель, или LLM. Она анализирует запрос, выбирает действие и формирует инструкции для других компонентов. В качестве основы можно использовать модели разных провайдеров — главное, чтобы выбранная технология поддерживала необходимые функции и подходила по стоимости, скорости и требованиям к данным.

Вторая часть — контекст и память. Без них ИИ-агента легко представить как сотрудника, которому после каждого действия приходится заново объяснять задачу. Краткосрочная память хранит историю текущего запуска: запрос пользователя, уже выполненные действия и полученные результаты. Долгосрочная может сохранять сведения между разными сессиями. Например, LangChain разделяет thread-level short-term memory и долгосрочное хранилище, доступное между разговорами.

Следующий элемент — планирование. Большую цель система разбивает на последовательные шаги и решает, какой из них выполнить сейчас. При этом сложный проект необязательно должен целиком управляться языковой моделью. Там, где последовательность заранее известна, надежнее закрепить часть логики обычным кодом.

Наконец, агенту нужны внешние возможности. Через API он может получать данные из сервисов, работать с CRM, календарем или корпоративной базой. Над всей конструкцией находится оркестратор — механизм, который управляет выполнением. Он передает информацию между компонентами, следит за состоянием и определяет, когда процесс завершен. В LangChain эту роль выполняет графовый runtime на базе LangGraph, а в n8n последовательность можно собирать визуально из узлов.

Как выглядит цикл работы

Допустим, пользователь просит найти пять конкурентов и сравнить цены. На первом шаге агент формулирует поисковые запросы. Затем получает данные, извлекает нужные значения и проверяет, достаточно ли информации. Если у одного конкурента цена не найдена, система может сделать дополнительный запрос. Когда таблица заполнена, модель готовит итог.

Такой цикл и даст агенту автономность. Но автономность должна иметь границы: отправку денег, удаление информации, публикацию контента и другие чувствительные действия лучше подтверждать человеком.

Начинать удобнее со сценариев, где задача повторяется часто, имеет понятный результат и отнимает много времени. Маркетолог, например, может автоматизировать подготовку еженедельного обзора. Агент соберет показатели из рекламных кабинетов через API, добавит данные из аналитики, отметит заметные изменения и подготовит черновик отчета. Специалисту останется только проверить выводы. Если раньше на сбор информации уходило несколько часов каждую неделю, автоматизация быстро окупит время, потраченное на настройку.

Для дизайнера подходящий первый сценарий — исследование перед проектом. Агент получит тему, ищет референсы, проанализирует заданные источники и составит описания концепций. Другой вариант — подготовка однотипных ТЗ для генеративных моделей. Само финальное визуальное решение по-прежнему остается за человеком, зато рутинный подготовительный процесс можно ускорить.

В SEO агент способен собирать исходные запросы, группировать их, обращаться к сервисам аналитики и готовить материалы для дальнейшей проверки специалистом. В контент-маркетинге — отслеживать публикации конкурентов, складывать найденные темы в таблицу и делать сводку.

Полезны такие решения и в обучении. Можно создать персонального помощника, который получает учебные материалы, отвечает на вопросы только по ним и предлагает задания соответствующего уровня. Разработчику такой помощник может объяснять код, находить причину ошибки и предлагать тесты.

Порог входа сильно различается. Для первого эксперимента необязательно изучать Python — часть сценариев можно собрать в визуальном конструкторе. Если нужна гибкая логика или собственный продукт, придется переходить к программированию.

Без программирования: no-code

Один из самых доступных вариантов — n8n. Это инструмент автоматизации, который связывает приложения и позволяет обрабатывать информацию с небольшим количеством кода или вообще без него. В документации n8n есть отдельный раздел Advanced AI, узел AI Agent, память, модели и инструменты для подключения внешних сервисов. Платформу можно использовать в облаке или развернуть самостоятельно.

Рабочий сценарий в n8n собирается из блоков. Один узел запускает процесс, другой передает запрос в LLM, следующие дают агенту доступ к нужным действиям. В n8n можно подключить, например, Gmail, Telegram, базы, Google-сервисы и HTTP-запросы. Некоторые узлы разрешается использовать непосредственно как AI tools.

Такой вариант подходит, если хочется быстро проверить идею. Но недостатки появятся по мере роста проекта — сложные ветвления, нестандартная обработка ошибок и тонкий контроль поведения реализовать будет сложно.

С минимальным количеством кода

Следующий уровень — Python, API выбранной LLM и готовый фреймворк. Здесь часто используют LangChain или LlamaIndex. Первый предоставляет готовую инфраструктуру для моделей, tools, памяти и управления агентным циклом. В актуальном LangChain для сборки агента используется create_agent, работающий поверх LangGraph.

Можно обойтись и специализированным SDK провайдера. Например, OpenAI Agents SDK поддерживает tools, handoffs между специализированными агентами, guardrails, sessions и tracing. Так вы сможете собрать рабочую логику на Python, не реализуя весь цикл вызова модели и функций самостоятельно.

Упрощенно пошаговый сценарий выглядит так: пользователь отправляет запрос → модель определяет следующий шаг → вызывает функцию → получает результат → решает, нужен ли еще один вызов → возвращает ответ. Сам код функции может обращаться к базе, файлу или внешнему API.

Полноценная разработка

Full-code нужен, когда готовая платформа начинает мешать и требуется собственная архитектура, много интеграций, строгий контроль доступа или особые требования к приватности.

Здесь разработчик сам решает, какие модели использовать, где хранить состояние, как обрабатывать ошибки, какие действия разрешены и когда подключать человека. Появляются тесты, журналирование, контроль версий, мониторинг стоимости запросов и качества ответов.

Для некоторых проектов имеет смысл сделать локальный контур. Например, если политика компании запрещает отправлять определенные данные внешнему провайдеру. Но слово локальный не означает автоматически «безопасный»: все равно придется контролировать доступ, хранение данных, зависимости и права инструментов.

Разберем пошаговый подход на примере помощника дизайнера, который получает тему и готовит пять концепций для постера.

Шаг 1. Определите результат

Не используйте абстрактные формулировки в стиле «помогай мне с дизайном». Непонятно, когда задача считается выполненной и по каким критериям оценивать ответ. Лучше написать: «По теме рекламной кампании подготовь пять концепций постера. Для каждой укажи основную идею, композицию, настроение и запрос для поиска референсов».

Так у ИИ-агента появится измеримый результат. Типичная ошибка на этом шаге — попытаться сразу автоматизировать большой творческий процесс, в котором даже человек не может сформулировать ожидаемый итог.

Шаг 2. Выберите технологию

Если это эксперимент на вечер, можно начать с n8n или другой no-code среды. Если задача должна стать частью приложения, разумнее использовать Python и API.

Для сценария в n8n понадобятся как минимум три компонента:

Затем подключаются нужные tools. Для программной версии можно взять LangChain, LlamaIndex или SDK конкретного провайдера.

На этом шаге не стоит искать абстрактно лучший фреймворк. Сначала определите требования: нужна ли память, сколько интеграций предстоит подключить, где будут храниться данные, должен ли проект работать на собственном сервере.

Шаг 3. Опишите роль и правила

Теперь нужно объяснить агенту его работу. Хорошая инструкция отвечает на несколько вопросов: какую роль выполняет помощник, какой результат от него требуется, какие источники допустимы, чего делать нельзя и в каком виде вернуть итог.

Например: «Ты помощник графического дизайнера. По заданной теме изучи переданные источники и подготовь пять разных концепций. Не придумывай факты о бренде. Если информации недостаточно, сообщи, чего не хватает. Ответ верни в таблице».

Плохой вариант: «Ты крутой дизайнер, придумай что-нибудь классное».

На третьем шаге полезно отдельно определить границы самостоятельности. Если агент умеет отправлять письма, инструкция может разрешать готовить черновик, но запрещать отправку без подтверждения пользователя.

Шаг 4. Подключите инструменты

Без внешних возможностей агент останется лишь усложненной версией бота. Для дизайнера это может быть поиск по заданным источникам и чтение файла с брендбуком. Для маркетолога — получение статистики через API и запись результата в таблицу. Для внутреннего помощника компании — поиск по базе знаний.

В n8n инструменты подключаются узлами. Если нужной операции среди готовых интеграций нет, можно обратиться к сервису через HTTP Request. Сама платформа рассчитана на соединение приложений через их интерфейсы и позволяет дополнять сценарий собственными узлами.

При программной разработке функции описываются в коде и регистрируются как доступные агенту tools. Не давайте модели десятки функций «на всякий случай» — в документации LangChain даже предупреждают, что слишком большой набор может перегружать контекст и повышать число ошибок при выборе инструмента.

Шаг 5. Проверяйте части отдельно

До полноценного запуска проверьте каждый шаг цепочки. Дает ли поиск нужные результаты? Правильно ли парсится ответ API? Записывается ли информация в нужные столбцы? Может ли модель выбрать подходящую функцию?

Если собрать десять компонентов и тестировать только финальный ответ, источник ошибки будет трудно найти. Агент может рассуждать правильно, но получать неверные данные из интеграции — или, наоборот, инструмент работает безупречно, а инструкция заставляет модель использовать его не вовремя.

Полезный тестовый запрос содержит ожидаемый результат. Например: «Для этой темы должно быть найдено пять источников; каждый источник должен содержать название и ссылку». После этого можно отдельно проверить инструмент и только затем весь процесс.

Шаг 6. Протестируйте на реальных кейсах

На ваших тестах все выглядит аккуратно, потому что вы заранее знаете примеры. Но реальный пользователь может написать запрос иначе, забудет параметр, загрузит неожиданный файл или попросит то, чего агент делать не умеет.

Поэтому шестой шаг — небольшой пилот. Собирайте не только удачные ответы, но и ошибки: неправильный выбор tool, повторные вызовы, выдуманные факты, потерю контекста, слишком длинные ответы.

В n8n удобно смотреть историю выполнений workflow. При работе через фреймворк стоит подключить tracing и собственное логирование. OpenAI Agents SDK, например, включает tracing для просмотра и отладки агентных сценариев, а LangChain предлагает LangSmith для трассировки и оценки результатов.

Шаг 7. Улучшайте только то, что действительно мешает

После пилота станет понятно, нужна ли дополнительная память, новые функции или более строгий формат ответа. Не добавляйте компоненты заранее.

Если агент забывает предыдущие сообщения, настройте состояние. Если вызывает неподходящий tool, уточните его описание или ограничьте набор доступных функций. Если критическое действие нельзя выполнять автоматически, добавьте подтверждение человеком.

Например, в n8n для AI workflow можно организовать human-in-the-loop: выполнение чувствительного действия приостанавливается до одобрения. Аналогичные механизмы предусмотрены и в агентных SDK.

Последний шаг — повторное тестирование после изменений. Исправление одного сценария иногда ухудшает другой, поэтому храните набор контрольных запросов и прогоняйте его после заметных правок.

Выбор зависит от того, насколько глубоко вы хотите управлять логикой.

Для первого знакомства n8n удобен тем, что позволяет увидеть весь workflow на экране и разобраться, как информация перемещается между узлами. n8n можно попробовать в облаке, а для самостоятельного развертывания доступны npm и Docker. Так вы сможете начать с визуального прототипа, а позже добавить код там, где стандартных возможностей не хватает.

Если хочется глубже разобраться в программной части, полезно пройти quickstart LangChain: там последовательно показаны системная инструкция, tools, настройка модели, память и запуск агента. Документация OpenAI Agents SDK пригодится для изучения tool calling, делегирования между несколькими агентами и контроля выполнения.

Еще один вариант — сразу изучать n8n на небольшом прикладном проекте. Например, настроить workflow, который получает сообщение, передает его ИИ-агента, обращается к внешнему сервису через API и возвращает результат в чат. После этого можно подключить память и добавить второй инструмент. Такой подход быстрее показывает устройство системы, чем изучение всех возможностей платформы заранее.

У n8n есть и self-hosted-вариант, поэтому его удобно рассматривать для экспериментов с собственной инфраструктурой. При этом бесплатного и полностью автономного решения «на все случаи» не существует: даже если сама платформа развернута самостоятельно, используемая облачная LLM может тарифицировать запросы отдельно.

Для первого прототипа — необязательно. В n8n и похожих конструкторах можно создать рабочий сценарий визуально. Но знание принципов программирования быстро станет преимуществом, когда появятся нестандартные интеграции, обработка ошибок и требования к надежности.

Даже небольшой объем кода позволяет точнее преобразовывать данные, валидировать ответ, управлять ветвлениями и обращаться к стороннему API. А для полноценной разработки продукта понадобятся Python или другой язык, базы данных, основы архитектуры приложений и понимание того, как работают современные модели.

Поэтому no-code хорошо подходит для проверки идеи. Если агент действительно экономит время и становится частью постоянного рабочего процесса, имеет смысл постепенно углубляться в техническую сторону.

Самостоятельные проекты помогают разобраться с отдельными технологиями, но инженерная работа требует более широкой базы — программирования, машинного обучения, архитектуры ПО, работы с данными и развертывания решений.

В Московском институте технологий и управления есть несколько направлений для тех, кто хочет изучать эту область системно. На бакалавриате «Технологии искусственного интеллекта» студенты изучают методы машинного и глубокого обучения, нейронные сети и работу с большими объемами данных. Программа рассчитана в том числе на выпускников школ и колледжей.

Еще глубже в инженерную часть уходит бакалавриат «Инженер искусственного интеллекта». В программе есть Python для анализа данных, базы данных, архитектура программного обеспечения и основы компьютерного зрения. Студенты учатся разрабатывать и развертывать AI-модели, работать с NLP и интегрировать интеллектуальные решения в продукты.

Тем, у кого уже есть бакалавриат или специалитет и интерес к сочетанию AI с аппаратными решениями, подойдет магистратура «Интеллектуальные встраиваемые системы». В ней изучают машинное обучение и рекомендательные системы, встраиваемые операционные системы, проектирование информационных систем и программное обеспечение носимых устройств.

Чтобы понять, как создать рабочего агента, не нужно сразу строить сложную многоагентную архитектуру. Возьмите одну повторяющуюся операцию, определите ожидаемый результат и соберите минимальную версию. Для первого опыта подойдет n8n; если хочется управлять логикой через код, можно перейти к Python, LangChain или SDK выбранного провайдера.

После запуска посмотрите, где агент действительно помогает, а где добавляет лишние действия. Возможно, части сценария хватит обычной автоматизации, а LLM понадобится только для анализа неструктурированного текста. В хорошем решении технологии выбираются под задачу, а не наоборот.