Как создать ИИ-агента: разбор на понятном примере

Термин ИИ-агент в последний год встречается почти в каждой новости про нейросети, но не всегда понятно, что это такое на практике и как создать ИИ-агента самому, без программиста и диплома по машинному обучению. На деле это не отдельная нейросеть, а способ собрать уже существующую модель, немного данных и пару сервисов в рабочую связку, которая делает что-то за вас, а не просто отвечает на вопросы в чате.

Дальше - пошаговый пример: как создать агента, который сам находит новости по нужной теме и присылает готовую выжимку в Telegram, без ежедневного открывания десятка вкладок вручную. Схема универсальная, поэтому её легко переставить под свою задачу - хоть под учёт заявок, хоть под черновые ответы клиентам.

Чем агент отличается от обычного чат-бота

Чат-бот ждёт вопрос и отвечает текстом. Агент действует сам: у него есть цель, набор инструментов и разрешение принимать небольшие решения по ходу дела. Он может зайти в интернет за свежими данными, дёрнуть внешний сервис, отправить сообщение или запустить другой процесс - и сделать это без вашего участия в моменте, по расписанию или по событию.

Разница на практике ощутимая. С чат-ботом вы переписываетесь: спросили - получили ответ - спросили уточнение. Агента вы настраиваете один раз, а дальше он либо молча работает в фоне, либо присылает результат, когда что-то произошло. Из-за этого требования к нему выше: если чат-бот ошибся, вы увидите это сразу в диалоге, а ошибку агента можно не заметить неделю.

Шаг 1. Сформулировать задачу максимально узко

Первая и самая частая ошибка - дать агенту размытую роль вроде "помогай мне с делами". У модели нет инициативы за пределами того, что описано в инструкции, поэтому расплывчатая формулировка превращается либо в бесполезные ответы, либо в неожиданные действия.

Хорошая задача звучит конкретно: раз в день собирать новости по заданным темам из нескольких источников, отбирать три-пять самых заметных и присылать короткую выжимку в определённый чат. У задачи есть вход - источники, правило отбора - что считать заметным, и выход - куда и в каком виде отправить результат. Если хотя бы одного из трёх пунктов нет, задачу стоит сузить, а не пытаться угадать за агента.

Шаг 2. Выбрать конструктор

Для простого чат-помощника, с которым вы сами переписываетесь, хватит встроенного конструктора вроде GPTs в ChatGPT: там задача, инструкция и база знаний собираются в интерфейсе без единой строчки кода. Но у такого агента нет расписания, и сам он не запускается - только когда вы открыли чат.

Для сценария с автозапуском по времени нужен инструмент с триггерами и цепочкой действий - например, n8n или Make. Оба дают визуальный конструктор: блоки соединяются стрелками, один из блоков - языковая модель, остальные - источники данных и действия. n8n можно развернуть у себя бесплатно, у Make есть ограниченный бесплатный тариф с небольшим количеством операций в месяц.

Прежде чем платить за подписку, стоит проверить, что реально доступно бесплатно и без VPN - разбор сервисов есть в статье Бесплатные нейросети: что реально работает без оплаты и VPN. Если задача окажется сложнее одного сценария, в архиве рубрики собраны похожие разборы автоматизации на других примерах.

Шаг 3. Подключить модель и описать ей роль

В конструкторе нужно указать, какую модель будет использовать агент, и вставить ключ API - у OpenAI, у российских моделей вроде GigaChat и YandexGPT он выдаётся в личном кабинете после регистрации. Дальше пишется системная инструкция: кто агент, что ему можно и нельзя, в каком формате отвечать.

Для примера с новостями инструкция может звучать так: ты собираешь дайджест по теме X, читаешь присланные заголовки и описания, отбираешь до пяти самых значимых с точки зрения новизны и охвата, для каждого пишешь одно-два предложения своими словами, не дублируешь одну и ту же новость дважды. Чем конкретнее правила отбора, тем меньше агент придумывает от себя.

Модели считают токены, и чем чаще агент дёргает API, тем выше счёт в конце месяца - логика та же, что при подсчёте расходов на обычного чат-бота на сайте, она разобрана в статье Чат-бот на нейросети: как собрать и во что это обойдётся. Для одного запуска в день расходы обычно небольшие, но при частых срабатываниях стоит следить за счётчиком.

Шаг 4. Дать агенту инструменты

Сама по себе модель ничего не знает о текущих новостях - её обучили на данных до определённой даты, и без инструментов она либо откажется отвечать, либо начнёт придумывать. Инструмент - это блок в конструкторе, который приносит модели актуальные данные или выполняет действие: чтение RSS-ленты, поиск в интернете, запрос к внешнему API, работа с таблицей.

Для новостного агента нужен минимум один источник - RSS нескольких изданий по теме или готовый агрегатор с фидом. Дальше блок с моделью получает список свежих заголовков и уже среди них выбирает, что включить в дайджест. Не стоит сразу давать агенту десяток инструментов - на старте хватит одного источника данных и одного действия на выходе, остальное добавляется по мере того, как первая версия реально заработает.

Шаг 5. Настроить, когда агент запускается

Триггер - это событие, которое включает всю цепочку. Для дайджеста логичнее всего расписание: например, каждый будний день в девять утра. В n8n и Make для этого есть отдельный блок с настройкой времени, важно только не перепутать часовой пояс сервера с вашим - иначе дайджест придёт ночью или вообще не придёт.

Кроме расписания бывают событийные триггеры: новое письмо, сообщение в чате, изменение в таблице. Для первой версии агента расписание проще: его легче проверить вручную, запустив блок кнопкой, не дожидаясь реального события.

Шаг 6. Настроить, куда агент отправляет результат

Последний блок цепочки - действие, которое доставляет готовый результат человеку. Для дайджеста удобнее всего Telegram: у сервиса простой API для ботов, сообщение приходит мгновенно, не нужно открывать отдельное приложение. В конструкторе для этого есть готовый блок - достаточно вставить токен бота и id чата.

Какие боты в Telegram реально приживаются у пользователей и чем они отличаются от обычной переписки с нейросетью, разобрано в статье Нейросети в Телеграме: боты, которые действительно полезны. Тот же принцип подходит и для агента: короткое, читаемое сообщение работает лучше длинной простыни текста, даже если модель способна написать больше.

Шаг 7. Проверить вручную и только потом включить автозапуск

Перед тем как оставить агента на расписании, стоит несколько раз запустить цепочку руками и посмотреть на результат целиком - от входных данных до сообщения в Telegram. На этом этапе обычно всплывают неточные формулировки в инструкции, дубли новостей или неудобный формат сообщения.

Если результат устраивает три-четыре запуска подряд, можно включать автоматический триггер. Первую неделю всё равно стоит заглядывать в дайджест каждый день - не потому что агент обязательно ошибётся, а потому что дешевле поймать проблему рано, чем разбираться, почему сообщения не приходили последние пять дней.

Типичные ошибки и что делать, если не получилось

Агент отвечает не по теме или придумывает факты. Обычно причина в слишком общей инструкции - модели не хватает конкретных правил отбора и границ, о чём можно и нельзя писать. Сузьте формулировку и добавьте пример желаемого ответа прямо в инструкцию.

Цепочка молчит и ничего не присылает. Проверьте логи выполнения в конструкторе - обычно там видно, на каком блоке всё остановилось: не сработал триггер, закончился лимит API-ключа, источник данных отдал пустой ответ. Без логов диагностировать проблему почти невозможно, поэтому включайте их сразу.

Агент присылает результат не вовремя. Чаще всего дело в часовом поясе сервера - он не совпадает с вашим по умолчанию, и это стоит проверить в настройках триггера отдельно, а не полагаться на то, что сервис угадает часовой пояс сам.

Слишком много прав у агента. Если он умеет не только читать, но и удалять, отправлять деньги или писать в общий чат компании, ошибка обходится дороже. На старте лучше давать агенту только то, что действительно нужно для задачи, и добавлять права постепенно, когда первая версия доказала, что работает предсказуемо.

Одного инструмента не хватает, а с десятью слишком сложно разобраться, если что-то сломалось. Если агент перестал работать после добавления новой связки, отключайте инструменты по одному и проверяйте, на каком шаге цепочка ломается - так проблемный блок находится быстрее, чем при чтении всей цепочки целиком.

Собирать агента лучше с одного сценария и одного инструмента, а не сразу с амбициозной связкой из десяти блоков. Три работающих шага дешевле расширить, чем чинить десять неработающих - и именно с этого стоит начинать, если задача в том, чтобы агент реально что-то делал, а не просто существовал в конструкторе.