Как создать ИИ-агента под свою задачу: на примере моих агентов

· 3 мин чтения · ИИ, ИИ-агенты, как я работаю

Коротко. ИИ-агент это языковая модель, которой дали инструменты (доступ к файлам, CRM, API) и разрешили самой решать, какой инструмент вызвать следующим. Создают его в пять шагов: проверяемый результат, инструменты, права, инструкция, проверка на прошлых случаях. Но чаще задаче нужен сценарий с одним вызовом модели, а не агент: если шаги можно нарисовать на бумаге заранее, сценарий надёжнее.

Как создать ИИ-агента, обычно объясняют с выбора платформы. Я начинаю с вопроса, нужен ли вам агент вообще: часто задаче хватает обычного сценария, и он надёжнее. Дальше: из чего состоит агент, где его собрать и как проверить, на примерах из моей работы и работы клиентов.

ИИ-агент это модель с инструментами и правом выбирать шаг

Чат-бот отвечает текстом. ИИ-агент действует: у него есть инструменты (прочитать файл, найти клиента в CRM, отправить письмо, запустить скрипт) и право самому решать, какой инструмент вызвать следующим, пока задача не решена.

Я каждый день работаю с агентом Claude Code. Задача «выложи статьи на сайт» для него цепочка шагов: собрать сайт, проверить ошибки, выложить, открыть страницы и убедиться, что они отвечают. Следующий шаг он выбирает по результату предыдущего: упала сборка, значит сначала ищет причину.

Пример из продаж: агент получает входящую заявку дистрибьютору, ищет компанию в CRM, смотрит историю заказов, проверяет остаток в учёте и готовит менеджеру черновик ответа с ценой. Какие шаги понадобятся, зависит от заявки: новый клиент, повторный заказ или вопрос по отгрузке.

Если шаги известны заранее, нужен сценарий, а не агент

Нарисуйте шаги на бумаге. Если получилось, вам нужен обычный сценарий, где модель стоит в одном-двух местах, которые правилами не описать. Агента ставьте, когда шаги зависят от того, что найдётся по пути.

Так устроен ввод накладных, который я делал для цветочного магазина: модель читает фото накладной, а сумму сверяет и документы собирает код. Агенту там нечего выбирать, зато есть возможность «решить», что сумма и так сошлась. Разбор в посте про ввод накладных с ИИ.

Как создать ИИ-агента: пять шагов

  1. Проверяемый результат. Например, «по итогам созвона записать в карточку сделки примечание и задачу со сроком». «Помогать менеджерам» результатом не считается: его нельзя проверить, значит агента нельзя принять
  2. Инструменты. Список действий, которые агенту нужны: читать карточку в amoCRM, создавать задачу, искать в таблице. Каждое действие это вызов API или скрипта. Чем меньше инструментов, тем меньше способов ошибиться
  3. Права. Начинайте с чтения. Запись давайте туда, где ошибку легко заметить и откатить. Удалять, отправлять клиентам и платить без подтверждения человека агент не должен
  4. Инструкция. Кто он, что делает, чего не делает никогда, что делать, если данных не хватает: спросить, а не придумать. Мои правила лежат в файле рядом с проектом, и агент читает их перед каждой задачей
  5. Проверка на прошлых случаях. Прогоните агента на задачах, где правильный ответ известен, и сравните с тем, что сделал человек. Оценки «выглядит хорошо» недостаточно

Где собрать ИИ-агента

  • Для себя. Claude Code и похожие агенты работают с вашими файлами и командами. Нужна подписка, доступ из России ограничен, подробности в посте про Claude Code
  • В n8n. У n8n есть узел AI Agent: модель, инструменты в виде других узлов (HTTP-запрос, CRM, таблица), память. n8n можно поставить на свой сервер в России, так агента собирают для команды. Сам n8n на своём сервере бесплатен, модель почти всегда платная: за запрос или подпиской
  • В Yandex AI Studio или на GigaChat. Если данные клиентов не должны уходить за рубеж. Персональные данные россиян по 152-ФЗ записываются и хранятся в базах в России

Агент обзвона: как это выглядит на живой задаче

Прототип, который я делаю для перевозчика пациентов в США. Перевозчику платят только за выполненную поездку, и холостой выезд ему никто не оплатит. Поэтому за день до поездки голосовой агент звонит пассажиру и спрашивает, в силе ли поездка.

  • Результат: у каждой поездки на завтра один из пяти статусов в таблице: подтвердил, отменил, просит перезвонить, не ответил, звонок не прошёл
  • Инструменты: список поездок на завтра из таблицы, звонок, запись статуса обратно
  • Права: агент задаёт один вопрос и не говорит ничего лишнего: ни адреса, ни клиники, ни медицинских подробностей. Перенести поездку он не может: на всё, кроме «да» и «нет», он называет номер диспетчера и прощается
  • Почему здесь модель: отвечают по-разному. «Конечно», «ага, к восьми», ответ родственника вместо пассажира, вопрос «вы робот?». Модель понимает, что из этого «да», а что «перезвоните», и честно отвечает, что она автоматический помощник

Агент здесь нарочно урезан почти до сценария: одна реплика, три ветки, звонок не дольше двух минут. Чем меньше свободы у агента, который говорит с клиентами, тем меньше он может пообещать лишнего.

Если хотите агента под задачу вашей компании, напишите мне, что он должен делать: скажу, агент это или сценарий, и с чего начать. Как я внедряю ИИ, на странице внедрения ИИ в бизнес.

Узнали свою ситуацию?

ИИ там, где он окупается: документы, речь, обращения. С проверкой кодом и человеком. Как это устроено и сколько стоит, на странице «Внедрение ИИ в бизнес и ИИ-агенты».

Обсудить задачу

Читайте также