Как создать ИИ-агента с нуля: руководство по разработке
Технологии искусственного интеллекта постепенно становятся одним из главных инструментов автоматизации бизнеса. Компании все чаще внедряют в свои процессы решения, которые не просто отвечают на вопросы, но и самостоятельно выполняют задачи. В этой статье специалисты ИТ-агентства WhiteTigerSoft® подробно разберут, как бесплатно создать собственного ИИ-агента, какие подходы существуют и какие этапы предстоит пройти.
Что такое AI agent
Это программа на базе искусственного интеллекта, которая не просто осуществляет формирование ответов на вопросы, а может самостоятельно выполнять часть или всю последовательность действий для достижения цели. Пользователю достаточно поставить задачу, а программа сама определит нужные шаги, обратится к внешним сервисам, обработает информацию и выдаст готовый результат.
Отличия от чат-бота и нейросети
Для наглядности рассмотрим основные различия в таблице:
| Критерий | Chatbot | Нейронная сеть (LLM) | Агент |
|---|---|---|---|
| Главная цель | Общение по готовому сценарию | Анализ информации и генерация ответа | Самостоятельное выполнение задачи |
| Как работает | Следует заранее заданным правилам | Отвечает на запрос пользователя | Планирует последовательность действий и выполняет их |
| Самостоятельность | Практически отсутствует | Отвечает только после получения запроса | Может самостоятельно выполнять несколько действий подряд до достижения результата |
| Взаимодействие с внешними сервисами | Обычно ограничена | Без дополнительных инструментов недоступна | Может работать с API, сайтами, базами данных, файлами и другими сервисами |
| Память | Ограничена сценарием | Зависит от конкретной модели и способа ее использования. Обычно хранит только контекст текущего диалога | Может использовать память и базу знаний, если они предусмотрены архитектурой |
| Для чего предназначается | Ответы на часто задаваемые вопросы, запись на прием, поддержка клиентов | Написание текстов, поиск идей, анализ информации, перевод | Автоматизация бизнес-процессов, обработка документов, работа с корпоративными системами, выполнение сложных многоэтапных задач |
| Нужно ли участие человека | Почти на каждом нестандартном этапе | Для нового действия нужен отдельный запрос | Во многих случаях достаточно постановки цели и контроля результата, однако степень автономности зависит от реализации |
Для каких задач целесообразна разработка ИИ-агента
Его имеет смысл создавать в тех случаях, когда цель состоит из нескольких последовательных шагов и регулярно повторяется:
- изучение обращений клиентов;
- работа с документами;
- анализ данных;
- автоматизация внутренних процессов;
- поиск и обработка информации;
- помощь сотрудникам (отвечает на вопросы по корпоративной документации, обучает новичков, подсказывает решения);
- продажи и маркетинг.
Если процесс состоит из 1 простого этапа, достаточно обычной LLM. Разработка AI-агента становится оправданной тогда, когда требуется самостоятельно выполнять несколько взаимосвязанных шагов, обращаться к разным источникам и принимать решения без постоянного участия человека.
Из чего состоит
Рассмотрим основные компоненты.
Языковая модель (LLM)
Анализирует запросы, принимает решения и формирует ответы. Именно она определяет, какие действия необходимо выполнить для достижения поставленной цели.
Системный промпт
Задает правила работы сервиса, его роль, ограничения и стиль поведения. Без него модель будет действовать универсально, что не всегда подходит для конкретных задач.
Инструменты
Позволяют выполнять реальные действия за пределами LLM. С их помощью программа может работать с API, файлами, информационными базами, сайтами и другими сервисами.
Память и контекст
Помогают учитывать предыдущие шаги и сохранять важную информацию между запросами. Без них программа не сможет выполнять длительные многоэтапные задачи.
Основные подходы к созданию ИИ-агентов с нуля и как выбрать подходящий
Существует 3 способа:
- Традиционная разработка. Предполагает использование фреймворков и языков программирования. Подходит для компаний, которым нужна максимальная гибкость и полный контроль над логикой. Требует опытной команды разработчиков.
- Low-code платформы. Совмещают визуальные инструменты с возможностью написания кода. Ускоряют процесс и подходят, когда нужен баланс между гибкостью и скоростью запуска.
- No-code платформы. Позволяют собрать решение через графический интерфейс без программирования. Подходят для быстрого запуска и проверки гипотез, но имеют ограничения по сложности логики.
Для большинства компаний лучше начинать с решения одной конкретной задачи, а не пытаться сразу автоматизировать все процессы. Это позволит быстрее получить результат и оценить целесообразность дальнейшего развития.
Что подготовить перед созданием AI-агента
Перед началом работы необходимо:
- понять, какую именно проблему нужно решить;
- продумать действия и порядок их выполнения;
- собрать информацию, которая понадобится программе;
- подготовить доступы и API для работы с внешними сервисами (CRM, ERP, почта, мессенджеры).
Как выбрать модель и платформу
Именно от них зависят стоимость эксплуатации, скорость работы и доступные возможности системы.
Критерии выбора языковой модели
Важно учитывать не только качество ответов, но и скорость обработки запросов, стоимость использования, размер контекстного окна, поддержку нужных языков, возможность вызова инструментов и соблюдение требований к безопасности. Рекомендуем протестировать несколько моделей на реальных задачах, прежде чем делать окончательный выбор.
Стоимость, скорость и ограничения API
Большинство современных языковых моделей предоставляются через программный интерфейс приложений, за использование которого взимается плата. Стоимость обычно зависит от объема обработанного текста, поэтому важно заранее оценить, сколько запросов и какого размера будет поступать.
Перед началом разработки также необходимо изучить ограничения API: доступные модели, лимиты запросов, максимальный размер контекста и правила обработки сведений.
Как настроить логику
Способ настройки зависит от выбранной платформы или фреймворка. В no-code-сервисах логика задается через визуальный интерфейс, а при написании ИИ-агента с нуля — с помощью программного кода.
Независимо от выбранного подхода необходимо определить последовательность действий, условия использования сторонних сервисов, правила принятия решений и способы обработки ошибок.
Как подключить инструменты
Подключение выполняется с помощью API, SDK или готовых интеграций выбранной платформы. После этого нужно описать, какие инструменты доступны программе и в каких случаях их применять.
Как добавить базу знаний и память
Сначала необходимо подготовить документы, которые будут использоваться. Затем их загружают в выбранную платформу или подключают через базу знаний.
Память настраивается отдельно. Для этого определяют, какие сведения искусственный интеллект должен сохранять между запросами и в каком виде.
Какие данные можно использовать
В качестве базы знаний подходят инструкции, регламенты, договоры, техническая документация, статьи, вопросы и ответы, каталоги товаров и другие документы. Главное требование — информация должна быть актуальной и структурированной.
Подключение базы знаний с помощью RAG
Принцип этой технологии прост. Перед тем как создать ответ, AI-агент не пытается ответить только на основе языковой модели. Сначала он ищет нужную информацию в подключенной базе знаний и только потом формирует ответ с учетом найденных данных.
Главное преимущество RAG заключается в том, что LLM не нужно заново обучать при обновлении базы знаний — достаточно добавить новые документы, и они сразу станут доступны.
Хранение истории и состояния ИИ-помощника
Для выполнения длительных или многоэтапных задач программа сохраняет сведения о взаимодействии с пользователем и результаты уже выполненных действий. Это позволяет не начинать каждый раз заново и продолжать работу с того места, где она была остановлена.
Как создать АИ-агента на Python – пошаговые действия
Для демонстрации принципа разработки реализуем простое решение, которое получает запрос пользователя, обращается к языковой модели, задействует внешний сервис для поиска рецептов и формирует итоговый ответ. В качестве инструментов будем использовать:
- Cursor;
- Python;
- DeepSeek API;
- TheMealDB API.
Такой пример позволяет понять основные этапы создания без сложной инфраструктуры.
Подготовка окружения и API-ключей
Сначала необходимо установить Python и создать папку для проекта, после чего открыть ее в Cursor. Затем устанавливается библиотека для работы с HTTP-запросами:
python -m pip install requests
После этого нужно получить API-ключ DeepSeek. Важно хранить его в отдельном файле конфигурации (.env) и не публиковать в открытом доступе.
После настройки схема работы выглядит так: Python управляет логикой, DeepSeek анализирует запросы, TheMealDB предоставляет данные.
Создание функции для обращения АИ-агента к LLM
Далее создается функция, которая отправляет запрос в DeepSeek API и получает ответ. Например, пользователь пишет «У меня есть рис, курица и лук». Программа передает это в LLM, та определяет ингредиенты и подготавливает их для поиска.
Функция также может обрабатывать ошибки, проверять корректность ответа и при необходимости повторять запрос.
Подключение внешнего сервиса
Для получения данных о рецептах используется API TheMealDB. Процесс выглядит так:
- программа отправляет запрос с ингредиентом и получает список подходящих блюд;
- через второе сообщение получает подробную информацию о выбранном рецепте.
AI agent использует языковую модель для анализа задачи, а внешний сервис — для получения актуальных данных. Это позволяет не ограничиваться знаниями LLM и работать с постоянно обновляемой информацией.
Сборка и запуск
На финальном этапе все компоненты объединяются в единую систему. Запуск выполняется командой:
python main.py
После запуска пользователь вводит ингредиенты, сервис определяет подходящее блюдо, получает рецепт из TheMealDB, а LLM формирует ответ на русском языке.
Как написать своего ИИ-агента при помощи фреймворков
Рассмотрим наиболее популярные решения.
LangChain и LangGraph
LangChain — популярный фреймворк, который предоставляет готовые механизмы для работы с LLM, базами знаний, внешними сервисами, памятью и инструментами. С его помощью можно выстраивать цепочки действий и управлять логикой.
LangGraph работает поверх LangChain и предназначен для масштабных агентных систем со сложной логикой. Он поддерживает проверку результатов, повторное выполнение при ошибках и управление состоянием.
LlamaIndex
Главная задача этого фреймворка — помочь подключить внешнюю информацию к языковой модели и организовать удобный поиск по большим информационным массивам. Часто используется для корпоративных помощников.
CrewAI и другие фреймворки
CrewAI предназначен для создания систем с несколькими ИИ-решениями, где каждый участник выполняет свою роль. Это удобно для задач, в которых требуется разделение обязанностей между агентами.
Кроме перечисленных решений, существуют и иные инструменты: AutoGen, Semantic Kernel, OpenAI Agents SDK, Dify и Flowise.
Тестирование
После того как вы сделали первую рабочую версию, необходимо провести проверку работоспособности.
Составление тестовых сценариев
Подготовьте набор реальных ситуаций, с которыми программа будет сталкиваться. В сценариях стоит проверить разные варианты запросов, включая нестандартные случаи и некорректные данные.
Оценка результатов и разбор ошибок
После выполнения тестов проанализируйте ответы и определите, где он работает неправильно. На основе найденных проблем корректируют промпты, настройки, базу знаний или логику.
Как запустить инструмент
После того как вы разработали и проверили ИИ-агента, необходимо подготовить его к реальному использованию.
Локальный запуск
Подходит для тестирования и использования небольших внутренних решений. Программа работает на компьютере разработчика или сотрудника.
Серверное размещение
Для постоянной работы систему размещают на сервере или в облачной инфраструктуре. Это обеспечивает доступность для всех пользователей и стабильность функционирования.
Интеграция в рабочие процессы
На этом этапе программу подключают к используемым в компании решениям: CRM, базам данных, мессенджерам, почте и другим сервисам.
Мониторинг
После того как вы сделали и установили своего ИИ-агента, необходимо отслеживать качество его функционирования, скорость ответов и возникающие ошибки. Это позволит вовремя замечать проблемы и поддерживать стабильную работу.
Правила безопасности
Их соблюдение позволяет предотвратить утечки данных, несанкционированный доступ и выполнение нежелательных действий.
Хранение API-ключей
Их необходимо хранить в защищенных хранилищах или переменных окружения, а не в открытом коде. Доступ к ключам должен быть только у тех сотрудников, которым он действительно нужен.
Доступ и подтверждение опасных действий
Агент должен иметь только те права, которые необходимы для выполнения его задач. Операции с важными данными, финансовыми системами или изменением информации лучше выполнять только после подтверждения пользователя.
Защита от вредоносных инструкций
Необходимо учитывать риск получения опасных или некорректных команд. Для защиты используют ограничения, проверку входящих данных и правила, которые не позволяют выполнять потенциально опасные операции.
Распространенные ошибки
При разработке чаще всего допускают следующие недочеты:
- отсутствие четкой цели и понятного сценария работы;
- попытка сразу создать сложную систему с большим количеством функций;
- использование устаревших или некачественных данных;
- неправильная настройка прав доступа;
- пренебрежение регулярным анализом и улучшением.
Большинство этих проблем можно предотвратить, если начинать с простой задачи, тщательно проверять результат и постепенно расширять возможности инструмента.
Как улучшать AI agent после запуска
Основные способы улучшения:
- анализ запросов и ошибок;
- обновление базы знаний и добавление новых данных;
- корректировка системного промпта и правил работы;
- расширение набора инструментов и интеграций;
- улучшение сценариев взаимодействия с пользователями.
Постепенная оптимизация позволяет делать программу точнее, надежнее и эффективнее для решения бизнес-задач.
Подведем итоги
Теперь вы знаете, как создается ИИ-агент. Главное при разработке — не начинать с технологий, а определить конкретную задачу и подобрать инструменты под нее. Правильно выбранная архитектура, качественные данные и регулярное улучшение позволяют получить решение, которое действительно приносит пользу бизнесу.
