Как создать ИИ-агента с нуля: руководство по разработке

Решения на основе искусственного интеллекта постепенно становятся одним из главных инструментов автоматизации бизнеса. Компании проектируют и внедряют их, чтобы сократить затраты, ускорить выполнение процессов, снизить количество ошибок и уменьшить нагрузку на сотрудников. Однако получить такой результат можно только в том случае, если сервис разработан правильно. Ошибки при выборе технологий, проектировании архитектуры или настройке логики работы могут свести пользу от внедрения к минимуму. В этой статье специалисты IT-агентства WhiteTigerSoft® подробно разберут, как бесплатно создать собственного ИИ-агента, который сможет эффективно решать реальные бизнес-задачи, стабильно работать и легко масштабироваться по мере развития компании.

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 в зависимости от настроек. Она анализирует запрос, определяет, что нужно сделать, использует доступные инструменты и доводит до результата без постоянных подсказок со стороны человека.

Отличия от чат-бота и нейросети

Для наглядности рассмотрим основные различия в таблице:

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, помогает найти инструкции, объясняет внутренние регламенты и быстро предоставляет нужные сведения);
• продажи и маркетинг.

Если процесс состоит из 1 простого этапа, например, генерации текста, перевода или поиска ответа на вопрос, достаточно обычной LLM. Разработка AI-агента становится оправданной тогда, когда требуется самостоятельно выполнять несколько взаимосвязанных шагов, использовать внешние сервисы и доводить задачу до конечного результата.

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. От качества его настройки во многом зависит точность и предсказуемость функционирования.

Инструменты

Позволяют выполнять реальные действия за пределами LLM. С их помощью программа может работать с API, файлами, информационными базами, сайтами и другими внешними источниками.

Память и контекст

Помогают учитывать предыдущие шаги и сохранять важную информацию между запросами, а также понимать содержание текущего диалога и использовать его при выполнении задачи.

Основные подходы к созданию ИИ-агентов с нуля и как выбрать подходящий

Существует 3 способа:

• Традиционная разработка. Ведется с использованием фреймворков и языков программирования. Такой метод обеспечивает максимальную гибкость и полный контроль над системой, но требует опытной команды разработчиков, больше времени и ресурсов.
• Low-code платформы. Сочетают визуальные инструменты и возможность писать собственный код. Они позволяют ускорить рабочий процесс.
• No-code платформы. Позволяют создать программу через графический интерфейс без программирования. Этот способ подходит для быстрого запуска и тестирования первых сценариев автоматизации.

Для большинства компаний лучше начинать с решения одной конкретной задачи. Это поможет быстрее оценить эффективность технологии, выявить возможные недостатки и постепенно расширять его возможности.

Что подготовить перед созданием AI-агента

Сначала нужно понять, какую проблему он должен решить. Чем точнее сформулирована задача, тем проще разработать эффективное решение и оценить результат его работы.

Продумайте, какие действия инструмент должен выполнять, в каком порядке и при каких условиях. На этом этапе также стоит определить, где потребуется участие человека.

Заранее соберите информацию, которой будет пользоваться программа. Чем качественнее исходные данные, тем точнее будут ее ответы и действия.

Если помощник должен работать с CRM, ERP, корпоративными сервисами, почтой или мессенджами, заранее подготовьте доступы и API. Это значительно ускорит разработку и тестирование.

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 одинаковых сценариях и выбрать ту, которая показывает лучший результат именно для ваших задач.

Стоимость, скорость и ограничения API

Большинство современных языковых моделей предоставляются через программный интерфейс приложений, за использование которого взимается плата. Стоимость зависит от количества обработанных токенов, а скорость ответа – от выбранной LLM и текущей нагрузки на сервис.

Перед началом разработки также необходимо изучить ограничения API: доступные модели, лимиты запросов, максимальный размер контекста и правила обработки сведений. Это поможет избежать проблем после запуска.

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 случаи, когда она должна запросить дополнительную информацию или передать задачу человеку.

Как подключить инструменты

Подключение выполняется с помощью API, SDK или готовых интеграций выбранной платформы. После этого нужно описать, какие инструменты доступны программе, когда она может их использовать и какие действия ей разрешено выполнять.

Как добавить базу знаний и память

Сначала необходимо подготовить документы, с которыми будет работать помощник. Затем их загружают в выбранную платформу или подключают через базу знаний, чтобы программа могла использовать эту информацию при обработке запросов.

Память настраивается отдельно. Для этого определяют, какие сведения искусственный интеллект должен сохранять между запросами. Например: историю диалога, предпочтения пользователя или результаты предыдущих действий. Благодаря этому он сможет учитывать прошлый контекст и не запрашивать одну и ту же информацию повторно.

Какие данные можно использовать

В качестве базы знаний подходят инструкции, регламенты, договоры, техническая документация, статьи, вопросы и ответы, каталоги товаров и другие документы, необходимые для работы. Перед загрузкой информации важно проверить ее актуальность и удалить устаревшие или дублирующиеся сведения. Это повысит качество ответов и снизит вероятность ошибок.

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, а затем использует найденные данные при подготовке результата. Главное преимущество RAG заключается в том, что LLM не нужно заново обучать при обновлении. Достаточно обновить документы в базе знаний, после чего программа сразу начнет использовать актуальную информацию.

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 продолжать работу после перерыва, учитывать предыдущие решения и не запрашивать одну и ту же информацию повторно.

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

Первым шагом необходимо установить Python и подготовить рабочую среду. Для этого создайте папку проекта и откройте ее в Cursor.

Для отправки запросов к внешним сервисам потребуется установить библиотеку requests:

python -m pip install requests

Далее нужно получить API-ключ языковой модели DeepSeek. Он используется ассистентом для обращения к нейросети и должен храниться отдельно от исходного кода, например, в файле .env.

Не следует добавлять ключ непосредственно в программу или публиковать его вместе с проектом. Открытый доступ к нему может привести к несанкционированному использованию аккаунта и дополнительным расходам.

После настройки окружения схема работы будет выглядеть следующим образом: Python управляет логикой приложения, DeepSeek анализирует запросы пользователя, а TheMealDB предоставляет необходимые данные о рецептах.

Создание функции для обращения АИ-агента к LLM

Следующий этап – подключение языковой модели. Для этого создается функция, которая отправляет запрос в DeepSeek API и получает ответ от LLM.

Например, пользователь может написать: «У меня есть рис, курица и лук». Программа передает этот запрос языковой модели, которая определяет ключевые ингредиенты и выбирает наиболее подходящий для поиска рецептов.

Такая функция может дополнительно обрабатывать ошибки, проверять корректность ответа и передавать полученные данные другим компонентам.

Подключение внешнего сервиса

Чтобы программа могла выполнять действия за пределами языковой модели, к ней подключают сторонние источники. В нашем примере используется API сервиса TheMealDB, который содержит информацию о рецептах.

Работа происходит в несколько этапов:

• Программа отправляет запрос с выбранным ингредиентом и принимает список подходящих блюд.
• Через второе сообщение получает подробную информацию о понравившемся рецепте.

Таким образом, AI agent использует языковую модель для анализа задачи, а внешний сервис – для получения актуальных данных. Это позволяет ему работать не только с текстом, но и с реальной информацией из сторонних ресурсов.

Сборка и запуск

После подключения всех компонентов их объединяют в единую систему. Она должна уметь принимать запрос пользователя, анализировать его с помощью языковой модели, обращаться к внешнему инструменту и формировать итоговый результат.

В простом проекте достаточно запустить файл через терминал:

python main.py

После запуска пользователь вводит доступные ингредиенты, а сервис самостоятельно определяет подходящий вариант блюда, получает рецепт из TheMealDB, после чего языковая модель формирует ответ на русском языке.

Как написать своего ИИ-агента при помощи фреймворков

Рассмотрим наиболее популярные решения.

LangChain и LangGraph

Это один из самых популярных фреймворков для разработки приложений на основе языковых моделей. Он предоставляет готовые механизмы для подключения LLM, работы с базами знаний, внешними сервисами, памятью и инструментами. С его помощью можно сделать цепочки действий, когда результат одного этапа становится входными данными для следующего.

LangGraph построен поверх LangChain и предназначен для создания более масштабных агентных систем. Созданные решения удобны для процессов, где требуется сложная логика. Например: проверка результатов, повторное выполнение действий при ошибках, большое количество вариантов развития сценария или взаимодействие нескольких систем.

LlamaIndex

Главная задача этого фреймворка – помочь подключить внешнюю информацию к языковой модели и организовать удобный поиск по большим информационным массивам. Он часто используется для корпоративных помощников, которым необходимо работать с внутренними документами, руководствами, базами знаний и другими источниками.

CrewAI и другие фреймворки

Предназначен для создания систем с несколькими ИИ-решениями, где каждый участник выполняет свою роль. Например, один может собирать информацию, второй – анализировать данные, а третий – готовить итоговый результат. Такой подход предназначается для задач, которые требуют разделения обязанностей и последовательного выполнения нескольких этапов.

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 AI-агента, необходимо провести проверку работоспособности.

Составление тестовых сценариев

Подготовьте набор реальных ситуаций, с которыми система может столкнуться в работе. 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 исполнения задач.

Как запустить инструмент

После того как вы разработали и проверили ИИ-агента, необходимо подготовить его к реальному использованию. На этом этапе выбирают способ размещения, подключают к рабочим процессам и настраивают контроль работы системы.

Локальный запуск

Подходит для тестирования и использования небольших внутренних решений. Программа работает на компьютере без публикации в интернете.

Серверное размещение

Для постоянной работы систему размещают на сервере или в облачной инфраструктуре. Это позволяет обеспечить доступ для нескольких пользователей и автоматический запуск без участия разработчика.

Интеграция в рабочие процессы

На этом этапе программу подключают к используемым в компании решениям: CRM, базам данных, мессенджерам или другим сервисам. Благодаря интеграции она становится частью существующих процессов и может выполнять задачи автоматически.

Мониторинг

После того как вы сделали и установили своего ИИ-агента для обучения или иных задач, работа не заканчивается. В дальнейшем необходимо отслеживать качество его функционирования, скорость ответов и возникающие ошибки. Регулярный анализ помогает вовремя находить проблемы и улучшать работу системы.

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. Это снижает риск их случайного раскрытия и использования посторонними лицами.

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 запрещают выполнение нежелательных действий.

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 функционирования программы.

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, которую должен решать инструмент. Правильно выбранная архитектура, качественные данные и регулярное улучшение позволяют получить решение, которое действительно приносит пользу бизнесу.