Недавно я понял, что каждый день трачу по часу на одно и то же: собираю данные из разных источников, свожу таблицы, пишу короткие справки. Через месяц этого добра накопилось на полную рабочую неделю. Тогда я решил разобраться, как создать ИИ-агента в ChatGPT, и сделал это за один вечер. Сейчас мой агент берёт на себя половину рутины, а я занимаюсь только тем, что действительно требует мозга.
В этой статье делюсь инструкцией, которая работает. Она основана на официальной документации OpenAI, гайдах с Хабра и vc.ru, а также на моём личном опыте. Никакой магии, только конкретные шаги.
GPTs Builder: конструктор, который не требует кода
Когда я впервые услышал, что в ChatGPT можно создавать агентов, решил, что это для разработчиков. На деле всё оказалось проще. OpenAI запустили GPTs Builder. Это визуальный конструктор, где агент собирается без строчки кода. Доступ к нему есть у пользователей ChatGPT Plus и выше. Если ваша подписка младше, конструктор просто не появится.
Чтобы попасть в конструктор, откройте чат и на левой панели найдите Explore GPTs. В английской версии это Explore GPTs, в русской «Исследуйте GPT». Нажимаете Create, и открывается панель создания. Я советую начинать с вкладки Create, там можно описать агента обычным языком. Но если вы хотите всё контролировать, идите сразу в Configure. Именно там настраиваются Name, Description и Instructions.
Instructions это и есть системный промпт. Та инструкция, которой агент будет следовать буквально. Я считаю, что от качества этого текста зависит 80% результата. Поэтому уделите ему достаточно времени.
Системный промпт это мозг вашего агента
Системный промпт определяет, как агент ведёт себя, какие задачи выполняет, в каком стиле отвечает. Это не просто пожелание, а жёсткая инструкция. Один мой знакомый сделал агента для поддержки клиентов и прописал ему: «Ты вежливый менеджер поддержки. Отвечай коротко и по делу. Если не знаешь ответа, скажи, что передашь специалисту». Хватило одного абзаца, чтобы агент начал работать так, как нужно.
Хороший системный промпт включает три элемента: роль агента, его задачу и ограничения. Например, для агента, который проверяет тексты, можно написать: «Ты редактор. Находи орфографические ошибки, исправляй их. Не меняй стиль автора. Возвращай только исправленный текст». Всё, этого достаточно.
Когда я делал своего первого агента, я пытался впихнуть в промпт всё сразу: и поиск в интернете, и работу с таблицами, и генерацию идей. Получился монстр, который путался на каждом шагу. Потом я прочитал совет от одного автора на Хабре: начинайте с одной чёткой задачи, не пытайтесь сделать идеального универсального солдата. Послушал, и через полчаса получил работающего агента.
Ещё один важный момент: агент это не просто чат. В обычном диалоге GPT ждёт вашего следующего сообщения. Агент же сам определяет шаги: найти данные, вызвать API, проверить результат. Эту систему достаточно один раз настроить, и дальше она работает автономно.
Чем агент отличается от обычного чата
В обычном чате вы задаёте вопрос, модель отвечает. Всё просто. Агент работает иначе: он получает задачу и сам решает, какие шаги выполнить. Ему не нужно объяснять каждое действие. Он ищет данные в интернете, вызывает внешние сервисы, анализирует, возвращает результат.
По сути, агент это LLM плюс цикл: получи задачу, реши, что делать, выполни, проверь. Такой подход позволяет автоматизировать целые процессы, а не отдельные операции. Например, агент для сбора конкурентных цен сам открывает сайты, извлекает цифры и присылает сводку в Google Таблицу.
Как создать ИИ-агента в ChatGPT: пошаговая схема
В интернете много инструкций, но почти все они сводятся к четырём шагам. Опишу их детально.
Шаг первый: откройте конструктор. В приложении ChatGPT на левой панели нажмите Explore GPTs, затем Create. Если вы работаете через веб-версию, логика та же. Если опции не видно, проверьте тариф. Она доступна только в Plus и выше.
Шаг второй: заполните Configure. Впишите Name, короткое и понятное название. Description, для чего агент. Instructions, системный промпт. Здесь же можно загрузить файлы, которые станут базой знаний. Например, если агент должен отвечать по вашим документам, загрузите их.
Шаг третий: подключите инструменты. Поставьте галочки Web Search и Code Interpreter. Первый позволит агенту искать свежую информацию в интернете, второй, выполнять Python-код и работать с файлами. Если нужен доступ к внешним сервисам, добавьте Actions с OpenAPI-схемой.
Шаг четвёртый: протестируйте. Напишите агенту несколько разных запросов, посмотрите, как он справляется. Исправьте инструкции, если что-то идёт не так. Проверка на простых примерах быстро выявляет недочёты.
У меня создание первого агента заняло около 20 минут. Теперь это занимает ещё меньше, структура уже отработана. Математика простая: потраченные полчаса экономят часы каждую неделю.
Если вы не хотите руками заполнять Configure, попробуйте вкладку Create. Там можно написать GPT примерно следующее: «Сделай агента, который помогает писать посты для Telegram». Конструктор сам предложит название, описание и инструкции. Останется только проверить и подправить. Но я предпочитаю Configure, потому что так лучше контролируешь процесс.
Инструменты, которые превращают чат в автономного помощника
Web Search это доступ к интернету. Агент может искать свежие новости, цены, документацию. Code Interpreter это выполнение Python-кода. Он нужен, когда нужно проанализировать данные, построить график, конвертировать файлы. Я часто использую его для обработки Excel-таблиц.
Actions это более продвинутая штука. Через них агент может обращаться к любым внешним API. Например, отправлять запросы в вашу CRM, создавать задачи в трекере, получать данные из базы. Для этого нужно описать API с помощью OpenAPI-схемы. Звучит сложно, но многие сервисы уже предоставляют готовые схемы, просто скопируйте ссылку.
По моему опыту, для 80% задач достаточно Web Search и Code Interpreter. Actions стоит подключать, когда у вас есть конкретный внешний сервис и понятный сценарий. Начните с простого, усложняйте постепенно.
Если вы хотите, чтобы агент запоминал информацию между диалогами, используйте Knowledge. Это файлы, которые вы загружаете в конструктор. Агент обращается к ним при ответе. Например, загрузите прайс-лист и политику возврата, и агент будет отвечать клиентам строго по этим документам.
Когда GPTs Builder не справляется: переходим на API
У конструктора есть ограничения. Если вашему агенту нужна постоянная память на больших объёмах данных, сложная логика с ветвлениями, или вы хотите встроить его в свой продукт, используйте OpenAI API. Там есть Assistants API, который поддерживает Threads, историю диалога, Code Interpreter и function calling.
Function calling это механизм, который позволяет модели вызывать ваши функции. Вы описываете функции, модель решает, какую вызвать, и передаёт аргументы. Так строятся настоящие автономные агенты, которые могут работать по циклу: получи задачу, реши, что делать, выполни, проверь результат.
Для сложных задач с поиском по собственным документам используют RAG. Это значит, что агент сначала находит релевантные фрагменты в векторной базе данных, а потом передаёт их модели вместе с запросом. Так ответ получается точным и основанным на ваших данных. В GPTs Builder это реализуется через Knowledge, а в API через векторные стореджи.
Если вы не разработчик, не пугайтесь. Даже на API можно сделать агента без сложной логики: просто отправляйте запросы с системным промптом и храните историю. Но для этого нужен доступ к OpenAI, а в России с ним проблемы. И тут на помощь приходит 3GPT.
Как 3GPT помогает создавать и использовать ИИ-агентов в России
Живу в России и знаю, как сложно оплатить подписку ChatGPT: иностранная карта, VPN, блокировки. Поэтому, когда я рассказываю про агентов, меня часто спрашивают, есть ли способ обойти эти сложности. Есть. Сервис 3GPT от 3SELLER даёт доступ ко всем флагманским нейросетям из России без иностранных карт и танцев с бубном.
На сайте 3GPT вы получаете доступ к Chat GPT 6 Astra, Chat GPT 6.1 Sol, Claude Fable 5, Claude Opus 5.5 и другим моделям. Цена стартует от 149 рублей в месяц. Оплатить можно российской картой, через СБП или криптой. Для меня это стало открытием: все модели в одном месте, без ограничений.
3GPT работает как ИИ-роутер: вы отправляете запрос, сервис сам направляет его на подходящую модель. Это удобно для создания агентов, можно выбрать модель, которая лучше справляется с задачей. Например, для анализа кода я предпочитаю Claude, а для креативных текстов ChatGPT.
3GPT помогает в повседневных задачах бизнеса и работы: создавайте продающие тексты, сайты, обрабатывайте изображения, генерируйте видео и голос. Всё это доступно через один интерфейс.
Но кроме этого у 3GPT есть фишка: готовые ИИ-агенты под ваши задачи. Вы просто выбираете подходящего агента и начинаете с ним общение. Модель агента можно менять прямо в чате. Это удобно, когда нужно быстро решить задачу, не тратя время на настройку.
Перейти в каталог агентов можно по ссылке https://3seller.com/ai/agents. Посмотрите, там есть готовые решения для маркетинга, продаж, поддержки и других направлений.
Получить доступ ко всем флагманским моделям нейросетей из России можно на официальном сайте 3GPT: https://3seller.com/3gpt.
Практический совет: начните с одной задачи
Многие спрашивают, какие задачи стоит отдавать агенту. Я отвечаю просто: те, которые регулярно повторяются, подчиняются понятным правилам и требуют внимательности и структуры. Например, разбор входящих писем, проверка текстов на ошибки, подготовка отчётов. Если задача повторяется, создайте агента, и он снимет её с ваших плеч.
Вот ещё примеры задач, которые отлично подходят первым агентам: проверка орфографии в текстах, генерация кратких саммари длинных статей, поиск ответов во внутренней базе знаний компании, подготовка шаблонов ответов на типовые вопросы клиентов. Выберите одну, и вы удивитесь, насколько хорошо с ней справится агент.
Не пытайтесь сделать агента на все случаи жизни. Сначала выберите одну конкретную задачу и сделайте агента отлично. Протестируйте на простых примерах, посмотрите, где он ошибается, подкрутите промпт. Через неделю вы отшлифуете его до идеала.
Я, например, уже несколько месяцев пользуюсь агентом, который собирает отчёты по продажам из разных источников и присылает мне краткую сводку. Раньше я тратил на это 30 минут каждый день, теперь агент делает всё сам.
Создание ИИ-агента в ChatGPT это навык, который окупается очень быстро. Даже если вы потратите один вечер на разбор, уже через неделю вы сэкономите этот вечер. Прямо сейчас зайдите в ChatGPT, откройте Explore GPTs и начните творить. А если в России у вас нет доступа, воспользуйтесь 3GPT, там всё работает без ограничений.
Самый ценный навык, который вы прокачаете при создании агента, - умение формулировать задачи. Чёткий промпт заставляет разложить процесс на шаги и убрать лишнее. Это пригодится и вне ChatGPT.