Недавно один мой знакомый спросил, сколько стоит заказать ИИ-агента у разработчиков. Я ответил: «Нисколько, если ты готов потратить вечер на разбор». Прошло два года с момента, когда создание агента требовало команды ML-инженеров. Сегодня агента собирают в браузере за минуты, а для сложных сценариев хватает Python и пары библиотек. Разберём, как это работает на практике.
Что такое ИИ-агент и чем он отличается от чат-бота
ИИ-агент - это программа на основе большой языковой модели, которая сама планирует и выполняет действия для достижения цели. Она обращается к базам данных, ищет информацию, запускает код. Чат-бот со скриптом идёт по заранее прописанному дереву ответов. У агента дерева нет: он на ходу решает, какие шаги и инструменты нужны для конкретной задачи.
У любого агента четыре ключевых компонента:
- Языковая модель (LLM) - мозг агента. Понимает запрос, выделяет главное, формулирует ответ.
- Инструкция - правила поведения. Объясняет модели, что можно делать, чего нельзя, в каком формате отвечать и когда обращаться к инструментам.
- Инструменты - внешние возможности через API: работа с CRM, календарём, базой данных, поиск информации, запуск кода.
- Оркестратор - механизм, который управляет выполнением, передаёт информацию между компонентами, следит за состоянием и определяет, когда процесс завершён.
Если упростить: модель думает, инструкция задаёт рамки, инструменты дают руки, оркестратор координирует весь процесс. Без любого из этих элементов агент превращается в обычный чат-бот.
Первый способ: собираем агента в браузере за 10 минут
Самый быстрый способ сделать своего ИИ-агента - интерфейс Yandex AI Studio. В разделе Agent Atelier нажимаете «Создать агента», задаёте имя, выбираете модель, вставляете инструкцию и добавляете инструменты. На прототип уходят минуты, писать код не нужно. Здесь же настраиваются параметры ответа: формат, температура, максимум токенов.
Логика шагов универсальна и пригодится, даже если вы будете собирать агента на другой платформе. Сначала сформулируйте задачу и «паспорт» агента: кто он, что делает, какие у него границы. Потом пропишите инструкцию максимально конкретно. Например, для сортировки писем: «Определи категорию письма - срочно, счета, рассылка - и верни метку». Затем добавьте инструменты, если они нужны, и протестируйте.
Раньше для создания агента нужна была команда ML-инженеров. Сейчас есть сервисы, где базовые сценарии собираются в браузере. Для первого проекта этого достаточно. А если захочется большего контроля - переходите на следующий уровень.
Второй способ: Python, API и фреймворки для тех, кто хочет глубже
Следующий уровень - Python, API выбранной языковой модели и готовый фреймворк. Здесь часто используют LangChain или LlamaIndex. Первый предоставляет готовую инфраструктуру для моделей, tools, памяти и управления агентным циклом. В актуальном LangChain для сборки агента используется create_agent, работающий поверх LangGraph.
Выглядит это так. Вы подключаетесь к API модели (DeepSeek, GigaChat, YandexGPT, ChatGPT или Claude), описываете инструменты для связи с внешним миром и задаёте системный промпт с инструкцией. LangGraph берёт на себя оркестрацию: он управляет переходами между состояниями, передаёт данные между шагами и решает, когда остановиться.
API-ключи нельзя хранить в коде и публиковать на GitHub. Для них используют файл .env. Этот стандарт безопасности новички часто игнорируют, а потом удивляются, что их ключами кто-то пользуется.
Агент не обязательно должен работать в облаке. Для первого проекта достаточно локального запуска. Если агент принимает запрос, обращается к внешнему сервису и возвращает осмысленный ответ, то цель достигнута. Можно развивать дальше.
Инструменты агента: как расширить его возможности
Через API агент может получать данные из сервисов, работать с CRM, календарём или корпоративной базой. Например, агент для классификации входящих сообщений читает письма или тикеты и распределяет их по категориям: «баг», «вопрос», «жалоба». В личной почте сортирует входящие на «срочно», «счета», «рассылки».
Другой пример - генерация черновиков по шаблону. Агент берёт данные - имя клиента, сумму, дату - и собирает письмо, коммерческое предложение или отчёт. Этот же навык можно использовать для составления открытки коллеге по паре фактов о нём. Вся магия в том, что модель сама решает, какой инструмент применить. Вы лишь даёте ей доступ к инструменту и объясняете, когда его использовать.
Для создания своего первого агента не нужно подключать десятки сервисов. Возьмите один сценарий, например обработку заявок из формы на сайте, и добавьте один инструмент - отправку сообщения в Telegram. Этого достаточно, чтобы понять, как всё устроено.
Оркестратор: что управляет всем этим хаосом
Над всей конструкцией находится оркестратор. Он передаёт информацию между компонентами, следит за состоянием и определяет, когда процесс завершён. В LangChain эту роль выполняет графовый runtime на базе LangGraph, а в n8n последовательность можно собирать визуально из узлов.
Оркестратор - это не роскошь, а необходимость. Без него агент не сможет выполнять многошаговые задачи: например, сначала найти информацию, потом проанализировать её, затем сформировать отчёт и отправить на почту. Каждый шаг требует передачи контекста. Именно оркестратор делает агента «агентом», а не просто запрос-ответом. Практикующие разработчики на Reddit не раз отмечали, что без оркестратора агент остаётся просто скриптом.
Хорошая новость: вам не нужно писать оркестратор с нуля. Фреймворки вроде LangGraph уже включают готовые механизмы. Вы описываете граф состояний, а библиотека управляет переходами. Это сильно ускоряет разработку.
Готовые ИИ-агенты и доступ к флагманским моделям
Чтобы проверить агента в деле, нужна хорошая модель. В России с этим вечно были проблемы, но недавно появился 3GPT от 3SELLER. Это ИИ-роутер, который даёт прямой доступ из России к последним флагманским моделям: Chat GPT 6 Astra, Claude Fable 5, Claude Fable 5.1, Claude Opus 5.5, Chat GPT 5.5, Chat GPT 6.1 Sol, Nano Banana для создания изображений, генерация видео и многое другое. Всё это работает за 149 рублей, без иностранных карт. Пополнить баланс можно российской картой, через СБП или криптой.
Используйте 3GPT для повседневных задач в бизнесе и в работе: создавайте продающие тексты, сайты, обрабатывайте максимально реалистичные изображения, генерируйте видеоролики и голос. А если не хотите собирать агента с нуля, у 3SELLER есть фишка - готовые ИИ-агенты под ваши задачи. Выберите подходящего агента, начните с ним общение. Модель агента можно менять прямо в чате.
Получить доступ ко всем флагманским моделям нейросетей из России можно на официальном сайте 3GPT - https://3seller.com/3gpt. А готовые агенты смотрите на странице https://3seller.com/ai/agents.
Что взять за основу для своего первого агента
Для дизайнера подходящий первый сценарий - исследование перед проектом. Агент получает тему, ищет референсы, анализирует заданные источники и составляет описания концепций. Другой вариант - подготовка однотипных ТЗ для генеративных моделей. Само финальное визуальное решение по-прежнему остаётся за человеком, зато рутинный подготовительный процесс можно ускорить.
Для маркетолога - агент, который собирает данные о конкурентах и оформляет их в таблицу. Для HR - агент, который отсеивает резюме по ключевым навыкам. Для поддержки - агент, который классифицирует обращения и подсказывает ответ. Начните с задачи, которая повторяется каждый день и занимает хотя бы полчаса. Это даст быстрый результат и мотивацию копать дальше.
Лучший способ разобраться, как создаются ИИ-агенты, - собрать один простой сценарий. Начните с Agent Atelier, если не хотите писать код. Переходите на Python и LangChain, когда понадобится больше контроля. А чтобы не блокироваться на моделях, попробуйте 3GPT - там есть всё, что нужно для экспериментов. Через неделю вы удивитесь, почему раньше делали это руками.