Как построить AI-агента: практический гайд без «воды»

Создание работающего AI-агента — это не спринт, а серия итераций. Если цель — быстрый запуск MVP (минимально жизнеспособного прототипа), этот гайд для вас.

1. Начните с узкой задачи

Не пытайтесь делать «универсального агента». Выберите одну маленькую задачу, которую можно реализовать за 1–2 дня.

Примеры:

• Запись на приём через сайт больницы.
• Мониторинг вакансий и отправка на почту подходящих.
• Суммаризация входящих писем.

Правило: если задачу нельзя объяснить за 1 минуту коллеге — её нужно упростить.

2. Выберите модель

Начинайте с готовых LLM, не обучайте с нуля.

• OpenAI GPT-4o/5 — сложная логика и планирование.
• Claude 3.7/4 Sonnet — текст, суммаризация, контент.
• Gemini 2.5 Pro — работа с данными, интеграции.
• Qwen / Deepseek — если нужен self-hosted.

👉 Совет: прототипируйте на сильной модели, затем оптимизируйте стоимость на более дешёвой.

3. Дайте агенту «руки» — инструменты

Агент без инструментов — просто чат-бот. Минимум:

• Web automation: Playwright, Puppeteer.
• Email API: Gmail API.
• Календарь: Google Calendar API.
• Интеграции без кода: Activepieces, N8N.
• MCP (Model Context Protocol): Anthropic MCP Guide.

4. Минимальный рабочий цикл

1. Пользователь ставит задачу (CLI/веб/бот).
2. Модель анализирует её и разбивает на шаги.
3. Агент выбирает действие (API, веб-форма, уточнение).
4. Инструмент выполняет действие.
5. Результат возвращается в модель.
6. Цикл повторяется до выполнения задачи.

5. Память (на минималках)

Начните просто:

• Краткосрочная — последние сообщения.
• Долгосрочная — JSON или БД.
• Векторная БД — только если нужен поиск по знаниям.

📚 Подробнее:

• Redis Memory Guide
• Arxiv Memory Survey (2025)

6. Интерфейс для MVP

• CLI — для теста.
• Web-панель: Replit, Flask, FastAPI.
• Чат-бот: Telegram Bot API, Slack, Discord.
• No-code интерфейсы: Flowise, Langflow, Dify.ai, ChainLit, sim, dyad.

7. Итерируйте короткими циклами

• Запустите прототип → сломалось → исправьте → снова тест.
• Каждый цикл выявляет слабые места.
• Через 3–4 итерации у вас будет рабочий MVP.

8. Контролируйте масштаб задачи

Лучше один агент, который надёжно делает одно действие, чем «мультитул», который постоянно ломается.

9. Когда пора к фреймворкам

Если базовый пайплайн работает, посмотрите:

• LangGraph — сложные workflow: docs.
• CrewAI — мультиагенты: GitHub.
• AutoGen (Microsoft) — мультиагентная кооперация: MS Research.
• OpenAI Agents SDK — официальный: SDK.

10. Минимальные практики для продакшена

• Логи и мониторинг (например, Northflank, Fly.io, Coolify).
• Обработка ошибок (graceful fallback).
• Ограничение прав и доступов.
• Простое масштабирование (Docker, Coolify, HuggingFace Spaces).

Итог

🚀 Самый быстрый способ — выбрать простую задачу и собрать прототип за 1–2 дня.
Дальше — итерации и улучшения.

Полезные ссылки

• Anthropic MCP Guide
• LangGraph Documentation
• OpenAI Agents SDK
• Flowise / Langflow — no-code редакторы
• HuggingFace Spaces — хостинг

Ваш первый агент не будет идеальным. Но именно он даст опыт, который делает следующие проекты проще в 10 раз.