Как создать ИИ-агента: пошаговое руководство

Содержание

• Что такое ИИ-агент простыми словами
• Когда агент нужен, а когда нет
• Базовая архитектура ИИ-агента
• Типовые паттерны агентности
• Шаг 1. Определите задачу и границы
• Шаг 2. Спроектируйте инструменты
• Шаг 3. Добавьте память и знания (RAG)
• Шаг 4. Планирование, проверка и контроль качества
• Шаг 5. Безопасность: защита от prompt-инъекций и утечек
• Шаг 6. Наблюдаемость и улучшение
• Шаг 7. Выбор стека
• Пример: агент для офиса
• Частые ошибки при создании агентов
• Чек-лист готовности к запуску
• Заключение
• FAQ

ИИ-агент — это не просто чат-бот. Это система, которая получает цель, планирует действия, использует инструменты (поиск, файлы, календарь, CRM, код), хранит память и умеет выполнять задачи в несколько шагов с контролем качества. В этой статье — максимально практичный разбор: как спроектировать ИИ-агента, какие компоненты нужны, какие есть подходы (ReAct, Plan-and-Execute, multi-agent), как подключить RAG и память, как защититься от ошибок и утечек, и как довести решение до продакшна.

Что такое ИИ-агент простыми словами

ИИ-агент — это LLM (языковая модель) плюс окружение, которое позволяет ей действовать. Модель умеет думать и формулировать, а агентная система даёт ей:

• цель и правила поведения
• инструменты для выполнения действий
• планирование шагов и контроль результата
• память и доступ к знаниям компании
• ограничения по безопасности и бюджету

Пример: пользователь пишет “Собери отчёт по продажам за неделю и отправь на почту”. Чат-бот просто ответит текстом. Агент: запросит данные из CRM, построит таблицу, сформирует выводы и подготовит письмо.

Когда агент нужен, а когда нет

Агент нужен, если

• задача состоит из нескольких шагов
• нужны действия во внешних системах (API, базы, файлы)
• нужно принимать решения по ходу выполнения
• есть повторяющиеся бизнес-процессы

Агент не нужен, если

• нужна только генерация текста без действий
• задача легко решается шаблоном или скриптом
• нет допуска к ошибкам (либо нужен строгий контроль/подтверждение)

Базовая архитектура ИИ-агента

Минимальная архитектура выглядит так:

• LLM: “мозг”
• Инструменты: функции (function calling), API, базы, файловая система, браузер
• Память: краткосрочная (контекст), долгосрочная (векторное хранилище, профили)
• Оркестратор: правила, маршрутизация, state-machine, циклы, таймауты
• Наблюдаемость: логи, трассировка, метрики, алерты
• Безопасность: allowlist инструментов, политики доступа, фильтры

Дальше всё зависит от задач: добавляются планировщик, проверяющий, несколько агентов-ролей, RAG, кэширование и т.д.

Типовые паттерны агентности

ReAct (Reason + Act)

Агент чередует рассуждения и вызовы инструментов. Подходит для поиска информации, извлечения фактов, выполнения понятных последовательностей.

Plan-and-Execute

Сначала строится план из шагов, затем система выполняет их по очереди. Хорошо для сложных задач, где важно “видеть картину”.

State machine (граф состояний)

Самый продакшн-подход: агент работает по графу состояний (вопросы → сбор данных → проверка → действие → отчёт). Это снижает хаос и повышает предсказуемость.

Multi-agent

Несколько агентов с ролями: “исследователь”, “исполнитель”, “ревьюер”, “юрист/комплаенс”. Полезно для сложных процессов, но повышает стоимость и сложность.

Шаг 1. Определите задачу и границы

Сформулируйте задачу как набор входов и выходов:

• кто пользователь и что он хочет
• какие данные нужны
• какие действия должен выполнять агент
• какие ошибки недопустимы
• где требуется подтверждение человеком

Пример границ: “Агент может читать отчёты и формировать черновики писем, но отправка письма только после подтверждения”.

Шаг 2. Спроектируйте инструменты

Инструменты — это функции с чёткими контрактами. Главный принцип: чем строже вход/выход, тем надёжнее агент.

Типичные инструменты

• поиск по базе знаний (RAG)
• запрос к CRM/ERP
• работа с таблицами (Excel/Google Sheets)
• генерация PDF/документов
• отправка письма (черновик или отправка с подтверждением)
• создание задач в трекере

Правило надёжности

• используйте allowlist разрешённых действий
• разделяйте “сформировать черновик” и “выполнить действие”
• каждое действие должно быть логируемым и отменяемым, если это возможно

Шаг 3. Добавьте память и знания (RAG)

Без знаний агент будет “галлюцинировать” и отвечать общими фразами. Для бизнес-сценариев почти всегда нужен RAG.

Что хранить

• база знаний: инструкции, регламенты, статьи, документация
• данные компании: прайсы, условия, FAQ, политика возвратов
• профили пользователей: предпочтения, язык, формат отчётов

Как работает RAG

• документы режутся на фрагменты
• строятся эмбеддинги
• по запросу извлекаются релевантные фрагменты
• они подаются в контекст модели

Практика: лучше несколько небольших источников в контексте, чем один большой. И всегда хранить ссылки на источники внутри системы (для аудита и доверия).

Шаг 4. Планирование, проверка и контроль качества

Встроенная самопроверка

• проверка на соответствие формату
• проверка, что использованы источники из RAG, а не “догадки”
• проверка, что выполнены все пункты плана

Два уровня контроля

• автоматический: правила, валидация JSON, тесты
• человеческий: подтверждение для рискованных действий

Шаг 5. Безопасность: защита от prompt-инъекций и утечек

• не давайте агенту полный доступ ко всем инструментам
• разделяйте права: чтение отдельно, запись отдельно
• фильтруйте инструкции из внешних источников (страницы, письма) от команд управления
• ограничивайте выдачу чувствительных данных
• введите лимиты: число шагов, бюджет токенов, время выполнения

Для корпоративных агентов обязательны журналирование действий и возможность объяснить, почему агент сделал то или иное действие.

Шаг 6. Наблюдаемость и улучшение

• логируйте каждый вызов инструмента и результат
• храните трассы диалога и промежуточных решений
• собирайте метрики: успешность, среднее число шагов, частота ошибок
• добавляйте датасет реальных задач для регрессионного тестирования

Шаг 7. Выбор стека

Минимальный стек

• LLM (облако или локальная модель)
• функции-инструменты (ваш backend)
• хранилище документов (RAG)
• векторная база (или простая поначалу)

Популярные подходы

• графы и состояние (подходит для продакшна)
• фреймворки multi-agent (удобны, но могут усложнить контроль)
• локальные SLM/LLM (для приватности и скорости)

Для бизнеса обычно выигрывает архитектура “граф состояний + строгие инструменты + RAG + логирование”. Это предсказуемо и легко поддерживать.

Пример: агент для офиса

Задача

Пользователь: “Сделай отчёт по заявкам за неделю и подготовь письмо руководителю”.

Инструменты

• get_leads(date_from, date_to)
• aggregate_metrics(leads)
• generate_report(metrics)
• draft_email(to, subject, body)

Поток

• агент уточняет период
• выгружает заявки
• считает метрики
• формирует выводы
• создаёт черновик письма
• просит подтверждение на отправку

Частые ошибки при создании агентов

• слишком “умный” агент без строгих инструментов и проверок
• нет RAG, поэтому ответы неточные
• инструменты делают слишком много за один вызов
• нет лимитов на шаги и бюджет
• нет журналирования и тестов на реальных кейсах

Чек-лист готовности к запуску

• есть список задач и сценариев
• инструменты имеют строгий формат входа/выхода
• есть RAG и источники знаний
• есть ограничения по безопасности и правам
• есть логи и метрики
• есть тестовые кейсы для регрессии
• для рискованных действий включено подтверждение

Заключение

Создать ИИ-агента — значит собрать систему, которая не просто разговаривает, а действует: планирует, использует инструменты, опирается на знания, проверяет результат и работает безопасно. Лучший путь к продакшну — строгая архитектура: понятные инструменты, RAG, граф состояний, лимиты, журналирование и контроль человеком там, где это нужно.

FAQ

Можно ли сделать агента на локальной модели?

Да. Для приватности и офлайн-работы часто используют локальные модели через Ollama или LM Studio, а инструменты реализуют на локальном backend.

Сколько инструментов давать агенту?

Чем меньше и проще, тем надёжнее. Начните с 3–7 функций, затем расширяйте.

Нужен ли multi-agent?

Не всегда. В большинстве бизнес-задач достаточно одного агента с проверкой и строгими правилами. Multi-agent оправдан для сложных процессов, где нужны разные роли.