Как создать ИИ-агента: от no-code до собственной разработки

Собрать ИИ-агента сегодня можно тремя способами: в конструкторе без единой строки кода, на low-code платформе с интеграциями или разработкой под свои процессы. Разбираем, что даёт каждый путь, сколько стоит и как пройти путь от идеи до работающего агента, не потратив полгода впустую.

Первого своего агента мы собрали за вечер. Он разбирал входящие заявки с сайта, определял тему и ставил задачу нужному человеку. Работал отлично — ровно до момента, когда выяснилось, что примерно четверть заявок он трактует не так, как трактовал бы менеджер, а узнали мы об этом через неделю, потому что не сделали логирование.

Мораль не в том, что собирать агентов сложно. Собрать легко. Сложно довести до состояния, когда результату можно доверять. Поэтому разберу не только «как сделать», но и «как понять, что оно работает».

Три способа собрать агента

Способ 1. No-code конструкторы

Визуальные платформы, где агент собирается из блоков: подключаете модель, описываете задачу текстом, выбираете доступные инструменты. Часть работает на российских моделях, часть на зарубежных.

Плюсы: запуск за часы, не нужен разработчик, дёшево на старте.

Минусы: ограниченный набор интеграций, ваши данные ходят через чужую платформу, тонкую логику не настроить.

Кому: проверить гипотезу, автоматизировать личную или командную рутину, простые сценарии без доступа к чувствительным данным.

Способ 2. Low-code платформы автоматизации

Системы вроде n8n и подобных: сценарии из узлов, где один из узлов — вызов языковой модели. Между узлами — ваши сервисы: почта, CRM, таблицы, базы, мессенджеры.

Плюсы: сотни готовых интеграций, можно развернуть на своём сервере (данные остаются у вас), логика произвольной сложности.

Минусы: нужен человек, который разберётся с платформой; собственный хостинг требует администрирования.

Кому: большинству компаний это оптимальная точка по соотношению возможностей и стоимости.

Способ 3. Разработка под задачу

Агент пишется кодом на фреймворках для агентных систем, разворачивается в вашем контуре, интегрируется напрямую с вашими системами.

Плюсы: любая логика, полный контроль над данными и качеством, возможность строить многоагентные системы.

Минусы: дороже, дольше, нужна команда для поддержки.

Кому: процессы с большим объёмом, требования к безопасности, нетиповая логика, планы масштабировать решение на всю компанию.

Пошаговый план запуска первого агента

Порядок, который экономит месяцы. Он одинаков для всех трёх способов.

Шаг 1. Выберите задачу правильного размера. Признаки хорошего кандидата: делается часто, отнимает время, имеет понятные правила, ошибка не критична и обратима. Разбор входящих писем — да. Формирование платёжек — нет.

Шаг 2. Опишите, как задачу делает человек. Буквально по шагам: куда смотрит, что проверяет, по каким признакам принимает решение, что делает в спорных случаях. Этот документ и станет инструкцией агента. Обычно на этом шаге выясняется, что у разных сотрудников правила разные, — и это ценная находка сама по себе.

Шаг 3. Соберите базу знаний. Регламенты, прайсы, ответы на частые вопросы, примеры хороших решений. Агент без вашей фактуры будет отвечать общими словами из интернета. Качество базы влияет на результат сильнее, чем выбор модели, — это, пожалуй, главный практический вывод из наших внедрений.

Шаг 4. Соберите прототип и прогоните на истории. Возьмите 50–100 реальных случаев за прошлый месяц и сравните решения агента с тем, что сделали люди. Это единственный честный способ узнать качество до запуска.

Шаг 5. Запустите в режиме подсказки. Агент готовит — человек утверждает одним кликом. Неделя-две в таком режиме показывают реальный процент правок.

Шаг 6. Расширяйте автономность точечно. Там, где правок почти нет, отпускайте агента работать самостоятельно. Где много — возвращайтесь к шагу 2: обычно проблема в нечётких правилах, а не в модели.

Что заложить сразу, чтобы не переделывать

Три вещи, отсутствие которых мы однажды оплатили собственным временем:

• логирование всех решений — что агент получил, что решил, почему. Без логов вы не узнаете о систематической ошибке, пока она не станет дорогой;
• явная граница компетенции — в каких случаях агент обязан остановиться и позвать человека. Лучше десять лишних эскалаций, чем одно уверенное неправильное решение;
• контроль расходов — лимит вызовов модели. Агент в цикле способен за ночь потратить месячный бюджет; это не гипотетический риск, а типовая ошибка новичков.

Сколько это стоит в месяц

Запуск — разовые деньги, а вот содержание считают редко. Три статьи: вызовы модели (от сотен рублей до десятков тысяч в месяц в зависимости от объёма), инфраструктура (хостинг платформы, если своя), сопровождение — регулярный разбор логов и обновление базы знаний, от нескольких часов в месяц.

Последнее и есть главное отличие живого агента от заброшенного. Меняются условия, прайсы, регламенты — агент, которого не обновляли полгода, начинает уверенно транслировать устаревшие правила.

Если хотите пройти этот путь быстрее, на ИИ-направлении Design Lab мы делаем всё от выбора процесса до запуска и сопровождения: помогаем определить, какой из трёх способов подходит под вашу задачу и бюджет, и доводим агента до состояния, в котором его результату можно доверять. Начать можно с разговора о процессах — часто уже он показывает, где автоматизация окупится за месяц, а где лучше подождать.