ИИ-агенты: как создать своего без кода

ИИ-агент — это программа на основе языковой модели, которая не просто отвечает на вопросы, а сама выполняет задачи: планирует шаги, пользуется инструментами и доводит дело до результата без вашего участия на каждом шаге. Чтобы создать ИИ-агента сегодня, код почти не нужен: берётся готовый фреймворк и несколько текстовых файлов, где вы описываете характер агента и его инструменты. Дальше — детали, как это устроено и где подводные камни.

Меня зовут Жемал Хамидун. Я Head of AI в Alpina Digital и CPO платформы AlpinaGPT — это AI-агрегатор с 30+ моделями, которым пользуются больше 6000 человек, включая корпоративные команды Лукойла, Газпромнефти и Сбера. До этого выстраивал процессы в Сбербанке, где под Agile-трансформацией было больше 1300 специалистов. Магистр МФТИ. Я не только рассказываю про ИИ-агентов на тренингах и в канале «Готовим ИИшницу» — я их реально собираю: на фреймворках вроде Hermes и OpenClaw, через обычные markdown-файлы. За последние годы провёл AI-трансформацию издательства «Альпина» и больше 40 корпоративных клиентов. Так что дальше — не теория из статей, а то, что работает на практике.

Чем ИИ-агент отличается от чат-бота и ассистента

Самая частая путаница — между чат-ботом, ассистентом и агентом. Кажется, что это синонимы, но разница принципиальная, и именно в ней вся ценность ИИ-агентов для бизнеса.

Простая аналогия из финансов:

• Чат-бот — это калькулятор. Вы задаёте вопрос — он выдаёт ответ. Спросили курс валюты, он ответил. Дальше делать с этим что-либо — ваша забота.
• Ассистент — это бухгалтер. Он умнее: подскажет, посоветует, оформит документ по вашему запросу. Но всё равно ждёт, что вы скажете, что делать. Он реагирует на команды.
• Агент — это финансовый директор. Вы ставите цель: «сократи расходы на 10%». Он сам решает, какие данные посмотреть, какие отчёты собрать, что предложить и что сделать. Вы говорите «зачем», а «как» он придумывает сам.

Ключевое слово — автономность. Бот отвечает, агент действует. Чат-бот живёт в рамках одного сообщения: вопрос — ответ — конец. Агент держит в голове цель и сам выстраивает путь к ней через несколько шагов, проверяя себя по дороге. Это и есть водораздел: как только программа начинает сама принимать решения о следующем действии, она перестаёт быть ботом и становится агентом.

Четыре кита: из чего на самом деле состоит ИИ-агент

Если разобрать любого агента — от простого до самого навороченного — внутри окажутся одни и те же четыре части. Понимать их важно, потому что именно из них вы будете собирать своего.

1. Мозг — языковая модель (LLM). Это GPT, Claude, GigaChat, YandexGPT или любая другая модель. Мозг принимает решения: что делать дальше, какой инструмент взять, готов ли результат. Без него агент — просто скрипт.
2. Руки — инструменты (tools). Это то, чем агент действует во внешнем мире: поиск в интернете, отправка письма, запись в базу данных, вызов API, чтение файла. Голый мозг умеет только думать и говорить. Руки превращают мысль в действие.
3. Память. Чтобы агент не забывал, что было пять шагов назад, и помнил вас между разговорами. Память бывает короткой (контекст текущей задачи) и долгой (история, факты о пользователе, накопленные знания).
4. Планирование. Способность разбить большую задачу на шаги и идти по ним. Именно планирование отличает агента от ассистента: он не делает одно действие, а строит и выполняет цепочку.

Работают эти четыре кита в простом цикле, который повторяется, пока задача не решена:

Подумал → сделал → посмотрел на результат → повторил. И так круг за кругом, пока цель не достигнута.

Агент берёт цель, обдумывает первый шаг (мозг), выполняет его инструментом (руки), смотрит, что получилось, сверяется с памятью — и решает, нужен ли следующий шаг. Эта петля и есть сердце любого автономного ИИ-агента. Всё остальное — обвязка вокруг неё.

Как создать ИИ-агента без кода: фреймворк плюс markdown-файлы

Здесь хорошая новость для тех, кто не программист. Создание ИИ-агентов давно не требует писать движок с нуля. Движок уже написан — это фреймворк (например, Hermes или OpenClaw). Он умеет крутить тот самый цикл «подумал → сделал», подключать модель и инструменты. Ваша работа — не код, а описание поведения агента в нескольких текстовых файлах.

На практике характер и логику агента я задаю парой markdown-файлов. Объясню на двух главных.

SOUL.md — душа агента, его характер. Здесь обычным языком описывается:

• кто этот агент и за что отвечает («ты — помощник по бронированию столиков в ресторане»);
• как он общается — тон, стиль, на «ты» или на «вы», насколько подробно отвечает;
• что он никогда не делает — границы, за которые нельзя выходить ни при каких условиях.

Этот файл про «что нельзя» — самый важный. Именно он держит агента в рамках и не даёт ему натворить лишнего, когда пользователь начнёт хитрить.

TOOLS.md — руки агента. Здесь перечислены инструменты, которые ему доступны, и, что важнее, порядок их применения: когда какой брать, что проверить сначала, что потом. Хороший агент получается не из того, что у него много инструментов, а из того, что он знает, в какой последовательности ими пользоваться.

Главный принцип, который я повторяю на каждом тренинге:

Не переписывай код — адаптируй файлы. Хочешь другого агента — меняешь не движок, а тексты в SOUL.md и TOOLS.md.

Именно поэтому собрать рабочего агента под конкретную задачу можно за вечер, а не за месяц. Вы редактируете описания на человеческом языке, а фреймворк берёт на себя всю инженерию.

Токеномика: почему ИИ-агенты бывают «дорогими»

Тема, о которой редко предупреждают новичков, а зря — потому что счёт за API может неприятно удивить. Дело в том, как агент устроен внутри.

Вспомните цикл «подумал → сделал → посмотрел → повторил». На каждом витке агент заново подаёт модели весь накопленный контекст: исходную задачу, что он уже сделал, какие результаты получил. Контекст перечитывается на каждом шаге. Сделал агент десять шагов — модель десять раз прочитала всю историю, и за каждое прочтение вы платите токенами. Поэтому агент, который решает задачу в пятнадцать шагов, стоит дороже, чем один прямой запрос к модели, — даже если модель та же самая.

Дальше — мультиагентные системы, где несколько агентов работают вместе (один планирует, другой ищет, третий проверяет). Это мощно, но расход умножается: каждый агент крутит свой цикл со своим контекстом. По нашему опыту, именно недооценка этого эффекта чаще всего ломает экономику первых проектов.

Вывод простой и практичный — берите модель по размеру задачи:

• простые шаги (классификация, извлечение, короткие ответы) — лёгкая и дешёвая модель;
• сложные рассуждения и принятие решений — мощная модель, но только там, где она правда нужна;
• не гоняйте топовую модель на каждом мелком шаге — это и медленно, и дорого без выигрыша в качестве.

Грамотно подобранная модель на каждом этапе — половина успеха в том, чтобы ИИ-агент для бизнеса был не только умным, но и рентабельным.

Безопасность: риск агента — это его «руки»

Когда меня спрашивают, опасны ли ИИ-агенты, я отвечаю: опасен не мозг, а руки. Языковая модель сама по себе ничего во внешнем мире сделать не может — она только думает и пишет текст. Реальный риск появляется ровно тогда, когда вы даёте агенту инструменты.

Логика прямая: чем шире доступ агента, тем больше поверхность атаки. Агент, который только отвечает на вопросы, почти безобиден. Агент, который умеет отправлять деньги, удалять записи в базе или самостоятельно ходить по сайтам через браузер, — уже совсем другая история. Особенно автономный браузер: он открывает агенту весь интернет, а вместе с ним и все способы, которыми агента можно обмануть или подставить через вредоносную страницу.

Поэтому в любом серьёзном проекте я закладываю несколько правил:

• Человек на критичных действиях. Всё, что необратимо — платёж, удаление, отправка важного письма, — требует подтверждения человека. Агент готовит, человек жмёт «ок».
• Минимум прав. Давайте агенту ровно те инструменты, которые нужны для задачи, и ни одним больше. Лишний доступ — это не удобство, а уязвимость.
• Данные граждан РФ — в России. Если агент работает с персональными данными россиян, по 152-ФЗ они должны храниться и обрабатываться на серверах в РФ. Это не опция, а требование закона.

Безопасный агент — не тот, у которого отняли все инструменты, а тот, у которого доступ соразмерен задаче и где человек контролирует точки невозврата.

Одна архитектура — любой домен: примеры ИИ-агентов

Самое красивое в этой теме то, что все четыре кита и цикл «подумал → сделал» одинаковы для любой задачи. Меняются только SOUL.md и TOOLS.md — а конструкция остаётся. Вот три агента, которых я собирал на одной и той же архитектуре.

• Агент бронирования. Принимает заявку, проверяет свободные слоты через инструмент, предлагает варианты, фиксирует бронь, отправляет подтверждение. Цикл: подумал, какие даты подходят → проверил доступность → ответил клиенту → записал.
• Агент-тьютор. Учит человека — задаёт вопросы, проверяет ответы, объясняет ошибки, ведёт прогресс. Память хранит, на каком уровне ученик и что он уже прошёл, чтобы подстраивать сложность.
• Агент мониторинга заявок. Следит за входящими обращениями, классифицирует их, эскалирует срочные, напоминает ответственным про просроченные. Работает в фоне по расписанию, а не по запросу.

Внешне это три совершенно разных продукта. Внутри — одна формула, любой домен: тот же мозг, те же руки, та же память, тот же цикл. Когда вы это осознаёте, страх перед «созданием ИИ-агентов» уходит. Вы перестаёте искать готовое решение под каждую задачу и начинаете собирать своё — потому что архитектура у всех одна.

С чего начать создавать своего ИИ-агента

Если хотите попробовать сами, вот честный порядок действий, без воды.

1. Сформулируйте одну узкую задачу. Не «универсальный помощник», а «агент, который отвечает на типовые вопросы клиентов по доставке». Узкий агент всегда работает лучше широкого.
2. Опишите его душу. В SOUL.md — кто он, как говорит и чего не делает никогда. Потратьте время на раздел границ: он спасёт вас от сюрпризов.
3. Дайте минимальные руки. В TOOLS.md — только те инструменты, без которых задача не решается, и порядок их применения.
4. Запустите и понаблюдайте. Прогоните агента на реальных запросах, посмотрите, где он спотыкается, и поправьте файлы. Это итеративный процесс, а не «написал и забыл».
5. Подумайте про модель и безопасность. Подберите модель под сложность шагов, добавьте подтверждение человека на необратимых действиях.

Через несколько таких циклов у вас будет рабочий автономный ИИ-агент, собранный без единой строчки кода — на фреймворке и нескольких текстовых файлах.

Частые вопросы

Короткие ответы на то, что спрашивают чаще всего.