AI-агентов раскручивают так, будто это второе пришествие автоматизации. На деле это просто программы с памятью и инструментами, которые иногда экономят часы работы, а иногда падают в самый неподходящий момент.
Большинство компаний уже тестируют их в продакшн-пайплайнах. Фокус не в том, сможете ли вы собрать AI-агента, а в том — переживёт ли он реальный продовый трафик.
В этом гайде мы разберём, как устроены AI-агенты, как создать своего через no-code платформы и как собрать с нуля на Python — с проверкой реальности решения.
AI-агент — это софт, который анализирует входные данные, принимает решения и выполняет действия без вашего участия на каждом шаге. Проще говоря, это автоматизация, которая работает сама, а не ждёт, пока вы накатаете очередной скрипт.
Что можно сделать, если создать AI-агента:
Одни агенты выполняют разовые задачи, другие крутятся непрерывно и даже учатся на прошлых результатах. В обоих случаях цель одна — меньше рутинных кликов и больше скорости.
В основе работы агента такой цикл: ввод → память → план → действие → повтор до тех пор, пока что-нибудь не сломается.
Плюс у любого AI-агента есть три ключевые части. Они работают вместе, чтобы агент мог выполнять задачи.
Это как логи с контекстом. Краткосрочная память хранит последние шаги, долгосрочная — в базах (vector store, SQL, что вы там используете). Без памяти агент превращается в золотую рыбку.
API, CLI-обёртки, shell-команды, поиск. Дайте агенту правильные хуки, иначе он будет бесполезным.
Агент решает, в каком порядке выполнять шаги. Иногда это заранее определенный цикл, иногда — адаптация в процессе. Представьте Airflow DAG, только куда более хрупкий.
Когда вы создаёте AI-агента, он действует по определённому процессу:
Большинство агентов повторяют этот цикл, пока не достигнут цели. Некоторые ещё и учатся на предыдущих сессиях — со временем становятся лучше (или хотя бы ломаются реже).
Если вы хотите собрать AI-агента без старта с полного нуля, есть платформы, которые снижают порог входа. Некоторые позволяют вообще обойтись без кода.
Эти инструменты дают готовые блоки — память, инструменты, логику — и позволяют сосредоточиться на том, что агент должен делать, а не на том, как скручивать всё вручную. Для быстрых экспериментов и простых автоматизаций — нормально.
Но AI-агентов на Python и техническом энтузиазме никто не отменял.
No-code платформы полезны, если вам нужна лёгкая автоматизация или быстрый прототип. Они не про надёжность уровня продакшн, но экономят время, когда нужно "компактное" и "быстро".
Популярные варианты, чтобы собрать AI-агента без кода:
С их помощью можно сделать AI-агента быстро, не думая о хостинге моделей или инфраструктуре. Но подходят они только для небольших задач, а не для критичных систем.
В какой-то момент no-code упирается в потолок. Если нужны контроль, надёжность или интеграция с реальной инфраструктурой — придётся писать код.
Пора переключиться на код, если:
Код даёт свободу: расширять, защищать и масштабировать. Ещё важнее то, что он позволяет интегрироваться с текущей инфраструктурой, следить за производительностью и не зависеть от вендора. Если хотите, чтобы агент пережил реальные нагрузки, начинать стоит с комбинации Python + свой сервер с GPU.
Если нужен полный контроль, AI-агента придётся собирать самому. Это значит: выбрать модель, подключить память, определить инструменты и решить, где всё это будет работать — на ноутбуке, в Docker или на VPS. Ниже базовые шаги.
LLM (Large Language Model) — мозг агента. Можно взять облачные модели вроде Claude или GPT от OpenAI. Они просты в использовании, но могут стоить как крыло от самолёта.
Хотите больше приватности или меньше трат, берите локальные модели. Mixtral, LLaMA 3, Mistral — популярные опенсорс-варианты. Правда, им нужен мощный GPU или облако, чтобы запускать их без мучений.
Использование GPT через API:
import openaiopenai.api_key = 'your-api-key-here'def call_llm(prompt):response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4",messages=[{"role": "user", "content": prompt}])return response['choices'][0]['message']['content']
Выбирайте модель под задачу: для простого суммаризатора хватит «маленькой» LLM, для многозадачного агента или тяжёлых нагрузок — уже что-то большее.
Агент без памяти — это золотая рыбка. Забудет, что делал пять секунд назад.
Краткосрочная память. Хранит данные в рамках одного задания или сессии: историю диалога, последние шаги, результаты инструментов. Обычно это несколько килобайт или мегабайт текста (например, последние 3000–10000 токенов в GPT-3.5).
Долгосрочная память. Хранит знания между сессиями: решения, предпочтения, документы. Может быть от мегабайтов до терабайтов, часто индексируется для поиска (vector DB, SQL и т.п.).
Агент должен запоминать свои мысли и результаты работы инструментов.
class Memory:def __init__(self):self.history = []def add(self, message):self.history.append(message)def get(self):return "\n".join(self.history)
Использование:
memory = Memory()memory.add("Agent started thinking about the task.")
Инструменты превращают агента из болтливой модели в систему, которая что-то делает. Это могут быть API, средства чтения файлов, математические решатели или интеграции с вашей инфраструктурой.
Каждый инструмент дает вашему агенту новый навык. Агенты используют такие инструменты, когда им нужно выполнить определенную часть задачи. Давайте определим два простых инструмента:
def calculator_tool(expression):try:return eval(expression)except:return "Error in calculation"def search_tool(query):return f"Search result for '{query}' (placeholder text)"
Добавьте эти инструменты в список, чтобы агент мог выбирать между ними:
tools = {"calculate": calculator_tool,"search": search_tool}
В продакшне сюда подключаются реальные API — Google Search, Jira, мониторинг. Тогда агент и становится рабочим инструментом.
Цикл — это двигатель агента: ввод → память → решение → действие → обновление памяти → повтор.
Ниже то, как будет работать цикл при создании ИИ-агента:
Вот базовая версия:
def run_agent(task):remember(f"Task: {task}")if "calculate" in task:expression = task.replace("calculate", "").strip()result = calculator_tool(expression)remember(f"Used calculator: {result}")return resultelif "search" in task:query = task.replace("search", "").strip()result = search_tool(query)remember(f"Used search: {result}")return resultelse:return "No tool available for this task"
Цикл повторяется, пока задача не выполнена или не достигнут лимит. Это можно реализовать самому или через фреймворки вроде LangChain.
Простейший цикл общения с агентом:
while True:user_input = input("Enter a task (or 'quit'): ")if user_input.lower() == "quit":breakoutput = run_agent(user_input)print("Agent:", output)
Попробуйте так:
Enter a task: calculate 8 * (4 + 1)Agent: The result is 40--- Memory ---User task: calculate 8 * (4 + 1)Tool decision:Tool: calculatorInput: 8 * (4 + 1)Tool result: The result is 40
Цена зависит от масштаба: быстрый прототип обойдётся чуть ли не бесплатно, а продакшн-агент может съесть бюджет быстрее, чем вы успеете моргнуть.
Основные статьи расходов:
Облачные API проще в запуске, мгновенно масштабируются. Из минусов: привязка к ценам, зависимость от чужого аптайма и потенциальная утечка данных.
С локальные моделями больше возни на старте, но дешевле в долгосрочной перспективе + приватность. С GPU-сервером у вас полный контроль над стеком, данными и расходами.
Хотите удобства — берите облако. Нужны контроль, приватность и предсказуемые счета — запускайте локальные модели на своей инфраструктуре.
Держите расходы под контролем теми же методами, что и инфраструктуру:
Создан для высокой производительности. Чистая вычислительная мощность с ускорением на GPU — идеально для задач ИИ, машинного обучения и рендеринга.
Соберите AI-агента, но не относитесь к нему как к волшебной палочке. В итоге это просто автоматизация со структурой и кучей движущихся частей — полезная, если всё подключено правильно, и болезненная, если нет.
Мы разобрали, что такое AI-агенты, как они работают и как собрать своего шаг за шагом: от no-code игрушек до Python с памятью, инструментами и циклами. Вы увидели рабочие примеры, стоимость и почему инфраструктура важна не меньше, чем «умные» промпты.
Если серьёзно, то хватит экспериментировать на ноутбуке. Разворачивайте агента там, где аптайм реально что-то значит — на быстром и стабильном GPU-сервере. С is*hosting вы контролируете модели, данные и масштабирование, не отдавая всё на откуп третьим лицам.
Итак, ваши следующие шаги:
CI/CD ведь не «один раз и готово» — то же самое и с агентами. Разница между демкой и надёжным инструментом — это инфраструктура, на которой всё стоит.