Сделал для вас выжимку гайда на русском:
1. Начните с маленькой задачи
• Забудьте о создании «универсального агента».
• Выберете один конкретный сценарий (запись к врачу, поиск подходящих вакансий, саммари писем).
• Чем меньше и яснее задача — тем проще её спроектировать и отладить.
2. Выберите готовую LLM
• Не тратьте время на обучение своей модели.
• Используйте GPT, Claude, Gemini или опенсорс (LLaMA, Mistral).
• Модель должна уметь ризонить и выдавать структурированные ответы — на этом держатся все агенты.
3. Выберите инструменты
Агенту нужны API:
• Веб-скрейпинг или браузинг (Playwright, Puppeteer или API)
• Email API (Gmail API, Outlook API)
• Calendar API (Google Calendar, Outlook Calendar)
• Работа с файлами (чтение/запись на диск, парсинг PDF и тд)
4. Постройте скелет рабочего процесса
Начните с базовой схемы: ввод (задача) → модель (system prompt) → модель решает что делать → инструмент → результат → модель. Цикл повторяется до завершения задачи. Именно это — сердце любого агента.
Советы
• Память: новички думают, что агенту сразу нужна огромная память, но начните с краткосрочного контекста (несколько сообщений). Когда нужно расширить — используйте базу данных или простой JSON-файл.
• Интерфейс: на старте достаточно CLI, потом дайте простой интерфейс:
• веб-дашборд (Flask, FastAPI, Next.js),
• бот для Slack/Discord
• скрипт на вашем компьютере
• Итерации: не ждите, что всё сработает идеально сразу. Запускайте реальные задачи, смотрите, где ломается, чините и запускайте снова (умножено на десятки повторений).
• Держите фокус: не спешите добавлять новые инструменты и фичи. Лучше один рабочий агент, чем «универсальный» с багами.
Финальная мысль
Самый быстрый способ научиться — это построить одного агента от начала до конца. Создание следующего будет в десять раз проще, потому что вы уже понимаете весь пайплайн.
Сохраняйте в закладки и стройте своих ИИ-агентов!
@notboring_tech