Ребзя, признавайтесь, у вас уже появился триггер на «я начал разбираться в n8n», «осталось всего пару лет и потом нас всех заменят», «мы просто собрали агента» и сотни других формулировок, но с одним и тем же посылом — строй AI агентов или умрешь в канаве. Собрали для вас главные хаки, которые помогут разобраться в теме AI агентов 😠
Мы писали в постах выше наш вижн на то, как изменится отдел маркетинга в 2026. Основная мысль — вы должны уметь любую свою задачу делегировать AI. План внедрения любого AI агента (если коротко):
1. Понять, что он нужен и в каком конкретно процессе
2. Понять, что он должен делать и какой результат выдавать
3. Понять, как выглядит его архитектура
4. Реализация архитектуры
5. Тесты и правки
Первый навык, который вам для этого понадобится — системное мышление, умение мыслить процессами и видеть бутылочные горлышки. Второе — понять какие тулы вам нужны, какая архитектура агента, что как и с чем соединить.
Чтобы это заботать, мы используем лайфхак: идем в чатик gpt или грок (тестили эту задачу в разных LLM, получили в этих двух лучший резалт).
Присвойте чату GPT роль CTO, опишите ему весь процесс как это должно работать и попросите сгенерировать архитектуру АИ агента под эту задачу, а потом дайте роль учителя и попросите его вас пошагово провести (а еще лучше архитектуру, которую он в итоге вам даст отправить в другом треде на проверку)
Промпт:
Войди в роль — технический директор (CTO), специализирующийся на архитектурах AI-агентов.
Описание задачи: [ПОЛНОСТЬЮ ОПИШИТЕ ПРОЦЕСС, КАК ЭТО ДОЛЖНО РАБОТАТЬ"]
Изучи в интернете всевозможные варианты решения данной задачи и архитектуры такого AI агента. На основе этого создайте подробную архитектуру AI-агента. Включите:
- Общую схему системы (опиcание текстом или в виде ASCII-арт).
- Ключевые компоненты: агенты, инструменты, базы данных, API и т.д. Необходимые инструменты
- Точки интеграции: как компоненты соединяются (например, через API, очереди).
- Сравнение вариантов решения
И для проверки:
Войди в роль эксперта по аудиту архитектур AI, специализирующегося на оценке систем с точки зрения эффективности, ошибок и не актуальных решений. Проанализируйте предложенную архитектуру AI-агента: [ВСТАВЬТЕ СЮДА ПОЛНОСТЬЮ СГЕНЕРИРОВАННУЮ АРХИТЕКТУРУ].
Предоставьте:
- Сильные и слабые стороны.
- Предложения по улучшению (например, более подходящие инструменты, оптимизация узких мест).
- Потенциальные риски и неактуальность информации (например, отсутствие предложенной ноды и тд)
- Переработанную версию архитектуры, если требуется.
В коммьюнити на гитхабе нашли для вас прикольную карту навыков для изучения AI. В ней собраны все темы, которые вам нужно знать, чтобы вы могли уверенно под любую задачу собрать AI агента, она интерактивная, к каждому навыку собраны ресурсы, которые могут вам в этом помочь: ловите карту 😮
Критически важна насмотренность.
Лайфхак чтобы ее натренировать: повторять агентов, которые публикуют в бесплатных коммьюнити / гитхабе, смотреть как они настроены. Там, конечно, бывает шлак, но если порыться, то можно найти крутые шаблоны для АИ агентов и разных автоматизаций.
Забирайте ссылки на такие коммьюнити ниже:
n8n free community with templates
jotform ai agents templates
Вы можете настроить ассистента, который будет собирать под вас новости и кейсы с рынка, серчить форумы (Honeymoon, Techcrunch)
Но в этот пост инструкция уже не влезет, поэтому решили подарить шаблон такого агента в подарок участникам нашей встречи по главным трендам в маркетинге в 2025 во вторник 9 сентября.
Расскажем:
- Какую LLM (CHAT GPT, GEMINI, Claude, GROK, MANUS) для какой задачи эффективнее применять, и сравним результаты их генераций на примерах
- Как собрать 2 ИИ агента, которыми пользуемся: AI для квалификации лидов из SMM и AI для анализа видео креативов
Регайтесь по ссылке, будет мясо, как обычно!