😐 Давно не выходил апдейт по курсу #AI_Automation, и не просто так. Я думал какую тему разобрать вам следующей, чтобы вам потом было легче двигаться. Поэтому сегодня разберем что такое AI-агенты на самом деле, где их использовать, где наоборот не нужно и в каких процессы их лучше запихнуть ✏️
Я уверен на 70%, что, об AI агентах вы узнали из-за хайпа, какого то инфла, который релкмил свой софт или "автоматизацию". Так вот как раз в 70% эта все шляпа не нужна, с которой вы нифига толкового не соберете. Поэтому сегодня я расскажу распознать эти самые 30% и не тратить свое время в пустую.
Каждый агент это один и тот же цикл - LLM думает, выбирает инструмент, инструмент выполняется, результат возвращается в промпт, повторяем до завершения задачи. Просто у каждого агента свой фреймворк и они по разному оборачивают цикл.
🔔 2 мастхев статьи по билдингу и фреймворку аи агентов:
• Anthropic: Building Effective Agents - лучший текст об агентах в продакшне. Прочитайте перед тем, как строить что-либо агентское;
• OpenAI: A Practical Guide to Building Agents - также, пока не прочтете, дальше не двигаетесь.
На чем сфокусироваться при сборке агента?
• Четко определяем цель агента в системном промпте;
• Даем ему правильные инструменты (3–5 максимум для первого агента);
• Пишем описания инструментов так, чтобы их невозможно было неправильно
интерпретировать (в тупую просим иишку создать описание для инструмента без двойных смыслов);
• Устанавливаем лимит итераций (обычно 10–15), чтобы агент никогда не зацикливался
навсегда;
• Для любого необратимого действия добавляем шаг одобрения человеком (типа, апрув перед отправкой письма покупателю).
🔔 Ресурсы для правильной сборки:
• n8n AI Agent Node Docs - поможет понять логику агента и собрать свой первый рабочий AI-воркфлоу;
• n8n AI Agent Templates - показывают уже собранные сценарии, которые можно открыть, изучить и адаптировать под себя.
Практика: Создаем агента поддержки в n8n для тикетов Tier 1. Агент классифицирует тикет –> для известных проблем ищет решение в базе знаний и отвечает –> для вопросов по аккаунту вытягивает информацию –> для всего остального – эскалация в Slack с полным контекстом. Никогда не отправляет ответ без проверки уверенности.
🔔 Когда и где использовать (фреймворк принятия решения):
• Один вызов LLM: если задача решается одним промптом с достаточным контекстом;
• Фиксированная цепочка: если шаги предсказуемы и всегда идут в одном порядке (большинство процессов!);
• Агент: только если количество шагов реально неизвестно и зависит от входных данных.
Еще один важный момент - точки одобрения человеком. Такие апрувы стоит использовать только в необратимых ситуациях - отправить письмо или списать деньги.
🔔 Ресурсы:
• n8n: Wait Node - полезен для задержек, rate limiting, синхронизации шагов и сценариев, где нельзя выполнять всё сразу;
• Slack Block Kit Builder - визуальный конструктор для сообщений и интерфейсов в Slack.
Надежность процесса (то что вам никогда не покажут в демо):
• Лимиты итераций, чтобы агент не зацикливался;
• Retry для каждого инструмента с фоллбэком;
• Логирование каждого вызова инструмента для отладки;
• Путь эскалации на человека, когда агент запутался.
Канал | Чат воркеров
