1️⃣С НАЧАЛА ЦЕЛЬ
Агент не = промпт.
Он должен достигать цели, а не просто болтать.
Примеры:
— ответить на клиентский вопрос
— собрать отчёт по продажам
— проверить кредитную заявку
— найти инфу по запросу
2️⃣ПОДКЛЮЧАЕМ МОЗГ
Любая LLM подойдёт: GPT-4, Claude, Mistral, LLaMA 3 — зависит от задачи и бюджета.
Работать можно через API или локально (через Ollama, LM Studio и пр.).
3️⃣ДОСТУП К ДАННЫМ
Агенту нужен контекст.
Ты подключаешь:
— PDF / базы / Notion / CRM
— Google Sheets
— поисковики / сайты
Обычно используется RAG (достань → вставь в промпт).
Инструменты: LangChain, LlamaIndex, Weaviate, ChromaDB, Pinecone.
4️⃣ПОДКЛЮЧАЕМ TOOLS
Агент должен что-то делать, а не просто писать текст.
Примеры:
— достать данные из API
— посчитать сумму
— создать документ
— отправить сообщение
OpenAI → Function Calling / Assistants API
OSS → LangChain tools, AutoGen, CrewAI
5️⃣ПАМЯТЬ (ПО ЖЕЛАНИЮ)
Чтобы агент помнил суть общения и этапы задачи:
— Short-term память (в сессии)
— Long-term (через Qdrant, Redis, Weaviate и т.п.)
6️⃣ЛОГИКА ПОВЕДЕНИЯ
Реально умные агенты действуют пошагово:
ReAct — Reason → Act → repeat
ToT — разветвлённые рассуждения
Готовые фреймворки: AutoGen, LangGraph, CrewAI
7️⃣ОБЁРТКА И ПРОДАКШН
Хочешь юзать агента внутри продукта — оборачивай:
— чат-интерфейс
— API endpoint
— микросервис
— бэкенд-интеграция
8️⃣ТЕСТИМ, ЛОГИРУЕМ, УЛУЧШАЕМ
Ставим guardrails (Llama Guard, Guidance),
логируем (LangSmith, PromptLayer),
оцениваем — где тупит, где не туда пошёл.
🧿Короче: LLM + память + данные + действия + план → агент, который реально работает.
А вы уже используете ИИ-агентов в своих проектах?
Или пока смотрите со стороны?
Расскажите в комментах — кто что пробовал, на чём собирали, какие грабли словили.
Если интересно — можем разобрать конкретные кейсы.