AI‑агенты меняют правила игры: настраиваем GenAI, подключаем инструменты и строим мультиагентные процессы, которые работают почти сами. Простое руководство для старта.
AI‑агенты — это новая ступень развития технологий искусственного интеллекта. Если раньше мы использовали GenAI только для генерации текста или анализа данных, то сегодня AI‑агенты способны самостоятельно выполнять задачи, используя внешние инструменты и объединяя несколько моделей для совместной работы. В этой статье разберём, как создать AI‑агента, какие инструменты подключить и как построить мультиагентные процессы.
Что такое AI‑агент
Большие языковые модели (LLM) обучены на информации за определённый период и не обладают актуальными данными организаций. AI‑агент решает эту проблему: он способен воспринимать окружающую среду, использовать подключенные сервисы и совершать действия для достижения целей.
AI‑агент — это своего рода «надстройка» над GenAI, которая:
- Планирует действия — понимает задачу и строит план;
- Выполняет план — взаимодействует с внешней средой, используя инструменты;
- Действует автономно — не требует постоянного контроля человека.
Проще говоря, AI‑агент — это исполняемая программа, которая вызывает GenAI и внешние инструменты для решения конкретных задач. Например, он может одновременно анализировать данные, проверять контрагентов, делать расчёты и генерировать текстовые отчёты.
AI‑агент в n8n.io
В сервисе n8n.io есть специальная нода AI‑агента, позволяющая:
- Передавать промпты;
- Подключать сервисы GenAI;
- Использовать память для хранения контекста;
- Подключать инструменты для расширения функциональности.
Преимущество ноды в том, что можно динамически выбирать GenAI-сервис в зависимости от задачи или контекста запроса. В российских реалиях популярны LLM GigaChat и OpenRouter.
Инструменты для AI‑агента
Инструменты — это устройства, ПО или сервисы, которые дают агенту дополнительную функциональность. Примеры инструментов:
- Калькулятор для быстрых расчетов;
- Поисковые системы для актуальных данных;
- Сервисы проверки контрагентов;
- Локальные базы знаний для анализа.
Для стандартизации работы используется Model Context Protocol (MCP) — открытый стандарт для интеграции AI-моделей с внешними сервисами и источниками данных.
Важно отметить, что не все российские сервисы имеют открытые API или MCP‑сервера, но ситуация постепенно улучшается, и линейка доступных инструментов будет расширяться.
Взаимодействие нескольких AI‑агентов
Одна из самых интересных возможностей — мультиагентные системы. Можно построить процесс, где несколько AI‑агентов выполняют разные функции:
- Генератор промптов — создает запросы для других агентов;
- Исполнитель задач — выполняет действия и решает конкретные задачи;
- Критик — проверяет результаты и даёт замечания.
Такая структура позволяет автоматизировать сложные процессы, где агенты взаимодействуют через API или протоколы, синхронизируя свои действия и делегируя задачи друг другу.
Галлюцинации GenAI и контроль качества
AI‑агенты пока не могут полностью исключить ошибки или галлюцинации моделей GenAI. Чтобы снизить риск:
- Добавляйте сценарии проверки фактов;
- Организуйте контроль человеком при критических процессах;
- Настраивайте логику выхода из процесса при ошибках через ноду AI‑агента в n8n.io.
Такой подход позволяет интегрировать AI‑агентов в бизнес-процессы, сохраняя контроль над качеством решений.
Пример простого процесса
Для демонстрации я создал базовый процесс в n8n.io: несколько AI‑агентов без инструментов и памяти работают вместе, чтобы генерировать креативные маркетинговые тексты по запросу.
- Один агент получает задачу от пользователя;
- Второй генерирует текст;
- Третий проверяет соответствие текста запросу.
Даже такой простой пример показывает, как AI‑агенты могут облегчить рутинную работу и ускорить процессы.
Итоги
- AI‑агент — это промежуточный слой между человеком и GenAI;
- Инструменты расширяют возможности агента;
- Создание AI‑агента с подключением инструментов доступно любому пользователю;
- Полностью избавиться от галлюцинаций пока невозможно, но контроль и проверка помогают минимизировать ошибки;
- Мультиагентные процессы позволяют строить сложные автоматизированные цепочки действий.