AI-агент в Make (Integromat) — это автономная программная сущность, которая использует возможности больших языковых моделей (LLM) для принятия решений и инструменты платформы Make для выполнения действий. В отличие от линейных скриптов, такой агент умеет анализировать входящие данные, хранить контекст беседы и самостоятельно выбирать, какой инструмент применить для решения задачи.
Помните времена, когда мы просто перекладывали данные из Google Таблиц в Telegram и гордо называли это автоматизацией? В 2026 году это выглядит так же архаично, как попытка выйти в интернет через Dial-up. Сегодня правила игры изменились. Make перестал быть просто «клеем» для API. Теперь это полноценный бэкенд для AI-агентов, где вы собираете мозги и руки вашего цифрового сотрудника.
Я часто вижу, как новички пытаются писать сложных ботов на Python, мучаясь с развертыванием серверов и отладкой. Или, наоборот, пытаются собрать всё в n8n ai агент, но теряются в настройках нод. Мой опыт показывает: для 90% бизнес-задач связка Make + OpenAI Assistants API работает быстрее, дешевле и стабильнее. Давайте разберем, как создать ai агента, который реально работает, а не просто тратит ваши токены.
Архитектура современного агента: Триггер, Мозг, Инструменты
Разработка ai ии агента в 2026 году строится не на длинных «колбасах» из модулей, а на умной оркестрации. Мы не прописываем каждый шаг жестко («если А, то Б»). Мы даем агенту цель и набор инструментов. Схема выглядит так:
- Триггер (Уши): Вебхук от мессенджера, новое письмо или запись в CRM.
- Мозг (LLM): Модуль OpenAI Assistant или Anthropic, который понимает суть задачи.
- Инструменты (Tools): Функции, которые агент может вызвать (поиск в базе, создание счета, отправка сообщения).
Если вы хотите попробовать свои силы, рекомендую начать с регистрации в правильном месте: зарегистрироваться в Make.
Шаг 1. Настройка «Мозга» через Assistants API
Забудьте про старый модуль «Chat Completion». Для серьезной разработки ai агентов мы используем Assistants API. Почему? Потому что он умеет хранить контекст (Threads). Вам не нужно каждый раз скармливать нейросети всю историю переписки, разоряясь на токенах.
В настройках модуля OpenAI в Make выберите создание ассистента. В системном промпте (Instructions) четко пропишите роль. И вот тут важный нюанс: используйте JSON Mode. Нейросети — натуры творческие, могут начать лить воду. Требуйте от них сухой JSON.
Пример инструкции:
«Ты — технический помощник. Твоя цель — классифицировать запрос пользователя. Всегда отвечай в формате JSON: { 'intent': 'support', 'confidence': 0.9 }.»
Шаг 2. Function Calling — даем агенту руки
Это та самая магия, которая превращает болталку в полезный инструмент. Создание ai агента без возможности выполнять действия бессмысленно. В Make это реализуется через определение функций в настройках ассистента.
Допустим, агент должен уметь проверять остатки на складе. Вы описываете функцию check_inventory с параметром item_name. Когда пользователь пишет «Есть ли у нас красные кроссовки?», GPT-5 не галлюцинирует ответ, а возвращает вам команду: «Вызови функцию check_inventory с параметром ‘красные кроссовки'».
Make перехватывает этот запрос, идет в вашу базу данных (через модуль Google Sheets, Airtable или SQL), берет цифру и возвращает её обратно ассистенту. И только потом ассистент отвечает пользователю человеческим языком.
Лайфхак с маршрутизацией
Не пытайтесь засунуть всю логику в один сценарий. Это главная ошибка при разработке ai решений. Используйте паттерн «Диспетчер».
- Сценарий А (Диспетчер) понимает намерение.
- Если это продажа — отправляет данные в Сценарий Б.
- Если жалоба — в Сценарий В.
Это экономит операции и спасает ваши нервы при отладке.
https://kv-ai.ru/obuchenie-po-make
Шаг 3. Борьба с галлюцинациями и Data SEO
Даже в 2026 году модели могут выдумывать факты. Чтобы ваш ai агент яндекс (если вы интегрируете поиск) или корпоративный бот не врали, используйте RAG (Retrieval-Augmented Generation). В Make это делается через векторные базы данных (Pinecone/Weaviate), к которым есть нативные модули.
Перед генерацией ответа агент сначала ищет релевантные куски текста в вашей базе знаний, «читает» их, и только потом формирует ответ. Это критически важно для разработки ai для бизнеса.
Сравнение подходов к разработке
Часто спрашивают: писать код или собирать в Make? Давайте посмотрим на цифры.
Параметр Сборка в Make (No-Code) Разработка на Python (LangChain) Скорость запуска MVP 2-4 часа 3-5 дней Стоимость поддержки Низкая (оплата за операции) Средняя/Высокая (сервер + DevOps) Гибкость изменений Очень высокая (drag-n-drop) Низкая (рефакторинг кода) Порог входа Низкий (логическое мышление) Высокий (знание синтаксиса, git)
Коммерческая сторона и Тренды 2026
Если вы думаете о курсе по ai агентам, то сейчас самое время. Рынок перегрет запросами на автоматизацию, но специалистов, понимающих именно архитектуру агентов, а не просто «как подключить бота», единицы. Компании готовы платить за сокращение ФОТ (фонда оплаты труда), а агенты делают именно это.
Трендом этого года стали мульти-агентные системы. Это когда один бот пишет текст, второй его критикует, а третий верстает итоговый документ. В Make это реализуется через цепочку вебхуков. Также набирает обороты разработка ai ассистента с голосовым управлением (Voice-to-Action). Вы наговариваете задачу на бегу, а Make через Whisper транскрибирует её и ставит в Notion.
Кстати, для тех, кто хочет полный фарш в интеграциях, рекомендую взглянуть на MCP сервис автоматизации «ВСЁ ПОДКЛЮЧЕНО». Там есть готовые связки для wordstat, wordpress, Вконтакте, телеграм, нейросетей генерации картинок и фотостоков. Это существенно экономит время на создание кастомных коннекторов.
Кому и зачем нужно обучение?
Можно ли разобраться самому? Безусловно. Документация OpenAI открыта, Make Academy дает базу. Но курс ai разработка или наставничество нужны тем, кто ценит свое время. Я потратил сотни часов, отлавливая ошибки, когда агент зацикливался и сжирал $50 за ночь, или когда JSON не парсился из-за одной лишней запятой.
Обучение — это покупка чужого опыта и граблей, на которые вы не наступите. Если вы хотите превратить создание агентов в профессию или внедрить их в свой бизнес без боли, имеет смысл учиться системно.
Хотите научиться автоматизации рабочих процессов с помощью сервиса make.com и нейросетей? Подпишитесь на наш Telegram-канал.
Мы в MAX
Дополнительные ресурсы:
Обучение по Автоматизации, CursorAI, маркетингу и make.com
Блюпринты по make.com
Частые вопросы
Можно ли создать полностью бесплатный ai агент?
Условно да. В Make есть бесплатный тариф (1000 операций), а некоторые LLM провайдеры дают гранты на API. Но для стабильной работы в продакшене придется платить минимум $9 за Make и за токены нейросети по факту использования.
Чем ai агенты алиса отличаются от агентов в Make?
Агенты Алисы (Яндекс) работают внутри экосистемы Яндекса и имеют ограниченный набор навыков. Агент в Make — это кастомное решение, которое можно интегрировать с любым мировым сервисом (Google, Slack, HubSpot, Notion) без ограничений платформы.
Нужно ли знать Python для разработки ai агентов в Make?
Нет, знание кода не обязательно. Make — это No-Code платформа. Однако понимание логики работы API, форматов данных (JSON) и базовых принципов алгоритмизации будет большим плюсом.
Что делать, если агент «галлюцинирует»?
Уменьшите параметр Temperature в настройках модели (сделайте ближе к 0). Используйте четкие системные инструкции и обязательно требуйте подтверждения важных действий через человека (Human-in-the-Loop).
Какие ai компании разработка используют Make?
Make используют как стартапы, так и Enterprise-сектор (Uber, Spotify, Zalando) для внутренних процессов. Это стандарт индустрии для быстрой оркестрации данных.