Как создать собственного ИИ-агента

В последние годы запрос «как создать ИИ-агента» стал одним из самых популярных в сфере технологий. С каждым годом растёт число людей и компаний, которые понимают, что создание ИИ-агентов — это не только задача программистов. Такой цифровой помощник может взять на себя рутинные процессы, работать с данными, давать советы, взаимодействовать с клиентами и экономить время.

ИИ-агенты — это умные программные системы, которые действуют от имени пользователя или бизнеса. Они умеют анализировать данные, автоматизировать рабочие процессы, строить логические цепочки и принимать решения. Уже сегодня такие агенты используются в чатах поддержки, в приложениях для управления задачами, в онлайн-ритейле и даже в сфере образования.

Основой работы агента является искусственный интеллект и нейросети, которые позволяют ему учиться, адаптироваться и выполнять всё более сложные задания. В отличие от обычных программ, цифровой помощник обладает памятью, может управлять состоянием диалога, интегрироваться с внешними сервисами через API и формировать цепочку промптов для достижения цели.

ИИ-агент — это уже не просто инструмент. Он не только выполняет команды, но и сам подсказывает, как лучше решить задачу. Именно поэтому создание таких агентов сегодня рассматривается как шаг к повышению эффективности и конкурентоспособности.

Но возможно ли разработать виртуального ассистента без знаний программирования? В этой статье мы рассмотрим, как шаг за шагом создать ИИ-агента без навыков кодинга, а также какие платформы помогут вам собрать и обучить собственного цифрового помощника.

Что такое ИИ-агент?

ИИ-агент — это не просто программа, а интеллектуальный инструмент, который может действовать автономно. Он анализирует данные, принимает решения и взаимодействует с окружающей средой так, чтобы достигать поставленных целей. В отличие от обычных приложений, виртуальные помощники умеют обучаться, использовать опыт прошлых взаимодействий и адаптироваться к новым условиям.

В основе их работы лежит сочетание технологий: искусственный интеллект, нейросети, алгоритмы машинного обучения и системы обработки естественного языка. Такой агент способен формировать логические цепочки действий, а также совершенствовать навыки через обратную связь и накопленный опыт. Подробно о том, что такое ИИ-агенты и как они работают, читайте в отдельной статье на NFT.ru.

Обычно автономный ассистент включает три ключевых компонента:

Архитектура и алгоритмы

В них задаются правила обработки данных и логика принятия решений.

Рабочий процесс

Он формируется на основе цели или задачи, заданной пользователем, и определяет план действий агента.

Автономные процессы

Это автоматизация повторяющихся операций без участия человека, что делает агента полезным помощником в повседневных задачах. О том, как ИИ-агенты уже начали взаимодействовать между собой на собственном языке, читайте тут.

Сегодня ведущие компании, такие как Google, Microsoft и OpenAI, активно инвестируют в фреймворки и платформы для разработки алгоритмических агентов. Эти технологии теперь доступны не только крупным корпорациям, но и небольшим компаниям и даже отдельным людям.

Где и как они используются?

ИИ-агенты сегодня применяются во множестве сфер — от бизнеса до медицины. Их основная ценность заключается в автоматизации процессов и ускорении принятия решений.

В разработке программного обеспечения агенты помогают автоматизировать ревью кода и тестирование смарт-контрактов. В здравоохранении они ускоряют диагностику и анализ медицинских данных, позволяя врачам сосредоточиться на лечении пациентов.

В производстве и логистике AI-системы делают работу быстрее и удобнее, контролируют запасы и сокращают затраты. В финансовой сфере они используются для улучшения клиентского опыта: умные помощники консультируют пользователей, анализируют запросы и даже помогают выявлять подозрительные операции.

Ритейл и e-commerce активно внедряют агентов для персонализации маркетинга и управления цепочками поставок. Веб-боты подбирают товары под интересы клиента, предлагают скидки и отслеживают доставку. Автономные помощники становятся универсальными инструментами, которые интегрируются в разные среды и формируют новые стандарты эффективности.

Подходы к созданию: no-code, low-code и разработка с нуля

Сейчас есть несколько вариантов, как создавать агентов на базе искусственного интеллекта. Выбор зависит от ваших целей, уровня технической подготовки и бюджета.

No-code платформы подходят тем, кто не знаком с программированием. Такие решения, как Autogen, CrewAI или LangChain, позволяют собрать цифрового помощника с помощью простых подсказок. Они удобны для малого бизнеса или частных задач, где важнее скорость запуска и простота интеграции.

Low-code решения дают больше гибкости и подходят компаниям, которым нужны кастомные сценарии. Например, Einstein от Salesforce сочетает готовый интерфейс с возможностью добавлять собственные настройки. Это баланс между удобством и возможностью влиять на логику агента.

Разработка с нуля (dev-подход) используется специалистами, которые хотят полный контроль над архитектурой и логикой. Здесь применяются фреймворки и облачные среды вроде Google Vertex AI или Amazon SageMaker. Такой подход нужен тем, кто понимает машинное обучение и программирование. Зато он даёт больше свободы.

Ниже представлена таблица, которая поможет понять, какой вариант подойдёт лучше.

Пошаговый гайд по созданию агента

Создание ИИ-агента — это не просто выбор инструмента, а выстраивание логики работы, которая будет решать ваши задачи автоматически. Чтобы система получилась полезной и устойчивой, важно пройти процесс по этапам.

Шаг 1. Определите цель и задачи

Прежде чем приступать к построению автоматизации, важно понять, зачем он вам нужен. Такой помощник может выполнять десятки функций: от обработки клиентских запросов до управления данными или поддержки маркетинговых кампаний.

Для бизнеса это значит, что агент способен взять на себя рутинные процессы и сэкономить ресурсы. Для частных пользователей — упростить повседневные дела: вести календарь, анализировать таблицы, помогать с обучением или генерировать тексты.

Сформулируйте ответы на ключевые вопросы:

1. Будете ли вы собирать агента на платформе без кода или хотите полную разработку виртуальных ассистентов с нуля?
2. Какой уровень автономности необходим: полностью самостоятельный агент или часть системы, где несколько помощников работают вместе?
3. Кому он будет служить: клиентам, сотрудникам, студентам, покупателям?
4. Какие данные агент будет обрабатывать и насколько важна защита информации?

Если цель сформулирована ясно, агент будет построен правильно, а ошибок станет меньше.

Шаг 2. Выберите подход к запуску

Если вы новичок, то no-code платформы станут лучшим стартом: они позволяют собрать умного помощника буквально за несколько часов. Малый бизнес чаще выбирает этот путь, чтобы протестировать гипотезу без больших затрат.

Если у вас есть базовые навыки программирования, можно использовать low-code решения. Они дают возможность настраивать логику и интеграции глубже.

А для компаний, которым нужна масштабируемая и надёжная система, подойдёт полноценная кастомная разработка. Такой подход открывает полный контроль над логикой агента, архитектурой и средой обучения, но требует больше ресурсов.

Шаг 3. Выбор инструментов и платформ

Следующий шаг — определить, на каких инструментах вы будете собирать агента. Сейчас есть много платформ и сервисов, которые помогают сделать это быстро. Они предлагают встроенные решения для памяти, интеграции с API, настройки логики и даже создания голосовых агентов.

No-code и low-code — хороший выбор для тех, кто только начинает разбираться в теме. Они позволяют собрать простого помощника без глубоких знаний в программировании. А если задача — сделать серьёзное бизнес-решение с высокой нагрузкой или нестандартной архитектурой, то лучше смотреть в сторону профессиональных сред и библиотек.

Ниже приведено сравнение популярных платформ.

Выбор платформы зависит от того, хотите ли вы быстро протестировать идею или построить масштабное решение. Но на любом этапе важно учитывать будущую интеграцию агента в ваши системы.

Шаг 4. Подготовка данных для обучения

Чтобы виртуальный помощник приносил реальную пользу, он должен опираться на качественные данные. Именно от них зависит, насколько точным, логичным и полезным окажется результат работы.

Учебные данные должны быть чистыми, актуальными и релевантными. Если модель будет учиться на ошибочных примерах, это приведёт к искажённым выводам и неправильным действиям. Поэтому процесс подготовки данных включает несколько этапов: очистку, разметку и структурирование.

Для дообучения можно использовать разные типы информации:

• текстовые диалоги и расшифровки общения с клиентами;
• голосовые записи с разными акцентами и интонациями;
• логи пользовательских действий, которые показывают привычные сценарии поведения.

Разметка данных — это основа. С её помощью нейросеть понимает контекст: каждому элементу ставят метку, которая объясняет, что это и зачем. Например, в чатах это могут быть категории вопросов, а в логах — тип действия пользователя.

Для бизнеса это особенно важно: грамотно подготовленные данные позволяют внедрить нейромодель в реальные процессы без риска ошибок. Так, даже базовый «умный помощник» сможет корректно реагировать на запросы, а со временем улучшать качество ответов.

Шаг 5. Обучение и дообучение

Когда данные подготовлены, начинается ключевой этап — обучение модели. На этом шаге ИИ-агент получает знания и формирует логику работы: от распознавания паттернов до принятия решений в новых ситуациях.

В no-code средах обучение сводится к настройке примеров диалогов и реакций. Так можно быстро внедрить умный алгоритм в работу и протестировать его на простых задачах. Это удобный вариант для компаний, которые делают первые шаги и хотят проверить гипотезу.

В более сложных сценариях применяется разработка агентной архитектуры на основе готовых моделей вроде GPT или BERT. Такой подход ускоряет процесс и повышает точность. При этом дообучение (fine-tuning) позволяет подстроить модель под конкретные задачи бизнеса: клиентский сервис, генерацию текстов, голосовые ответы или аналитику данных.

Существуют разные типы моделей:

• Нейросети хорошо справляются с большими объёмами информации и распознаванием закономерностей;
• Модели с подкреплением (reinforcement learning) обучаются методом проб и ошибок, постепенно улучшая результат.

Однако важно учитывать риски: переобучение приводит к тому, что агент запоминает только узкие сценарии и теряет гибкость. Недообучение, наоборот, делает его слишком поверхностным. Поэтому на этапе обучения нужно следить за балансом и регулярно тестировать модель.

Грамотное обучение — основа успешного внедрения автономного ассистента. Чем тщательнее подготовлен этот этап, тем эффективнее он будет работать в реальной среде.

Шаг 6. Тестирование и контроль работы агента

Перед тем как запускать цифрового помощника в полноценную эксплуатацию, важно убедиться, что он работает корректно. Тестирование позволяет выявить слабые места и понять, насколько агент готов к реальной среде.

Сначала используйте пробные задания и простые сценарии. Это покажет, насколько логично агент реагирует на запросы и соответствует ли результат ожиданиям. Для более глубокой проверки применяется кросс-валидация: часть данных используется для обучения, а часть — для оценки качества работы. Такой метод помогает избежать переобучения и сделать модель более универсальной.

После запуска необходим постоянный мониторинг. Нейромодель должна адаптироваться к изменяющимся условиям и сохранять актуальность. Для этого создаётся встроенный цикл обратной связи: пользователи оставляют отклики, агент корректирует поведение и постепенно становится точнее.

Грамотное тестирование — это не разовое действие, а непрерывный процесс. Чем внимательнее вы относитесь к контролю, тем надёжнее будет внедрение агентной системы и тем выше его ценность для бизнеса.

Шаг 7. Интеграция агента

Даже самый умный цифровой помощник будет малоэффективным, если его неправильно встроить в рабочую среду. На этапе интеграции важно продумать, как агент будет взаимодействовать с существующими системами: CRM, мессенджерами, сайтами или внутренними базами данных.

Для малого бизнеса основная задача — подключить агента к повседневным инструментам. Это может быть автоматизация ответов клиентам в чате, обработка заказов или генерация отчётов. В таком случае создание виртуальных помощников для бизнеса быстро окупается: агент снижает нагрузку на сотрудников и повышает скорость обслуживания.

Для компаний с более сложной архитектурой важно обеспечить интеграцию через API. Это позволяет агенту работать с корпоративными данными, подключать внешние сервисы и формировать единый рабочий поток. О том, как Web3-инновации влияют на стандарты для AI-агентов, читайте в материале о первом NFT-стандарте ERC-7857.

Главное — безопасность и контроль доступа. Нужно заранее определить, с какими данными агент может работать и какие действия ему разрешены. Такой подход снижает риски и делает внедрение технологии надёжным. Интеграция — это шаг, который превращает экспериментальный проект в реальный рабочий инструмент. От того, насколько плавно агент встроен в процессы, зависит его ценность для пользователей и бизнеса.

Примеры реальных агентов

Чтобы лучше понять, зачем нужны цифровые помощники и какие задачи они решают, рассмотрим несколько примеров.

Erica от Bank of America — голосовой агент и чат-помощник, который помогает клиентам управлять финансами, отслеживать расходы и планировать платежи. Это яркий пример того, как создание  автономной системы для бизнеса повышает лояльность клиентов и снижает нагрузку на сотрудников колл-центров.

Watson Assistant от IBM применяется в разных сферах — от медицины, банковского сектора и страхования до ритейла, телекома, образования, логистики, гостеприимства и государственных сервисов. Он демонстрирует, как гибкая разработка нейромоделей позволяет интегрировать их в разные бизнес-среды: от консультаций пациентов до поддержки e-commerce.

AutoGen и LangChain — это примеры фреймворков, которые дают возможность создавать собственных агентов даже без глубоких знаний программирования. Малый бизнес чаще всего использует такие решения, потому что они помогают быстро автоматизировать работу.

Перспективы развития этой технологии описаны в материале о сотрудничестве IoTeX и Eliza Labs по созданию AI-агентов нового поколения. Эти кейсы показывают, что технологии уже успешно применяются в реальной жизни. Сейчас дело не в том, использовать ли автоматизацию. Важно, кто внедрит её быстрее и сделает это эффективнее остальных.

Что может пойти не так и как этого избежать?

При запуске агента возможны трудности, о которых важно помнить заранее. На этапе обучения встречаются ошибки с данными: модель может унаследовать искажения (bias) или «застрять» на ограниченных сценариях, что снижает её гибкость. При интеграции часто возникают проблемы с совместимостью и безопасностью — агент получает слишком широкий доступ к данным или неправильно работает с API.

Ошибки могут быть и в логике: если цели определены неясно, агент будет действовать хаотично и не принесёт пользы. Поэтому успешное внедрение умного ассистента требует чёткой постановки задач, регулярного тестирования и внимательного контроля качества.

Выводы 

Создание ИИ-агентов уже не привилегия инженеров. Современные платформы позволяют собирать их без глубоких технических навыков. Сейчас есть много сервисов, позволяющих собрать цифрового ассистента всего за пару дней (например, ChatGPT GPTs, Replit Agents, LangChain, Flowise, Botpress, IBM Watson Assistant, Rasa, Zapier AI и многие другие). Главное — понимать, какую проблему вы хотите решить, и правильно выбрать подход: no-code для быстрых экспериментов, low-code для гибкости или полноценную разработку для масштабных проектов.

Виртуальные помощники становятся стандартом бизнеса: они помогают автоматизировать процессы, экономить ресурсы и повышать эффективность команд. Но не менее важно использовать их с умом: начинать с простых сценариев, учиться на ошибках и постепенно расширять возможности.

Каждый, кто сделает первые шаги сегодня, завтра окажется в числе тех, кто определяет новые правила игры. Попробуйте создать собственного умного помощника — и вы увидите, насколько проще и продуктивнее может стать ваша работа и жизнь.