Опубликовал InvestGlass, 18 Сентябрь 2025.

Стоит ли вам создавать агента? Практическое руководство для тех, кто интересуется созданием эффективных агентов искусственного интеллекта

Итак, вы слышали всю эту шумиху об агентах искусственного интеллекта и задавались вопросом: “Стоит ли мне создавать агента для своей работы или лучше придерживаться более простых рабочих процессов?”

Если вы похожи на большинство разработчиков, команд и любопытных пользователей, занимающихся искусственным интеллектом, вы, вероятно, уже видели инструменты для создания агентов, прочитали немного документации и, возможно, даже попытались создать своего первого агента ИИ. Но вот в чем дело: создание агентов ИИ - это не просто создание большой языковой модели, добавление нескольких определений инструментов и завершение работы. Создание агентов включает в себя более широкий процесс разработки, интеграции и развертывания модульных компонентов ИИ, часто с использованием правильного фреймворка для обеспечения плавной интеграции и масштабируемости в различных средах.

Вам нужно понять, когда стоит создавать агентов, какие основные принципы заставляют их работать хорошо - например, как агенты управляют контекстом, чтобы динамически взаимодействовать с инструментами и данными, - и почему многие из них терпят неудачу в производстве. Давайте разберемся в этом просто и практически, без лишней шумихи.

Почему ИИ-агенты - это большая удача (но не всегда правильный ответ)

Агенты искусственного интеллекта - это, по сути, системы, работающие на основе большой языковой модели (LLM), которая может взаимодействовать с инструментами, Они получают доступ к данным, выполняют промежуточные шаги и интеллектуально реагируют на ввод. Они чувствуют себя почти людьми, выполняя инструкции, управляя потоком разговоров и обеспечивая работу многих приложений. Эти агенты способны интегрироваться с внешними инструментами, получать доступ к специализированным данным и выполнять сложные задачи, что отличает их от более простых решений по автоматизации.

Представьте себе:

Спрашиваю у агента текущую информацию о погоде в Лондоне, а она получает данные через API-ключ, получает знания из внешних источников, аккуратно форматирует их и даже записывает в текстовый файл в рабочем каталоге.
Создайте агента, который будет помогать вашим клиентам, читая локальные файлы, анализируя детали и автоматически предоставляя точные ответы.

Звучит блестяще, правда? И действительно, это так - ведь сложные задачи. Но если вам нужно автоматизировать простые задания (например, перемещение файла или отправку стандартных сообщений), агенты искусственного интеллекта могут оказаться излишеством. Рабочие процессы или другие инструменты справятся с этой задачей гораздо быстрее.

При развертывании агентов важно определить границы системы и требования, чтобы обеспечить безопасную и надежную работу.

Контрольный список: Когда нужно строить агентов?

Когда разработчики и команды спрашивают меня, как определить, стоит ли им начинать создавать агентов ИИ, я часто делюсь этим практическим контрольным списком. Считайте, что это обычный набор правил, которые можно применять, попивая утренний чай. Однако важно учитывать каждую деталь вашего сценария использования и требований, чтобы принять обоснованное решение.

Примечание: Будьте осторожны, чтобы не упустить специфические ограничения или проблемы интеграции - упущение этих деталей является распространенной ошибкой при принятии решения о создании агентов.

1. Достаточно ли сложна задача?

Если вы имеете дело с простыми задачами (например, “отправить электронное письмо X команде Y”), не стоит излишне усердствовать в проектировании. Но для многоэтапных процессов, требующих осмысления, таких как анализ отзывов клиентов из разных точек, где понимание и интеграция данных о местоположении имеет решающее значение для получения точных выводов, а также автоматическое составление отчетов, агент может оказаться как нельзя кстати.

2. Достаточно ли это ценно, чтобы оправдать себя?

Если вы создаете агента для чего-то тривиального, вы зря тратите жетоны и силы. Сосредоточьтесь на задачи, связанные с реальной ценностью, Например, автоматизация части процессов продаж, ответы на запросы клиентов или интеграция местных средств разработки в корпоративные системы. Рассмотрите возможность интеграции с облачными платформами или сервисами для повышения масштабируемости и доступности.

3. Можно ли автоматизировать все части задачи?

Проверьте, доступны ли необходимые инструменты, API или файлы. Агенты создаются в системе, и платформа автоматически создает необходимые ресурсы, такие как хранилища данных и конфигурации инструментов, чтобы обеспечить автоматизацию. Агенты не занимаются магией. Если у вас нет доступа к ключевым данным или системам, либо сократите объем работ, либо используйте гибридные подходы (например, человек в контуре).

4. Какова цена ошибок?

Сценарии с высокой степенью риска (например, медицинские или финансовые системы) требуют соответствующих ограждений. Поначалу можно держать агентов в режиме только для чтения, проверяя их поведение контролируемым образом, прежде чем передавать им ключи к выполнению инструментов.

Ваш первый агент искусственного интеллекта: Что ожидать

Допустим, вы готовы создать своего первого агента ИИ. Вот простой пример с использованием Python и библиотеки для создания агентов:

из my_agent_library import Agent, Tools
импортировать os

api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

tools = Tools([
    {"name": "weather_tool", "description": "Получение текущей информации о погоде. Поле описания содержит подробное описание, чтобы помочь агенту использовать инструмент.", "execute": fetch_weather}
])

агент = Агент(
    model="gpt-4",
    api_key=api_key,
    tools=tools,
    working_directory="./agents",
    default="ответить с подробной информацией"
)

agent.create("Получить текущую погоду в Лондоне и сохранить ее в текстовом файле").

Этот фрагмент кода устанавливает агента с включенным выполнением инструмента и определяет инструкции для получения информации о погоде и ее локального сохранения. Поле описания в определении инструмента содержит подробные описания, которые помогут агенту понять и правильно использовать инструмент. Вы можете отправить агенту следующую команду для выполнения определенной задачи, например создания файла или запуска сценария.

Он минимален, но передает основные принципы: определите инструменты, импортируйте свои библиотеки, добавьте инструкции и позвольте агенту взаимодействовать с системами. Агент обрабатывает каждое сообщение в разговоре, чтобы сгенерировать соответствующие ответы и действия.

Создание эффективных агентов: От простого к сложному

Создавая эффективных агентов, думайте о них как о поэтапном повышении уровня. Начните с малого, а затем постепенно расширяйтесь. Хорошо продуманные подсказки важны для эффективного взаимодействия с инструментами, поскольку они направляют агента на создание точных и релевантных результатов.

Начните с базовых задач - Создайте нового агента для поиска в локальных файлах, ответов на вопросы о данных в текстовом файле или импорта заметок от клиентов и ответов на них.
Переход к выполнению инструмента - Включите инструменты, взаимодействующие с API, например, для получения погоды или поиска местоположения клиентов.
Обрабатывайте промежуточные шаги - Дайте своему агенту возможность планировать: разбивайте задачи на этапы, обрабатывайте входные данные шаг за шагом, основывайте ответы на надежных источниках данных и четко сообщайте о результатах.
Интеграция с другими инструментами - Расширьте возможности своего агента, связав его с CRM, системами управления проектами или приложениями для обмена сообщениями, чтобы отвечать на вопросы или автоматически отправлять обновления.

Растущая экосистема фреймворков для создания агентов делает это проще, чем когда-либо - даже если вы новичок в языках программирования.

No-Code и Low-Code конструкторы агентов

Хорошая новость: чтобы начать создавать агентов искусственного интеллекта, не нужно быть завзятым программистом. Многие современные конструкторы агентов позволяют вам создавайте агентов без написания большого количества кода вообще.

Например:

Перетащите подсказку, добавьте описание того, что должен делать ваш агент, подключите API-ключ и нажмите кнопку “Создать”.
Начните новый разговор с агентом, просто набрав “узнать текущую погоду в Париже”, и наблюдайте, как он мгновенно получает данные и отвечает.

Даже если вы предпочитаете более практичный подход, эти инструменты часто генерируют сниппет кода автоматически, что очень полезно для обучения.

Распространенные ошибки: Почему большинство агентов ИИ терпят неудачу в производстве

Именно здесь разработчики, даже опытные, спотыкаются:

Забудьте о соответствующих ограждениях: Агенты без ограничений могут получить доступ к инструментам или файлам, которые им не положены.
Недостаточно тщательное тестирование: Пропуск тестирования на промежуточных этапах означает, что вы не поймаете ошибки до того, как это сделают клиенты.
Плохой оперативный дизайн: Без четких инструкций и достаточного количества жетонов для рассуждений агенты застревают или галлюцинируют.
Отсутствие наблюдаемости: Если вы не можете увидеть журналы, сообщения или потоки данных, отладка практически невозможна.

Совет: Всегда создавайте рабочий каталог по умолчанию для локальной разработки, храните конфиденциальные API-ключи в безопасности и регистрируйте каждую команду, выполняемую вашим агентом.

Создание агентов искусственного интеллекта без кодирования: Да, вы можете!

Вам больше не нужно знать сложные языки программирования, чтобы создавать агентов. Платформы без кода позволяют вам:

Загрузите файл или подключитесь к локальным файлам.
Опишите (простым языком) задачи, которые вы хотите, чтобы агент выполнял.
Предоставьте подсказку или строку содержания, например: “Поиск моих заметок и ответы на вопросы клиентов”.”
Сразу же протестируйте агента, начав новый разговор.

Эти платформы выполняют тяжелую работу по определению инструментов, промежуточных шагов и рассуждений LLM.

Роль разработчиков и команд

Несмотря на то, что инструменты "без кода" снижают барьер, разработчики по-прежнему играют решающую роль. Они:

Импорт библиотек и других инструментов для расширения агентов.
Написание сценариев выполнения инструментов и подключение API.
Проведите тщательное тестирование агентов с использованием различных сценариев ввода данных.
Документируйте системы, фрагменты кода и возможности, чтобы пользователи могли повторить успех.

Хорошая документация и четкие инструкции обеспечивают бесперебойное взаимодействие команд и клиентов с агентами.

Развивающаяся экосистема инструментов

Пространство агентов искусственного интеллекта превратилось в растущую экосистему инструментов. Независимо от того, занимаетесь ли вы локальными разработками или внедряете их в производство для корпоративных клиентов, у вас теперь есть множество приложений на выбор:

Конструкторы агентов с визуальными интерфейсами.
Предварительно настроенные агенты, которые отвечают на определенные задачи (например, поиск локальных файлов или получение информации о погоде).
Библиотеки, интегрирующиеся с языками программирования и фреймворками, которые уже используют разработчики.

Применение агентов искусственного интеллекта в реальном мире

ИИ-агенты оказывают реальное влияние на широкий спектр отраслей, изменяя способы решения сложных задач организациями и пользователями. Например, в сфере обслуживания клиентов агенты на базе ИИ могут отвечать на вопросы круглосуточно, помогая пользователям решать проблемы и получать доступ к информации мгновенно - больше не нужно ждать на линии. Системы здравоохранения используют эффективных агентов для анализа данных о пациентах, помощи в постановке медицинских диагнозов и даже создания индивидуальных планов лечения, при этом бережно обращаясь с конфиденциальной информацией.

Финансовые команды используют агентов ИИ для выявления мошеннических операций, прогнозирования рыночных тенденций и предоставления индивидуальных инвестиционных рекомендаций, автоматизируя задачи, которые раньше требовали многочасового ручного анализа. В сфере образования агенты могут создавать персонализированный опыт обучения, оценивать задания и предоставлять студентам обратную связь в режиме реального времени, делая обучение более адаптивным и увлекательным.

Мощными агентами являются их способность разбивать сложные задачи на управляемые шаги, взаимодействовать с различными источниками данных и выдавать готовые к действию ответы. Фреймворки и инструменты для создания агентов упрощают создание и развертывание таких систем, позволяя разработчикам и командам сосредоточиться на создании эффективных агентов, отвечающих реальным потребностям. Конечно, важно соблюдать баланс между производительностью, стоимостью и задержками - особенно по мере того, как агенты будут играть все более ответственную роль в критически важных системах. Вдумчивое применение агентов ИИ для решения правильных задач позволит организациям повысить эффективность и улучшить качество обслуживания пользователей.

Измерение эффективности работы агента

Создать эффективные агенты - это не просто запустить их в работу, но и убедиться в том, что они действительно приносят пользу. Для этого необходимо измерить, насколько эффективно работает ваш агент ИИ. Начните с отслеживания ключевых показателей эффективности (KPI), таких как точность, время отклика, удовлетворенность пользователей и частота успешного выполнения агентом поставленных задач. Такие показатели, как точность, отзыв и F1-score, помогут вам глубже понять, насколько надежно ваш агент отвечает на вопросы и обрабатывает запросы пользователей.

Отзывы пользователей - еще одна золотая жила для совершенствования. Собирая и анализируя отзывы, вы можете выявить закономерности, определить болевые точки и усовершенствовать поведение вашего агента. Регулярное тестирование - как автоматизированное, так и с участием реальных пользователей - гарантирует, что ваш агент готов к реальным сценариям и может легко справляться с неожиданными воздействиями.

Инструменты и фреймворки для создания агентов, такие как LangChain и Vertex AI Agent Builder, облегчают мониторинг, тестирование и оптимизацию агентов. Они предоставляют встроенную аналитику и среду тестирования, поэтому разработчики могут сосредоточиться на создании эффективных агентов, которые со временем становятся все лучше. Помните, что создание ИИ-агентов - это итеративный процесс: измеряйте, изучайте и совершенствуйте, чтобы ваш агент продолжал удовлетворять потребности пользователей и приносить надежные результаты.

Безопасность и надежность агентов

Когда речь идет о внедрении агентов ИИ в реальный мир, безопасность и надежность не подлежат обсуждению - особенно в таких чувствительных областях, как здравоохранение и финансы. Чтобы создать надежных агентов, разработчики должны внедрять соответствующие защитные механизмы на каждом этапе. Это означает проверку всех вводимых пользователем данных, изящную обработку ошибок, а также обеспечение безопасности хранения и обработки данных. Прозрачность принятия решений также является ключевым фактором: пользователи должны иметь возможность понять, как агент приходит к своим ответам, что способствует укреплению доверия.

Регулярное тестирование и аудит необходимы для выявления уязвимостей до того, как они превратятся в проблемы. Используя готовые фреймворки и инструменты для создания агентов, такие как Vertex AI Agent Builder, разработчики могут использовать встроенные функции безопасности и лучшие практики, что упрощает создание надежных и прочных агентов. Эти инструменты часто включают поддержку безопасной обработки данных, проверку ввода и подробное протоколирование, что позволяет отслеживать поведение агента и быстро устранять любые проблемы.

В конечном итоге создание безопасных и надежных агентов ИИ - это не просто технология, это создание систем, на которые пользователи могут положиться. Уделяя первостепенное внимание безопасности, прозрачности и постоянному тестированию, разработчики могут создавать агентов, которые не только хорошо работают, но и завоевывают доверие пользователей и заинтересованных сторон.

Заключительные размышления: Создавайте агентов обдуманно

Решение о создании агента не должно быть поспешным. Спросите себя:

Это сложная задача что действительно выиграет от ИИ?
Есть ли у меня данные, доступ и инструменты нужно?
Являются ли соответствующие ограждения на месте?

Если да, то создайте агента. Если нет, то, возможно, вам лучше придерживаться более простых рабочих процессов или использовать существующие инструменты. Помните: создание эффективных агентов - это не столько создание ярких демонстраций, сколько разработка надежных систем, которые действительно помогают клиентам, командам и пользователям.

Вопросы и ответы: Ответы на распространенные вопросы

1. Каковы 4 правила работы агентов искусственного интеллекта?

Сложность: Создавайте агентов только для сложных задач, требующих осмысления.
Ценность: Убедитесь, что задача стоит того, чтобы ее автоматизировать.
Осуществимость: Проверьте, доступны ли инструменты, API и данные.
Риск: Используйте соответствующие ограждения в условиях высоких ставок.

2. Почему мы используем агентов?

Потому что они позволяют автоматизировать задачи, с которыми не могут справиться рабочие процессы. Они взаимодействуют с данными, отвечают на вопросы, общаются с клиентами и отвечают разумно, позволяя командам и разработчикам сосредоточиться на более важных задачах.

3. Можно ли создавать агентов ИИ без кодирования?

Безусловно. Современные платформы позволяют создавать агентов, подключать API и даже тестировать возможности с помощью простого описания или подсказки. Просто войдите в систему, создайте новый аккаунт, вставьте ключ API и создайте нового агента, не касаясь кода.

4. Почему большинство агентов искусственного интеллекта терпят неудачу в производстве и как создать такие агенты, которые этого не сделают?

Большинство из них терпят неудачу, потому что им не хватает тестирования, наблюдаемости и защитных ограждений. Чтобы добиться успеха:

Начните с небольших примеров.
Проверяйте промежуточные шаги и следите за ходом разговора.
Предоставьте достаточно жетонов для рассуждений.
Четко формулируйте инструкции, включайте только необходимые инструменты и реагируйте на отзывы пользователей.

Следуйте этим основным принципам, и вы создадите эффективных агентов, которые действительно работают - читают ли они текстовый файл, отвечают на сообщения клиентов или получают информацию о погоде для нового разговора.

искусственный интеллект