Первый ИИ-агент за выходные: одна задача, готовая платформа и три места, где он сломается
«Как сделать ИИ-агента» — 1 105 запросов в месяц в Wordstat, и за большинством один вопрос: можно ли собрать рабочее без программиста. Можно: агент на одну задачу собирается за выходные на готовой платформе — вы пишете ему инструкцию, выдаёте доступ к двум-трём сервисам и включаете. От чат-бота он отличается тем, что делает шаги сам: читает письмо, заполняет строку в таблице, пишет ответ и решает, что дальше. Ниже — как выбрать задачу, план на два дня и три места, где агент сломается в первую неделю; что вообще называют агентом — в статье [AI-агент: что это](/blog/ai-agent-chto-eto).
Одна задача, которая подходит первой
Первый агент должен забрать задачу, которая повторяется каждый день, начинается с текста и заканчивается понятным результатом. Разобрать входящую почту и разложить письма по папкам с пометкой «срочно». Прочитать заявку с сайта и заполнить по ней строку в таблице. Собрать отзывы за день и подготовить черновики ответов. Сверить остатки в двух таблицах и написать, где расходятся.
Четыре признака подходящей задачи
Вход — текст или таблица, а не звонок и не бумага. Выход описывается одним предложением. Правило решения человек объясняет за пять минут; если он говорит «по ситуации», агент тоже будет решать по ситуации. Ошибка обратима: письмо можно переложить, строку исправить, а списанные деньги и отправленное клиенту сообщение вернуть нельзя.
Запишите задачу как должностную инструкцию для новичка
Что приходит, что сделать, куда положить результат, когда позвать старшего. Этот текст — половина агента. В ТехМаркете задача звучала так: «следить за лотами спецтехники на десятках площадок и присылать подписчику подходящие». Там работают жёсткие правила без языковой модели — парсер собирает 5 630+ лотов и обновляет их каждые 30 минут, — но формулировка для агента нужна ровно такая же: вход, выход, критерий.
Из чего собирается агент
Цель — одно предложение из инструкции
Инструменты — сервисы, к которым агент подключён: почта, таблица, календарь, CRM, поиск. Каждый инструмент — это доступ, который вы выдали, и действие, которое агент может совершить. Шаги — петля: агент читает вход, выбирает инструмент, применяет его, смотрит на результат и решает следующий шаг. Результат — то, что появилось в таблице, папке или черновике письма.
Пятый элемент, о котором забывают, — стоп-условия
Сколько шагов максимум на одну задачу. Что делать, если данных не хватает: не додумывать, а написать «не знаю» и передать человеку. Какие действия запрещены совсем: платежи, удаление, отправка клиенту без проверки.
Языковая модель в этой схеме — арендованная голова
Она ничего не знает о вашем бизнесе и не помнит вчерашний день. Всё знание — в инструкции и подключённых источниках. Поэтому агент и собирается за выходные: вы не пишете код, вы пишете инструкцию и выдаёте доступы.
Хотите попробовать по ходу чтения? Инструменты из статьи — в один клик.
Где собирать без кода
Готовых платформ три типа.
Конструкторы агентов у разработчиков языковых моделей: в приложении модели вы создаёте помощника, вставляете инструкцию, прикладываете файлы и подключаете сервисы через готовые интеграции. Проще всего для задач «прочитать — решить — написать».
Платформы автоматизации с блоком агента — Make, Zapier и российские аналоги. Есть триггер («пришло письмо», «появилась строка»), блок с языковой моделью, который принимает решение, и действия в сотнях сервисов. Подходит, когда агент ходит между системами.
Агрегаторы нейросетей — не конструкторы агентов, а место, где проверить голову до подключения к живым данным. В SYNTX вы вставляете инструкцию, прогоняете через неё двадцать реальных писем из архива и видите, где модель ошибается; заодно сравниваете две-три модели на одних примерах. Инструкцию лучше писать по-английски, примеры — на русском.
Тарифы и лимиты платформ проверяйте на дату публикации: они меняются чаще, чем выходят статьи.
Суббота: инструкция и двадцать примеров
Утро — инструкция
Роль в одном предложении. Что приходит на вход и в каком виде. Правила решения — списком, по одному на строку, с примером: «письмо от поставщика со словом “счёт” — в папку “Оплата”; пометка “срочно”, если срок меньше трёх дней». Запреты — отдельным списком. Формат выхода — строго: какие поля, в каком порядке.
День — примеры
Возьмите двадцать реальных писем или заявок за прошлый месяц, включая пять неудобных: без темы, на два вопроса сразу, с ошибками. Прогоните через модель с вашей инструкцией и запишите, где она ошиблась. Каждая ошибка — правка в инструкцию, а не в пример.
Вечер — второй круг на тех же двадцати
Если ошибок больше двух, инструкция сырая, и подключать её к живой почте рано. Не расширяйте задачу, пока первая не стабильна: агент «про всё» ломается так же, как бот про всё.
Воскресенье: доступы, песочница, первый запуск
Песочница. Копия таблицы, тестовый почтовый ящик, отдельный календарь — агент подключается к ним, а не к рабочим системам. Токены и пароли — от отдельного технического аккаунта с минимальными правами: только чтение там, где запись не нужна.
Первый запуск — на десяти письмах, пересланных в тестовый ящик
Читайте лог шагов: платформа показывает, какой инструмент агент вызвал, с какими данными и что получил. Именно в логе видно, где он решил не так, как вы задумали, и почему.
Режим черновика
Две недели агент работает на реальных данных, но каждое действие наружу — письмо клиенту, запись в CRM — уходит вам на подтверждение одной кнопкой. Вы читаете, правите инструкцию, подтверждаете. Когда неделя прошла без правок, включайте автономный режим на обратимые действия. Необратимые оставьте себе.
Три места, где он сломается
Доступы. Токен истёк, у технического аккаунта нет права на запись, включилась двухфакторная проверка — и агент не может выполнить шаг. Опасно не то, что он остановится, а то, что модель может отчитаться так, будто шаг сделан. Лечение: проверка результата в конце каждого прогона — строка появилась, письмо переложено — и уведомление вам при любой ошибке инструмента.
Зацикливание. Агент не может решить задачу, повторяет шаг, получает тот же результат и повторяет снова, расходуя оплаченные токены. Лечение: лимит шагов, таймаут и правило «после трёх попыток — человеку».
Выдумка. Модель уверенно вписывает в таблицу телефон, которого не было в письме, или называет клиенту срок, которого нет в источнике. Лечение: каждое поле — только из источника, иначе пусто; ответы клиентам — по базе знаний, как в статье база знаний для чат-бота; всё наружу — через режим черновика.
Если за неделю агент не сломался ни в одном из трёх мест, вы проверяли его недостаточно.
Когда выходных не хватит и когда звать студию
Агент за выходные хорош, пока задача одна, системы две и ошибка обратима
Границы видны быстро. Данные лежат в 1С или самописной базе без готового подключения. В задаче персональные данные клиентов, и отправлять их на зарубежную платформу вы не хотите. Агент решает про деньги: возврат, скидка, счёт. Поток — сотни обращений в день, и нужен журнал, кто что решил. Или задач уже три, и они зависят друг от друга.
Это наша работа
ИИ-агент на один процесс — 150 000 ₽ за 3 недели, до двух интеграций, логи и мониторинг, обучение команды. Два-три связанных процесса с 1С и передачей спорных случаев человеку — 300 000 ₽; как агент разбирает заявки — в статье обработка заявок ИИ. Агенты для нескольких отделов сразу, в вашей инфраструктуре и с регламентами доступа — проект от 600 000 ₽ с исследованием процессов и менеджером.
Агент, собранный за выходные, — лучшая подготовка к такому проекту
У вас уже есть инструкция, примеры и список мест, где он ломался. С ними опишите задачу — за 24 часа скажем, хватит ли платформы или нужна разработка, и назовём цену.
Частые вопросы
Что спрашивают до заказа — с ответами, которые мы даём на брифе.
Как сделать ИИ-агента без программирования?
Выбрать одну задачу с текстовым входом и понятным выходом, написать инструкцию с правилами и запретами, собрать агента в конструкторе у разработчика модели или на платформе автоматизации, подключить два-три сервиса и две недели работать в режиме черновика.
Как настроить ИИ-агента, чтобы он не выдумывал?
Каждое поле результата — только из источника, иначе пусто. Ответы клиентам — по базе знаний, а не из памяти модели. Лимит шагов, проверка результата в конце прогона и передача человеку, когда данных не хватает.
Чем ИИ-агент отличается от чат-бота?
Бот отвечает на сообщение по сценарию или базе знаний и ждёт следующего. Агент сам выполняет цепочку: читает, решает, вызывает инструмент, проверяет результат и идёт дальше — без человека между шагами.
Сколько стоит ИИ-агент?
Самостоятельно — подписка на платформу и оплата токенов модели, на дату публикации это тысячи рублей в месяц, плюс два выходных. Агент на один процесс с интеграциями, логами и обучением команды у нас — 150 000 ₽ за 3 недели.
Как это выглядит на практике
Где это сделать самому
Инструменты, в которых собирается то, о чём статья: что делает хорошо, чего от него не ждать — и кнопка, чтобы попробовать на своей задаче.
SYNTX
Тексты, картинки, видео и музыка в одном Telegram-боте и веб-приложении: ChatGPT, Gemini, Kling, Veo, Sora, Suno и ещё сотня моделей по одной подписке. База знаний с инструкциями на русском.
- Одна подписка вместо десятка сервисов — тексты, картинки, видео, музыка
- Работает прямо в Telegram, ничего устанавливать не нужно
- Библиотека трендов: повторить популярный эффект в несколько кликов
- База знаний на русском — инструкции по каждой модели
Это подписка, а не оплата за использование: если генераций мало, посчитайте, окупится ли месяц.
Попробовать SYNTXПохожая задача? План и расчёт за 24 часа
Расскажите, что нужно сделать. Подскажем, хватит ли пакета с фиксированной ценой или это проект от 600 000 ₽, и вернёмся с планом.