Створення АІ-агента

Мета роботи. Ознайомитися з поняттям інтелектуальних агентів та набути практичних навичок створення й налаштування AI-агентів без написання програмного коду з використанням сучасних онлайн-платформ і великих мовних моделей.

ШІ-агент — це програмне забезпечення, яке автономно виконує завдання для досягнення певної мети. На відміну від простого скрипта чи традиційного чат-бота, який дотримується жорсткого, попередньо визначеного набору правил, ШІ-агент може сприймати своє середовище, міркувати, планувати низку дій та виконувати їх самостійно. Уявіть собі його як члена цифрової команди, якому ви ставите важливе завдання, і він визначає кроки для його досягнення.

Щоб створити агента на основі штучного інтелекту, потрібно спочатку зрозуміти його основні компоненти. Ці частини працюють разом у безперервному циклі, щоб забезпечити агенту його інтелект та автономність.

Складові ШІ-агента

• Perception (Сприйняття). Агент збирає інформацію зі свого оточення за допомогою «давачів», які можуть бути текстовим введенням, потоком даних API або електронною поштою.
• Reasoning (Міркування). Мозок агента, що працює на базі LLM обробляє сприйняту інформацію, аналізує ситуацію та планує низку дій для досягнення своєї мети.
• Memory (Пам'ять) є критично важливою для довгострокового планування та контексту. Агенти мають як короткочасну пам'ять (для поточної розмови), так і довгочасну пам'ять (для минулих взаємодій та знань). Це часто реалізується за допомогою векторної бази даних.
• Action/Tools (Дія/Інструменти). Агент може використовувати різноманітні «інструменти» для виконання завдань, таких як виклик зовнішнього API, запуск інтерпретатора коду або виконання веб-пошуку. Можливість використовувати ці інструменти є ключовою особливістю сучасних агентів зі штучним інтелектом.
• Planning (Планування) є здатністю агента розділяти складну мету на менші, керовані кроки.

Створення ШІ-агентів у 2026 році доступне через різноманітні платформи без коду та фреймворки з відкритим кодом, які пропонують різні рівні безкоштовного доступу.

1. Безкоштовна платформа або фреймворк

No-Code (найпростіше)

• Lindy. Пропонує безкоштовний рівень (до 40 завдань/місяць) з попередньо створеними шаблонами для помічників з продажу, HR та зустрічей.
• Botpress. Візуальний конструктор елементів з функцією перетягування для розгортання агентів на вебсайтах, у WhatsApp або Slack без початкових витрат.
• AgentGPT. Веб-інструмент для створення швидких автономних агентів з безкоштовним рівнем приблизно 20 запусків на день.

Low-Code/Developer (потужне)

• n8n. Інструмент для роботи з відкритим кодом, який можна безкоштовно запускати локально через Docker для підключення LLM до понад 400 програм.
• Flowise. Інтерфейс користувача LangChain з функцією перетягування елементів; він має відкритий вихідний код і безкоштовний для самостійного розміщення.
• CrewAI. Найкращий варіант для багатоагентних команд на основі ролей. Пропонує безкоштовний рівень для особистого використання.

2. Безкоштовний «Мозок»

Агента підключають до відкритої Великої Мовної Моделі (Large Language Model, LLM):

• На основі API. Використати безкоштовні кредити або пробні версії від таких постачальників, як OpenAI (обмежена), Anthropic Claude або Groq (часто пропонується безкоштовний рівень високошвидкісного доступу для розробників).
• Локальний (100% безкоштовно). Використати Ollama для запуску таких моделей, як Llama 3 або Mistral, безпосередньо на локальному комп'ютері, гарантуючи відсутність плати за API чи проблем із конфіденційністю даних.

3. Побудова архітектури агента

Стандартні кроки на більшості платформ:

• Визначити обсяг. Точно вказати, що повинен робити агент (наприклад, «Дослідити основних конкурентів та скласти звіт»).
• Встановлення системних промптів. Написати чіткі інструкції, що визначають особистість, тон та обмеження агента.
• Додати інструменти. Підключити «руки» до свого агента за допомогою інтеграцій, таких як Gmail (для надсилання електронних листів), Пошук Google (для пошуку даних) або Slack (для сповіщення команд).
• Створення бази знань. завантаження PDF-файлів або посилання на URL-адреси веб-сайтів, щоб агент мав конкретні дані для посилання.

4. Тестування та розгортання

• Тестування. Використовувати вбудовані симулятори в таких інструментах, як Botpress або Voiceflow, щоб уточнити відповіді перед публікуванням.
• Розгортання. Багато безкоштовних планів дозволяють вбудовувати агента як веб-віджет або прив’язувати його до бота Telegram за допомогою безкоштовного токена API.

Найкращі безкоштовні інструменти для створення ШІ-агентів

1. AutoGen.

AutoGen спеціалізується на створенні багатоагентних систем, де різні ШІ-агенти можуть співпрацювати для вирішення проблем.

Основні характеристики:

• Візуальний інтерфейс для створення мультиагентних розмов.
• Вбудовані шаблони для поширених типів агентів.
• Підтримує вирішення складних проблем шляхом співпраці агентів.
• Безкоштовний рівень зі щедрими лімітами використання.

Найкраще підходить для створення агентів, які повинні працювати разом, наприклад, дослідницької групи, де один агент знаходить інформацію, а інший її узагальнює.

Приклад. Використання AutoGen для створення системи дослідження контенту, де один агент знаходить трендові теми, інший досліджує ці теми, а третій створює плани контенту – і все це без написання коду.

2. Flowise (на основі LangChain)

Flowise — це візуальний інструмент без коду, побудований на основі LangChain, який надає можливість створювати робочі процеси на основі штучного інтелекту за допомогою інтуїтивно зрозумілого інтерфейсу перетягування.

Основні характеристики:

• Інтерфейс перетягування для створення робочих процесів агентів.
• Широкі можливості інтеграції з різними інструментами та джерелами даних.
• Візуальне представлення логіки агента.
• Відкритий код з безкоштовним варіантом самостійного хостингу.

Найкраще підходить для створення агентів зі складними робочими процесами, яким потрібен доступ до кількох джерел даних або інструментів.

Приклад. Агент, що відстежує відгуки клієнтів на різних платформах, аналізує настрої та генерує шаблони відповідей.

3. CrewAI

CrewAI використовує унікальний підхід, організовуючи ШІ-агентів в команди на основі ролей, подібно до команд з людськими проектами.

Основні характеристики:

• Інтуїтивно зрозуміла рольова структура, яку легко зрозуміти початківцям.
• Простіший синтаксис порівняно з іншими фреймворками.
• Вбудовані шаблони співпраці.
• Безкоштовний рівень для особистого користування.

Найкраще підходить для делегування завдань та командних робочих процесів, де потрібно, щоб кілька агентів з різними спеціалізаціями працювали разом.

Приклад. Команда з огляду літератури, де різні агенти шукають статті, виявляють ключові висновки, порівнюють методології та збирають посилання – виконуючи за лічені години те, що зазвичай займало б тижні.

4. Агент GPT

AgentGPT пропонує один з найпростіших інтерфейсів для швидкого створення автономних агентів.

Основні характеристики:

• Надзвичайно зручний інтерфейс.
• Швидке налаштування з мінімальною конфігурацією.
• Веб-орієнтований, без необхідності встановлення.
• Безкоштовний рівень з базовим функціоналом.

Найкраще для початківців, які хочуть створювати простих агентів з мінімальним часом налаштування.

Приклад. Освітній агент, який допомагає генерувати запитання для вікторин та навчальні матеріали для уроку.

5. n8n Візуальний конструктор бекенда, автоматизацій та інтеграцій

n8n – це відкрита платформа для автоматизації сценаріїв, що вміє створювати складні інтеграції та автоматизувати бізнес-процеси без глибоких знань програмування. Головна перевага n8n полягає у гнучкості вибору між версією в «хмарі» та локальним розгортанням на власній інфраструктурі. В сучасних підходах до автоматизації та бекенд-розробки, освоєння таких інструментів стане доречним.

В основі n8n лежить концепція сценаріїв - візуального представлення бізнес-процесу у вигляді пов'язаних вузлів (nodes). Кожен сценарій починається із тригерного вузла, який запускає виконання ланцюжка дій. Це може бути webhook (веб-хук), запланований час (cron), моніторинг файлів чи події із зовнішніх сервісів.

Regular nodes виконують основну роботу: отримують дані з API, трансформують інформацію, надсилають повідомлення. Core nodes можуть писати власний JavaScript код для складної логіки обробки даних. HTTP Request nodes забезпечують взаємодію з будь-якими REST API , роблячи n8n універсальним інтегратором.

Модель виконання n8n заснована на передачі даних між вузлами. Кожен вузол отримує вхідні дані, обробляє їх згідно з налаштуваннями та передає результат наступному вузлу в ланцюжку. Завдяки візуальному редактору робочих процесів можна відстежувати потік даних в режимі реального часу та легко налагоджувати складні сценарії.

n8n використовує Sustainable Use License – ліцензію fair-code програмного забезпечення, створену n8n у 2022 році. Вихідний код доступний на GitHub , що надає можливість вивчати архітектуру, створювати власні вузли та робити внесок у розвиток платформи. Ліцензія заснована на fair-code моделі – гібридному підході між відкритим та комерційним програмним забезпеченням.

Ліцензія дозволяє вільно використовувати, модифікувати та поширювати n8n з трьома обмеженнями:

• не можна продавати товар, основна цінність якого залежить від n8n;
• не можна хостити n8n та стягувати плату за доступ;
• не можна вбудовувати n8n у платні послуги.

Візуальний редактор сценаріїв n8n пропонує інтуїтивно зрозумілий інтерфейс drag-and-drop для створення автоматизації. Можна легко пов'язувати різні сервіси, не занурюючись у документацію API кожного з них. Платформа підтримує понад 400 готових інтеграцій – від найпопулярніших CRM-систем до спеціалізованих інструментів розробки.

Можливість додавання JavaScript-функцій робить n8n надзвичайно гнучким інструментом. В Core nodes можна реалізувати будь-яку логіку обробки даних, працювати з регулярними виразами, виконувати математичні обчислення чи трансформувати структури даних. HTTP Request nodes надають можливість інтегруватися з будь-якими REST API, навіть якщо готової інтеграції ще немає.

Користувацькі вузли розширюють функціональність платформи – спільнота активно створює нові інтеграції та ділиться ними через npm-пакети.

Сучасні версії n8n містять нативні функції AI для обробки тексту, аналізу даних і генерації контенту. Інтеграція з популярними AI-сервісами надає можливість створювати розумні сценарії, які автоматично класифікують запити, генерують відповіді чи аналізують настрої користувачів.

Створення ШІ-агентів для початківців

Загальний процес створення схожий на всіх платформах.

Крок 1. Вибір платформи

Студент обирає сервіс, який:

• Не потребує програмування.
• Має візуальний інтерфейс.
• Працює з LLM.

Обрати одну з платформ, наприклад:

• ChatGPT (Custom GPTs/Agents)
• Poe
• n8n
• Flowise
• Voiceflow
• інша no-code платформа.

На веб-сайті сервісу створити безкоштовний обліковий запис. Ознайомитися з інтерфейсом платформи та можливостями створення агентів.

Крок 2. Визначити мету агента

• Основне завдання, яке агент має виконати.
• Які вхідні дані йому знадобляться?
• Які результати очікуються від агента?
• Конкретні інструменти чи джерела даних, які агент повинен використовувати.

Приклади простих AI-агентів:

• Агент-конспектатор лекцій.
• Агент-пояснювач термінів ШІ.
• Агент-консультант для вступників.
• Агент для генерації тестових запитань.
• Агент-перекладач навчальних матеріалів.

Крок 3. Налаштування поведінки агента

Сформулювати основну інструкцію (prompt), яка визначає поведінку агента. Наприклад, «Ти — AI-агент, який допомагає студентам розуміти теми штучного інтелекту простими словами. Відповідай коротко, структуровано, без складних формул.»

Задати правила:

• Стиль відповідей.
• Обмеження (що агент не повинен робити).
• Формат відповідей (список, текст, таблиця).

За потреби додати приклади запитів і відповідей.

Крок 4. Налаштування особистості та можливостей створеного агента

• Визначити особистість та тон агента.
• Налаштувати параметри пам’яті, щоб визначити, скільки історії зберігатиме агент.
• Налаштувати спеціалізовані інструменти, до яких агент повинен мати доступ:
  • Пошук у Інтернеті.
  • Калькулятор.
  • Доступ до бази даних.
  • API-з'єднання.

Крок 5. Тестування та уточнення

• Виконати тестові запити, щоб побачити, як на них реагує агент.
• Визначити проблеми чи обмеження.
• Уточнити конфігурацію агента на основі продуктивності.
• Додайти більше можливостей за потреби.

Крок 6. Розгортання агента

Використати параметри розгортання платформи, щоб зробити агента доступним.

• Налаштувати відповідні засоби контролю доступу.
• Створення документації для користувачів.
• Встановити механізм зворотного зв'язку для постійного вдосконалення.

Згідно з опитуванням No-Code Today за 2024 рік, для створення агента початківці зазвичай витрачають:

• 1-2 години планування свого агента
• 2-3 години на створення початкової версії
• 1-2 години тестування та вдосконалення
• 30 хвилин розгортання

Це менше ніж робочий день для повнофункціонального помічника зі штучним інтелектом!