Разработка ИИ-агентов: с чего начать и какие платформы выбрать

Разработка ИИ-агентов — это сборка программы, которая сама разбивает задачу на шаги и выполняет их подряд, обращаясь к нужным инструментам: базе данных, почте, таблице, внешнему сервису. Процесс начинается с текстового описания одного узкого процесса — что агент делает, какие данные использует и что требует подтверждения человека, — а выбор платформы встаёт только следующим шагом.

Дальше — три подхода к разработке, из каких этапов состоит процесс и какие ошибки чаще всего откладывают запуск на недели.

Три подхода к разработке агента

Для большинства внутренних задач компании достаточно первого или второго варианта. Разработка с нуля оправдана, когда готового подключения к нужной системе просто не существует — например, к собственной самописной базе данных компании.

Из каких этапов состоит разработка

1. Описание процесса текстом. Что агент делает, в каком порядке, какие данные читает и какой результат должен получиться. Без этого шага любая платформа соберёт агента, который решает не ту задачу.
2. Выбор инструментов и подключений. Только то, что нужно для этой конкретной задачи — почта, таблица, база. Лишние подключения увеличивают площадь ошибки и усложняют отладку.
3. Первая сборка на ограниченном наборе данных. Агент запускается не на всём потоке задач сразу, а на небольшой выборке, где результат можно сверить вручную.
4. Проверка на исторических данных. Прогон на заявках или обращениях за прошлый период, где ответ уже известен, показывает, где агент ошибается до того, как ошибка коснётся реальных клиентов.
5. Запуск с подтверждением человека. Первые недели агент готовит черновик решения, а не выполняет действие с необратимыми последствиями самостоятельно.
6. Расширение автономности. После серии успешных прогонов можно снять часть промежуточных проверок — но не все сразу и не для действий с деньгами или данными клиентов.

Ты агент для [название процесса]. Твоя задача: прочитать [источник
данных], определить [что нужно классифицировать или найти] и
подготовить [результат, например, черновик ответа] по шаблону
[шаблон]. Ограничение: не выполняй действие с необратимыми
последствиями без подтверждения; если входные данные не подходят
ни под один известный случай, передай задачу человеку с пометкой
«нестандартный случай», а не пытайся угадать результат.

Какая команда нужна для разработки

Для одного агента под узкую задачу достаточно одного человека, который понимает процесс изнутри — не обязательно программиста. Разработка усложняется, когда агентов становится несколько и они должны передавать задачу друг другу: тогда нужен человек, который следит за всей цепочкой целиком, а не за одним её звеном, иначе ошибка на одном шаге останется незамеченной до самого конца цепочки.

Подрядчик или штатный разработчик нужен конкретно для интеграции с системами, у которых нет готового подключения — остальная часть разработки, включая описание правил и проверку на данных, не требует специальных навыков программирования.

Где ИИ ошибается

Достраивает недостающие данные вместо остановки. Если на одном из шагов не хватает входной информации, агент может правдоподобно её додумать, а не запросить уточнение. Прямой запрет на это в описании роли снижает риск такой ошибки.

Копит ошибку по цепочке шагов. Неверная классификация на первом шаге делает неверными все последующие, и итоговый результат может выглядеть логично, но быть в корне ошибочным. Поэтому проверка именно ранних шагов важнее, чем проверка финального результата.

Расширительно трактует полномочия. Без явного ограничения агент может не просто подготовить ответ, а отправить его, если формулировка задачи допускает такое чтение. Каждое действие с необратимыми последствиями стоит прописывать как требующее подтверждения отдельно.

Не видит контекста за пределами подключённых систем. Устную договорённость или изменение условий, которых нет в базе, агент не учтёт — критичные решения всё равно должны опираться на человека, который держит в голове весь контекст ситуации.

Claude Code как инструмент разработки агента

Когда агенту нужен доступ к файлам проекта, коду или нескольким системам сразу, конструкторы без кода быстро упираются в границы готовых блоков. В этом случае разумнее разрабатывать агента через инструмент с прямым доступом к файловой системе и терминалу — например, Claude Code: он читает код проекта, пишет и правит файлы, запускает команды, а логику агента можно описать текстовой инструкцией, не поднимая отдельную инфраструктуру с нуля. Какие готовые подключения уже есть для такой разработки, разобрано в статье про плагины и MCP для Claude Code.

Минус этого пути — порог входа выше, чем у no-code конструктора: нужно хотя бы минимально ориентироваться в терминале и структуре проекта. Для разовой внутренней задачи без технической команды проще начать с конструктора, а к коду переходить, когда процесс действительно требует нестандартной интеграции.

Было и стало: разработка агента для отдела продаж

Было. Менеджер вручную разбирал каждую заявку из нескольких каналов: почта, форма на сайте, сообщения в мессенджере. На сортировку и подготовку черновика ответа уходило по несколько минут на заявку, а в пиковые дни часть заявок обрабатывалась с задержкой до суток.

Стало. Разработанный под эту задачу агент читает заявку из любого канала сразу при поступлении, определяет тип по заданным критериям и готовит черновик ответа с пометкой приоритета. Менеджер проверяет черновик и разбирает только нетиповые случаи, которые агент сам помечает как требующие внимания человека, а не пытается угадать результат.

Разработка такого агента заняла у команды несколько дней: день на описание правил классификации, день на подключение каналов и три дня на прогон на исторических заявках, прежде чем агент начал работать без постоянного контроля на каждом шаге.

Сколько стоит разработка агента

Стоимость разработки определяет не инструмент, а сложность процесса и количество систем, к которым нужен доступ. Агент под одну узкую задачу с готовыми подключениями собирается силами одного сотрудника практически без затрат на инструменты. Разработка с кастомной интеграцией к внутренней системе компании, которой нет среди готовых подключений, требует участия разработчика и занимает заметно больше времени — не из-за самого агента, а из-за интеграции вокруг него.

Частая ошибка на старте разработки

Самая частая ошибка — пытаться сразу разработать агента на всю цепочку процесса, с десятком подключений и правом действовать без подтверждения. Отладить такого агента сложно: если результат неверный, непонятно, на каком из многих шагов случилась ошибка, а исправление одного шага нередко ломает поведение на следующем.

Разумнее разрабатывать по одному узкому участку, довести его до стабильного результата на нескольких десятках прогонов и только после этого подключать следующий шаг цепочки. Такой порядок кажется медленнее в начале, но экономит недели отладки, когда агентов в цепочке становится несколько.

Разработка агента для разных задач компании

Задача влияет на то, сколько проверки нужно агенту перед запуском. Агент, который сортирует входящие обращения по теме, допускает ошибку без серьёзных последствий — её легко заметить и исправить вручную. Агент, который готовит документ для отправки клиенту или работает с оплатой, требует намного больше проверок на исторических данных до того, как ему разрешат действовать без подтверждения человека на каждом шаге.

Разработка с учётом этой разницы — не формальность, а способ не потратить недели на отладку агента, которому в принципе нельзя было доверять самостоятельные действия с первого дня.

Что дальше

Как собрать простого агента без программирования — в статье как сделать ИИ-агента без кода. Какие задачи агенты уже закрывают в бизнесе и с какого отдела начинать — в статье ИИ агенты для бизнеса. Готовые подключения и инструменты для разработки через Claude Code — в статье плагины, скиллы и MCP для Claude Code.

Ярослав Сажнев — преподаватель ИИ в РАНХиГС, внедрение ИИ в компании. Подробнее об авторе