Как создать ИИ-агента: три способа, от конструктора до кода

Что такое ИИ-агент

ИИ-агент — программа, которая сама планирует шаги и вызывает инструменты, чтобы выполнить задачу. Обычный чат-бот отвечает текстом. Агент получает задачу «собери отчет по продажам за неделю», сам открывает CRM, выгружает сделки, считает итоги и присылает результат.

У любого агента четыре части:

1. Модель, которая думает и решает, что делать дальше, — Claude, GPT, GigaChat, YandexGPT, DeepSeek или локальная модель.
2. Инструменты, через которые агент действует, — MCP-серверы, API сервисов, доступ к файлам и терминалу.
3. Инструкции — системный промпт и скиллы, где описано, как выполнять конкретные задачи.
4. Запуск — по сообщению в мессенджере, по расписанию или по событию в другой системе.

Создать агента — значит выбрать эти четыре части и соединить их. Три способа ниже отличаются тем, сколько кода придется писать.

Способ 1. Без кода, в конструкторе n8n

n8n — открытая платформа автоматизации, которую можно поставить на свой сервер. В ней есть узел AI Agent. К нему подключают модель и хотя бы один инструмент, и агент сам решает, какой инструмент вызвать. Агента собирают мышкой из готовых узлов. Например, триггер «пришло письмо» или «наступило 9:00», за ним узел агента, а дальше узлы Telegram, Google Таблиц или CRM.

Собрать сценарий быстрее помогает ИИ-агент в редакторе. MCP-сервер n8n-MCP дает Claude Code или Cursor справку по всем узлам n8n и шаблонам и проверяет конфигурацию до запуска, а набор n8n-skills учит агента писать выражения и связывать узлы. У обоих высокий риск, потому что с ключом API вашего n8n они создают и меняют рабочие сценарии, поэтому начинайте с копии.

Подойдет, если задача укладывается в понятный сценарий: получить данные, обработать, отправить. Сложную логику с десятком ветвлений в конструкторе поддерживать тяжело.

Способ 2. Готовый агент плюс свои скиллы

Быстрее всего взять готового агента и научить его вашим задачам. Код агента писать не нужно: вы подключаете модель, мессенджер и инструменты и описываете задачи в скиллах.

Hermes Agent от Nous Research (250 тыс. ★ репозитория) живет на вашем компьютере или сервере, отвечает в Telegram и выполняет задачи по расписанию. После сложной задачи он сам записывает порядок действий в скилл и улучшает его при следующих запусках. Установка, подключение модели и Telegram разобраны в отдельной инструкции.

OpenClaw устроен похоже. Его локальный шлюз держит сессии и инструменты, а ассистент доступен в Telegram, WhatsApp, Slack и других мессенджерах. Для российских сервисов к нему есть готовые плагины, например Битрикс24 для OpenClaw: агент переписывается с сотрудниками в чате портала и работает со сделками, задачами и контактами через REST API.

Свою задачу вы описываете в скилле — папке с файлом SKILL.md, где описано, когда и как ее выполнять. Как написать скилл, мы разобрали в отдельной статье, а доступ к сервисам агенту дают MCP-серверы из каталога.

Подойдет, если нужен личный или командный помощник: утренние сводки, ответы в мессенджере, работа с CRM и маркетплейсами.

У Hermes и OpenClaw в каталоге высокий риск: они выполняют команды на машине и хранят ключи от ваших сервисов. Как это ограничить, написано ниже, в разделе о правах.

Способ 3. Свой код на Agents SDK

Если агент встраивается в ваш продукт или сервис, его пишут кодом. Для этого есть три основные библиотеки.

• Claude Agent SDK — тот же цикл агента, инструменты и управление контекстом, что внутри Claude Code, но как библиотека для Python и TypeScript. Ставится командой pip install claude-agent-sdk.
• OpenAI Agents SDK — библиотека для Python с небольшим набором понятий: агенты с инструкциями и инструментами, передача задачи другому агенту, проверки входа и выхода. Работает и с моделями других поставщиков. Ставится командой pip install openai-agents.
• LangGraph от команды LangChain — фреймворк для сценариев с несколькими агентами и ветвлениями, ставится командой pip install langgraph. Для GigaChat есть пакет langchain-gigachat.

Для российских моделей пригодятся скиллы GigaChat, которые учат агента в редакторе писать интеграции с GigaChat API, от получения токена до RAG на LangChain. Прокси gigachat-bridge отдает GigaChat в форматах OpenAI и Anthropic, и библиотеки, рассчитанные на эти форматы, работают с ним без переделки.

Какую модель взять в России

Claude и GPT напрямую из России не оплатить, поэтому для агента есть три варианта:

• Российские модели. У GigaChat API физлица получают 365 млн бесплатных токенов на год, из них 250 млн для модели Lite. YandexGPT доступен через Yandex AI Studio.
• Шлюз с оплатой в рублях. SkillFoxx API дает Claude, GPT, Gemini и DeepSeek по одному ключу в форматах OpenAI и Anthropic, сейчас он в закрытой бете. Подробнее — в статье про Claude Code в России.
• Локальные модели через Ollama или LM Studio. Бесплатно, но нужен мощный компьютер, а агенту нужна модель с большим контекстом: Hermes, например, требует от 64 тыс. токенов.

Сколько стоит создать ИИ-агента

Сами инструменты бесплатны. n8n на своем сервере, Hermes, OpenClaw и библиотеки агентов распространяются с открытым кодом. Платить приходится за модель и сервер.

• Модель — от нуля с бесплатными токенами GigaChat до нескольких тысяч рублей в месяц на активной работе с Claude или GPT.
• Сервер для постоянной работы — недорогой VPS за несколько сотен рублей в месяц, если агент должен отвечать круглосуточно.
• Время на настройку — от вечера для готового агента со скиллами до нескольких недель для своей разработки.

Как не дать агенту лишнего

Агент действует от вашего имени, поэтому ошибка модели превращается в реальное действие: отправленное письмо, измененную цену, удаленный файл.

• Выдавайте токены с минимальными правами, для начала только на чтение.
• Включайте подтверждение опасных действий. В Hermes, например, опасные команды проверяются перед запуском, а в задачах по расписанию они по умолчанию запрещены.
• Запускайте агента в изолированной среде, например в Docker или на отдельном сервере, отдельно от рабочего компьютера.
• Смотрите уровень риска инструмента перед установкой. В каталоге SkillFoxx у каждой записи указано, что она умеет менять и какие права получает.

С чего начать

Если никогда не собирали агента, начните со второго способа. Поставьте Hermes по инструкции, подключите модель и Telegram и дайте одну задачу, например утреннюю сводку по почте. Через неделю станет понятно, чего не хватает, и тогда уже решайте, нужен ли конструктор или свой код. Подобрать скиллы и MCP-серверы под вашу задачу поможет подбор с Foxx AI.