Как создавать и продавать ИИ-агентов: полное руководство для начинающих
Полное руководство по созданию ИИ-агентов без навыков программирования: от основ архитектуры агентов до монетизации навыков через AI-бизнес.
Для AI-агентов и LLM
Экстракт доступен в структурированном Markdown. Скачать .md · JSON API · Site index
💡 Ключевые тезисы (11)
1 ИИ-агент — это цифровой сотрудник, а не чат-бот #
2 Пять компонентов ИИ-агента: мозг, промпт, память, знания, инструменты #
3 Три ингредиента для построения агента: промптинг, знания, инструменты #
4 Всё в интернете — это запросы и ответы через API #
5 Схемы (schemas) — инструкции для агента по использованию инструментов #
6 Сила агентов — в комбинации множества инструментов #
7 Два типа агентов: разговорные и автоматизированные #
8 No-code платформы делают создание агентов доступным каждому #
9 Firecrawl и веб-скрейпинг — ключевой навык для построения исследовательских инструментов #
10 Продажа ИИ-агентов бизнесу — главная возможность монетизации #
11 Мультиагентные системы — следующий эволюционный шаг #
Как создавать и продавать ИИ-агентов: полное руководство для начинающих
Спикер: Лиам Оттли | Длительность: 3:50:39
Транскрипт
Зачем учиться строить ИИ-агентов
Лиам Оттли начинает с контекста: за 2 года самообучения в области ИИ он построил несколько бизнесов с совокупной выручкой более $5 млн, вырастил канал до 450 000 подписчиков и создал агентов для крупнейших компаний мира. По данным McKinsey, ИИ и агенты могут автоматизировать до 50% текущей работы к 2030 году. 41% компаний планируют сократить штат из-за ИИ. Но обратная сторона медали: 66% работодателей планируют нанимать людей с навыками ИИ, потому что ИИ-грамотный сотрудник может быть в 5-10 раз продуктивнее обычного.
Что такое ИИ-агент
ИИ-агент — это цифровой работник, который понимает инструкции и выполняет действия для решения задач. В отличие от чат-ботов, которые только отвечают заскриптованными фразами, агенты могут проверить календарь, найти свободные слоты, забронировать встречу, отправить подтверждение и обновить CRM — всё за секунды. Создание агента аналогично найму сотрудника: нужно объяснить роль, дать доступ к системам и доверить самостоятельную работу.
Анатомия ИИ-агента: пять компонентов
Мозг (LLM) — GPT, Claude, Gemini. Понимает инструкции на естественном языке и определяет план действий.
Промпт — текстовые инструкции, определяющие поведение агента. Это программирование через естественный язык, что делает создание агентов доступным без навыков кодинга.
Память — позволяет агенту помнить контекст разговора, отслеживать задачи, строить на предыдущих диалогах. Большинство платформ обрабатывают память автоматически.
Внешние знания (опционально) — PDF документов компании, таблицы с продуктами, транскрипты звонков. Дополняют базовые знания LLM специфичной информацией.
Инструменты — API-интеграции, позволяющие агенту действовать: проверять данные, обновлять базы, отправлять сообщения, создавать документы.
Три ингредиента: практическая рамка
При планировании агента фокусируйтесь на трёх элементах: промптинг (как агент себя ведёт), знания (какими данными оперирует) и инструменты (какие действия может совершать). LLM легко заменяем между провайдерами, а память обрабатывается платформами автоматически.
Как работают API и инструменты
Каждое действие в интернете — это запрос и ответ через API. Два основных типа запросов: GET (получить данные — загрузить видео, проверить погоду) и POST (отправить данные — опубликовать твит, отправить email). API — как официант в ресторане: принимает заказ (запрос), передаёт на кухню (сервер) и приносит еду (ответ).
Инструменты агента бывают двух видов: готовые интеграции (Google Calendar, Gmail — «готовая еда») и кастомные инструменты, созданные с нуля («готовка с нуля»). Кастомные дают больше контроля.
Анатомия инструмента
Инструмент состоит из: функции (выполняет работу), API-обёртки (делает функцию доступной через интернет) и схемы (инструкция на естественном языке). Схема — одностраничная инструкция: что инструмент делает, какие входные данные нужны, что ожидать на выходе.
LLM читает схему и самостоятельно определяет: какой инструмент использовать, какие данные извлечь из сообщения пользователя, что передать в API и как преобразовать сырой JSON-ответ в естественный язык.
Продвинутое использование инструментов
Настоящая мощь раскрывается при комбинации нескольких инструментов. Пример: «Найди ИИ-стартапы, получившие инвестиции, занеси в таблицу с описаниями и отправь мне ссылку по email». Агент декомпозирует задачу: поиск → создание таблицы → заполнение → суммаризация → отправка. Reasoning-модели (o1, o3) добавляют способность рефлексировать и перепланировать при неудаче.
Разговорные и автоматизированные агенты
Разговорные агенты взаимодействуют с людьми через чат (веб, WhatsApp, Instagram) или телефон (голосовые агенты с мультимодальными моделями). Автоматизированные агенты запускаются событиями (новая заявка, расписание) и работают в фоне без участия человека.
Реальные бизнес-применения
Ко-пилоты — специализированные агенты для конкретных ролей (поддержка клиентов, продажи). Дают сотрудникам мгновенный доступ к базе знаний, информации о клиенте и автоматизации рутины.
Агенты генерации лидов — работают на сайтах, в WhatsApp, Instagram, по телефону 24/7. Отвечают на вопросы, захватывают контакты, бронируют встречи.
Исследовательские агенты — автоматически собирают информацию о новых лидах: данные о компании, LinkedIn-профиль, определяют квалификацию и готовят бриф для отдела продаж.
Практика: четыре сборки агентов
Сборка 1: Ко-пилот продавца (Relevance AI) — три кастомных инструмента: исследование компании (веб-скрейпинг URL), исследование контакта (LinkedIn) и генератор предпродажного отчёта. Агент помогает продавцам готовиться к звонкам.
Сборка 2: Автоматическая квалификация лидов (n8n) — автоматизированный агент, который при получении новой заявки исследует компанию, квалифицирует лида и уведомляет нужного менеджера.
Сборка 3: Лидогенерация и поддержка на сайте и по телефону (Voiceflow) — агент отвечает из базы знаний, генерирует мгновенные расчёты через кастомный инструмент, захватывает лиды. Подключается к сайту как виджет и к телефонному номеру.
Сборка 4: Лидогенерация в WhatsApp (Agent) — быстрое создание агента с подключением к WhatsApp-номеру и автоматической отправкой лидов в Airtable.
Ключевые навыки для создания инструментов
Веб-скрейпинг через Firecrawl превосходит базовый парсинг. Важно правильно именовать переменные, добавлять описания к каждому параметру инструмента и тестировать инструменты изолированно перед подключением к агенту.
Практические задания
Задание 1: Определи задачи для автоматизации
Проанализируй свой рабочий день и выпиши все повторяющиеся задачи. Из них выбери 3 задачи, которые включают: получение информации, принятие простого решения и выполнение действия. Для каждой задачи определи: какие инструменты нужны агенту, какие знания потребуются, какой промпт описывает поведение.
Задание 2: Создай первый инструмент на Relevance AI
Зарегистрируйся на Relevance AI. Создай инструмент: на вход — URL компании, шаг веб-скрейпинга для извлечения контента, LLM-шаг для генерации резюме. Протестируй на 3-5 реальных сайтах.
Задание 3: Напиши промпт для ко-пилота
Используя структуру из видео, напиши системный промпт: роль агента, контекст компании, доступные инструменты, правила поведения. Промпт должен быть 300-500 слов.
Задание 4: Разбери анатомию API-запроса
Открой DevTools (F12 → Network), перезагрузи страницу. Найди 3 GET и 1 POST запрос. Для каждого запиши URL, тип, формат ответа.
Задание 5: Построй автоматизацию на n8n
Установи n8n, создай webhook-триггер → LLM-обработку → отправку email. Это база для автоматизированных агентов.
Задание 6: Составь JSON-схему кастомного инструмента
Выбери действие для автоматизации, напиши JSON-схему с name, description, parameters. Проверь через ChatGPT, правильно ли он понимает назначение инструмента.
Лучшие цитаты
«ИИ-агент — это цифровой работник, который может понимать инструкции и выполнять действия для решения задач» — Лиам Оттли
«Это как иметь сотрудника, который забывает всё, что вы сказали 30 секунд назад» — Лиам Оттли
«Когда вы поймёте этот паттерн, вы больше никогда не будете смотреть на интернет так же. Каждое действие онлайн — это запросы и ответы» — Лиам Оттли
«Подтянуть знания по ИИ — это гораздо проще, чем вы думаете» — Лиам Оттли
«Они не просто модные чат-боты. Это настоящие цифровые работники» — Лиам Оттли
«То, что сейчас кажется сложным, не будет казаться сложным всегда» — Лиам Оттли
«Создание ИИ-агента — это как найм нового сотрудника: нужно объяснить роль, дать доступ к системам и доверить самостоятельную работу» — Лиам Оттли
«Готовые интеграции — как купить готовую еду, а кастомные инструменты — как готовить с нуля. Оба варианта работают, но кастомные дают гораздо больше контроля» — Лиам Оттли
🏋️ Практикум
Определи 3 задачи в своей работе, которые может выполнять ИИ-агент
Проанализируй свой рабочий день и выпиши все повторяющиеся задачи. Из них выбери 3 задачи, которые включают: получение информации, принятие простого решения и выполнение действия (отправка email, обновление таблицы). Для каждой задачи определи: какие инструменты нужны агенту, какие знания потребуются, какой промпт описывает поведение.
Создай аккаунт на Relevance AI и построй первый инструмент
Зарегистрируйся на Relevance AI (бесплатный план). Создай простой инструмент: на вход принимает URL компании, использует шаг веб-скрейпинга для извлечения контента, затем LLM-шаг для генерации резюме компании. Протестируй на 3-5 реальных сайтах компаний и оцени качество выдачи.
Напиши промпт для ко-пилота продавца
Используя структуру из видео, напиши системный промпт для агента-ко-пилота. Включи: роль агента (помощник менеджера по продажам), контекст компании (опиши свою компанию или вымышленную), доступные инструменты (поиск компании, поиск контакта, генерация отчёта), правила поведения (тон, формат ответов). Промпт должен быть 300-500 слов.
Разбери анатомию API-запроса на реальном примере
Открой браузер, зайди на любой сайт и откройте DevTools (F12 → вкладка Network). Перезагрузи страницу и изучи запросы. Найди 3 GET-запроса и 1 POST-запрос. Для каждого запиши: URL эндпоинта, тип запроса, формат ответа (JSON/HTML). Это упражнение закрепит понимание того, как агенты взаимодействуют с сервисами.
Построй автоматизированного агента на n8n
Установи n8n (self-hosted или облачная версия). Создай простую автоматизацию: триггер (webhook или форма) → обработка данных через LLM-ноду → отправка результата на email. Это даст практический опыт создания автоматизированного (не разговорного) агента, который работает без участия человека.
Составь схему (schema) для кастомного инструмента
Выбери любое действие, которое хочешь автоматизировать (проверка статуса заказа, расчёт стоимости, поиск в базе данных). Напиши JSON-схему инструмента: name, description, parameters (с типами и описаниями каждого поля), expected response. Покажи схему ChatGPT и попроси его «использовать» инструмент — проверь, правильно ли он понял назначение и параметры.
💬 Цитаты (8)
«ИИ-агент — это цифровой работник, который может понимать инструкции и выполнять действия для решения задач (An AI agent is a digital worker that can understand instructions and take actions in order to complete tasks)» #
«Это как иметь сотрудника, который забывает всё, что вы сказали 30 секунд назад (Imagine trying to have a conversation with someone who forgets everything you said 30 seconds ago)» #
«Когда вы поймёте этот паттерн, вы больше никогда не будете смотреть на интернет так же. Каждое действие онлайн — это запросы и ответы (When you understand this pattern, I promise you, you will never see the internet the same way again. Every action online is just requests and responses)» #
«Подтянуть знания по ИИ — это гораздо проще, чем вы думаете. Это так же легко, как посмотреть это видео целиком (Brushing up on your AI is actually so much easier than you think. It's easy as watching this entire video)» #
«Они не просто модные чат-боты. Это настоящие цифровые работники, которые могут искать в базах данных, обновлять таблицы, отправлять email (They're not just fancy chat bots. They're actually digital workers who can search through databases, update spreadsheets, send emails)» #
«То, что сейчас кажется сложным, не будет казаться сложным всегда (What feels difficult now is not going to feel difficult forever)» #
«Создание ИИ-агента — это как найм нового сотрудника: нужно объяснить роль, дать доступ к системам и доверить самостоятельную работу (Building and deploying an AI agent is a bit like hiring a new employee)» #
«Готовые интеграции — как купить готовую еду, а кастомные инструменты — как готовить с нуля. Оба варианта работают, но кастомные дают гораздо больше контроля (Pre-made integrations like buying a ready-made meal versus custom tools where we are cooking from scratch. Both work, but custom tools give you a lot more control)» #
Похожие экстракты
Популярное в категории
Похожие по теме
Читать далее
Liam Ottley
AI-операционка для бизнеса: Как 6 основателей за 8 часов создали свою систему
Liam Ottley
Поделитесь с коллегами