Скажу что, это не просто хороший результат. Это сигнал, который сложно игнорировать: рынок уже понял, что ИИ‑агенты — не модный эксперимент, а рабочий инструмент, который начинают внедрять прямо сейчас.
Еще недавно ИИ у большинства ассоциировался с чат-ботами, которые отвечают на вопросы. Сегодня ситуация другая. PayPal использует агентов для сложных процессов, Upwork — для подбора специалистов, а стартапы строят системы, которые умеют планировать, принимать решения и запускать действия без постоянного контроля человека.
Суть простая:
чат-бот отвечает, агент выполняет.
И именно это меняет правила игры.
Вы тоже можете собрать такую систему. И не через годы, а уже в этом году.
Шаг 1. Поймите, что именно должен делать агент
Перед кодом нужна ясность. Сначала ответьте на три вопроса.
Какую задачу он решает?
Формулировка должна быть конкретной. Не «улучшить процессы» и не «ускорить работу».
Нужна задача, которую можно описать без расплывчатых слов.
Например, агент может:
- искать документы в базе и превращать их в короткие ответы;
- автоматически обрабатывать обращения в поддержку;
- собирать информацию из нескольких источников и формировать отчет;
- анализировать договоры и выделять риски.
Выберите одну задачу и сделайте ее основной. Все остальное строится вокруг нее.
Какие инструменты ему нужны?
ИИ‑агент без инструментов — это просто модель.
С инструментами он начинает действовать.
Возможные варианты:
- веб‑поиск;
- доступ к базе данных;
- внешние API;
- работа с файлами;
- календарь и планирование.
Составьте честный список того, что агент будет использовать на практике. Это и есть его рабочий набор.
Кто будет с ним работать?
Внутренний инструмент и клиентский сервис — это не одно и то же.
Для сотрудников допустимы более гибкие сценарии. Для пользователей нужна стабильность, понятность и безопасность.
Когда вы можете сказать:
«Мой агент делает [конкретную задачу] с помощью [конкретных инструментов]»
— значит, вы уже на правильном пути.
Шаг 2. Выберите способ сборки
Есть два основных подхода. Оба рабочие, просто подходят разным командам.
Low-code
Если вам нужен быстрый старт без полноценной разработки, подойдут визуальные инструменты Google, например Agent Garden и Agent Studio. В них можно настроить поведение агента, подключить сервисы и сразу проверить результат.
Это похоже на Zapier, только для ИИ‑агентов.
Подходит для:
- простых сценариев;
- интеграции готовых сервисов;
- команд без сильной инженерной базы;
- быстрых прототипов.
Этот путь помогает быстро проверить идею и не тратить время на лишнюю сложность.
Code-first
Если нужен полный контроль, выбирайте код.
На Python, Go, Java или TypeScript можно собрать логику агента самостоятельно. В базовом варианте это может быть меньше 100 строк кода.
Логика обычно простая:
- задаете инструкции;
- подключаете инструменты;
- тестируете локально;
- разворачиваете.
Этот вариант лучше для:
- нестандартных сценариев;
- сложных рабочих процессов;
- команд, которые уже пишут код;
- решений на перспективу.
Здесь больше свободы, но и больше ответственности.
Шаг 3. Соберите и проверьте локально
Не спешите в продакшен.
Сначала убедитесь, что агент стабильно работает у вас на компьютере.
Лучше идти поэтапно:
- неделя 1: один агент, один инструмент, одна функция;
- неделя 2: добавляете еще один инструмент и проверяете крайние случаи;
- неделя 3: собираете целую систему.
Так делают сильные команды: сначала основа, потом расширение.
Проверяйте реальные сценарии
Агент почти наверняка столкнется с неожиданным поведением.
Проверьте, что происходит, если:
- API отвечает медленно;
- инструмент возвращает неверный ответ;
- агент выбирает не тот инструмент;
- формат данных отличается от ожидаемого;
- несколько сервисов должны работать вместе;
- запрос слишком срочный.
Google дает инструменты для оценки агентов. И это важно: проверяется не только финальный ответ, но и сама логика действий.
Создайте тестовые кейсы
Если что-то идет не так, надо быстро понимать, где проблема.
Локальная ошибка — это часы. Ошибка в продакшене — это уже репутационный риск.
Обязательно проверьте:
- штатный сценарий;
- неверно понятый запрос;
- неожиданный ответ инструмента;
- конфликт между сервисами;
- нестандартные входные данные.
Шаг 4. Настройте Google Cloud без ошибок
На это уйдет примерно час, но лучше сразу сделать все правильно.
Создайте проект
Откройте Google Cloud Console и заведите отдельный проект. Он станет основой всей инфраструктуры.
Подключите нужные сервисы
Начните с базового набора:
- Vertex AI API — для работы агента;
- Cloud Storage — для хранения кода при развертывании;
- Cloud Logging — для журналов;
- Cloud Trace — для отслеживания задержек.
При необходимости подключайте и другие сервисы:
- BigQuery — если агент работает с аналитикой;
- Cloud Functions — если нужна автоматизация;
- Pub/Sub — если есть обмен сообщениями между системами.
Подготовьте хранилище
Создайте bucket в Cloud Storage.
Во время деплоя код агента будет упакован и временно загружен туда.
Назовите его понятно и уникально — этого достаточно.
Настройте доступ
Агенту нужны только те разрешения, которые нужны для его задач. Не больше.
Принцип простой:
- BigQuery — только доступ к BigQuery;
- Cloud Storage — только доступ к хранилищу;
- API — только к конкретному API.
Используйте IAM‑роли и отдельную service account для каждого агента. Это стандартный и безопасный подход.
Сразу включите мониторинг
Cloud Logging и Cloud Trace лучше активировать с первого дня. Они помогают понять:
- что делает агент;
- почему он принял решение;
- сколько времени ушло на выполнение;
- где возникают ошибки.
Шаг 5. Разверните и следите за работой
Вы указываете агента, его зависимости и место развертывания. После этого система упаковывает проект, загружает его и запускает на Vertex AI Agent Engine.
Через несколько минут у вас уже есть рабочая конечная точка.
И самое приятное — вам не нужно вручную управлять серверами, контейнерами или масштабированием. Это берет на себя платформа.
Контролируйте расходы
Агент использует ресурсы, а значит, есть расходы. Обычно они складываются из:
- вычислений;
- вызовов модели;
- хранилища;
- внешних API.
В первый месяц стоит проверять затраты хотя бы раз в неделю.
Запускайте поэтапно
Не включайте решение сразу для всех.
Лучше двигаться так:
- тестовая среда;
- ограниченный доступ для команды;
- расширение на небольшую группу;
- полный запуск.
Так проще поймать проблемы до того, как они начнут мешать пользователям.
После запуска
Настоящая работа начинается не до, а после деплоя.
В первые недели особенно важно:
- следить за логами;
- настраивать оповещения;
- отслеживать задержки;
- смотреть, как агент понимает запросы.
Если что-то идет не так, нужно быстро найти причину:
- неверная интерпретация;
- неподходящий инструмент;
- ошибочные данные;
- таймаут;
- сбой в связке сервисов.
Чаще всего проблема не в самой модели, а в архитектуре вокруг нее.
Улучшайте постоянно
Сильные команды не останавливаются на первом работающем варианте. Они постоянно пересматривают результат и улучшают систему.
Полезно регулярно спрашивать себя:
- что работает хорошо;
- что ломается;
- почему это происходит;
- что можно упростить или усилить.
После этого стоит корректировать инструкции, добавлять ограничения и снова проверять результат.
На практике победа в агентных системах чаще зависит от итераций, чем от выбора конкретного фреймворка.
Начинайте с малого: одна проблема, один агент, один результат. Запустите, протестируйте, доработайте — и только потом масштабируйте. Именно так сегодня создаются рабочие ИИ‑агенты. Не в теории. В реальных проектах.
Спасибо, что дочитали
Пока другие коллекционируют ссылки на 1000+ нейросетей и промтов, я создаю автономных ИИ-агентов и целые экосистемы с ИИ, которые решают задачи реального бизнеса.
🔹Загляните в мой Телеграм-канал или канал в MAX
“Сергей Милованов. InPromotion”.
Там я разбираю анатомию создания сложных ИИ-помощников (Медик, Сценарист виральных Рилс, Юрист), выкладываю рабочие подборки промтов, нейросетей и шаблоны Ai ботов.
А еще рассказываю как я ИИ маркетолога стал бренд-амбассадором квеври винодельни, и как я туда внедряю возможности ИИ.
Никакой «мертвечины» — только живой опыт. ✔️
