Урок 17. Агентный ИИ: многошаговые задачи
Агентный ИИ — это когда модель не просто отвечает на вопрос, а самостоятельно выполняет несколько шагов подряд. Она составляет план, использует инструменты, проверяет результат и движется к цели. Это принципиально отличается от обычного чата — и в этом уроке вы узнаете, как использовать эту возможность.
Разбор темы
AI-агент не просто отвечает — он самостоятельно планирует и выполняет цепочку действий. Это может быть поиск, вычисление, чтение файлов, API-запросы и другие операции.
ChatGPT Operator, Claude computer use, Cursor, Replit Agent — эти инструменты уже существуют. Для обычного бизнеса Make.com, Zapier или n8n позволяют подключить AI к автоматическим рабочим процессам.
Сила и слабость — в одном месте: если агент делает ошибку, цепочка продолжается, и исправить ситуацию в конце сложно. Поэтому контрольные точки на каждом шаге и инструкция 'не уверен — остановись' критически важны.
Агентные рабочие процессы наиболее эффективны для повторяющихся, чётко структурированных задач, которые можно выполнять без постоянного участия человека: сбор данных, подготовка отчётов, отправка сообщений.
Что вы получите из урока
- понять разницу между агентным и обычным ИИ
- писать инструкции для агента с многошаговыми задачами
- представить себе простой AI-workflow в Make.com или Zapier
- определять точки контроля и обработку ошибок агента
План урока
Агентный ИИ и обычный чат: в чём разница?
Обычный чат: один вопрос — один ответ. AI-агент самостоятельно планирует и выполняет несколько шагов, использует инструменты и стремится к конечной цели.
Как писать инструкцию для агента?
Цель, список инструментов, последовательность шагов и точки остановки — четыре элемента основы агентного промпта.
Платформы автоматизации
Make.com, Zapier, n8n — для подключения AI к другим приложениям. Схема триггер → решение AI → действие автоматизирует повседневные процессы.
Безопасность и мониторинг
Проверяйте, что агент движется в нужном направлении на каждом шаге. Инструкция 'не уверен — остановись и спроси' критически важна.
Слабый и сильный prompt
Проанализируй мои письма и выдели важные.
Цель: отсортировать сегодняшние письма по важности. Шаги: 1) прочти тему и отправителя каждого письма; 2) категоризируй как 'срочное/важное/обычное'; 3) выдели список срочных отдельно; 4) для каждого добавь рекомендуемое действие. Если категория неочевидна — остановись и спроси. Формат: таблица.
Второй промпт задаёт чёткие шаги, категории и условие остановки. Агент знает, что делать, и не принимает решения самостоятельно в спорных ситуациях.
Готовый prompt-шаблон
Копируйте и адаптируйтеЦель: [итоговый результат]. Доступные инструменты: [список инструментов]. Шаги: 1) [первая подзадача]; 2) [вторая подзадача]; 3) [третья подзадача]. После каждого шага передавай результат следующему. Если на каком-то шаге не уверен — остановись, сообщи мне и жди инструкций. Формат итога: [формат].
Почему это работает
Агент на каждом шаге вызывает нужный инструмент: поиск, вычисление, чтение файла, API-запрос — это принципиально отличает его от обычного чата.
Если шаги нечётко прописаны, агент будет угадывать. Конкретная формулировка каждой подзадачи снижает риск ошибки.
Инструкция 'не уверен — остановись' не даёт агенту уйти далеко в неверном направлении.
Make.com/Zapier + AI: триггер → анализ AI → действие. Доступная и недорогая автоматизация для малого бизнеса.
Практика
- Определите одну повторяющуюся задачу в работе: например, составление еженедельного отчёта.
- Разбейте её на шаги: сбор данных, анализ, написание, отправка.
- Преобразуйте каждый шаг в подзадачу для агента и напишите инструкцию.
- Протестируйте в ChatGPT или Claude и определите, какие шаги требуют участия человека.
Мини-проект
Мини-проект: автоматизация одного рабочего процесса
Выберите повторяющуюся задачу и автоматизируйте её с помощью агентного промпта или рабочего процесса в Make.com/Zapier.
Что сделать
- Определите повторяющуюся задачу и опишите её шаги.
- Преобразуйте каждый шаг в подзадачу для агента.
- Протестируйте в ChatGPT или Claude.
- Определите шаги, требующие участия человека.
Что должно получиться
- 1 агентный промпт или схема workflow
- результаты тестирования
- список шагов, требующих контроля человека
Checklist
Частые ошибки
- не писать инструкцию для агента и ожидать, что он 'сам разберётся'
- не добавлять точки остановки — агент может выстроить длинную цепочку ошибок
- не проверять каждый шаг — после завершения найти ошибку сложнее
- сразу писать для агента сложные взаимосвязанные задачи — лучше начинать с простых
Вопросы по уроку
Нужны ли навыки программирования для работы с агентным ИИ?
Нет, для базового использования — не нужны. В ChatGPT, Claude и на платформах Make.com/Zapier можно строить агентные рабочие процессы без написания кода.
Что происходит, если агент допускает ошибку?
Агент продолжает строить цепочку на основе ошибки — поэтому мониторинг важен. Контрольная точка на каждом важном шаге снижает этот риск.