Искусственный интеллект, который действительно работает.

Откройте Twitter или YouTube, и «AI-агенты» выглядят как обратный отсчет до Скайнета: глянцевые демонстрации автономных AGI-генеральных директоров, роботизированных работников и слайды, обещающие 10 000-кратную производительность. Однако в реальных дорожных картах продуктов агенты выглядят гораздо более скучно — и гораздо более полезно. Это узкие, направленные на задачи боты, которые отвечают на запросы службы поддержки, очищают данные в CRM или составляют примечания к релизам по запросу.

Большинству компаний не нужен цифровой сотрудник с высокой степенью свободы; им нужен один надежный рабочий процесс, автоматизированный к 16:00 в пятницу. Это означает агента, который читает почту поддержки, классифицирует сообщения, предлагает ответы и передает их человеку в Zendesk. Или бота, который превращает сырые стенограммы встреч в структурированные тикеты Jira с критериями приемки и оценочными баллами.

Moritz | AI Builder активно придерживается этой реальности. Его вся философия сосредоточена на том, чтобы за несколько часов представить работающую функцию, а не проектировать гипотетического супер-агента, который так и не покинет белую доску. В его видео «Давайте создадим простого ИИ-агента» стек является практичным: один LLM, легковесный backend и интерфейс, с которым пользователи действительно могут взаимодействовать.

Вместо того чтобы стремиться к идеальной автономии, Мориц оптимизирует процесс для получения быстрого обратного связи. Вы определяете одну четкую задачу — «квалифицировать входящие заявки и помечать их по размеру сделки» — подбираете инструменты (базу данных, API электронной почты, возможно, векторный поиск) и позволяете модели обрабатывать логику взаимодействия. Если что-то пойдет не так, вы настраиваете подсказки и ограничения и снова запускаете процесс в тот же день.

Таким образом, «простой ИИ-агент» становится следующим шагом после макросов, интеграций Zapier и ботов Slack. Это все еще автоматизация, но с вероятностным «мозгом», который может интерпретировать нечеткий язык и неполный контекст. Вместо регулярных выражений и хрупких деревьев if‑else вы получаете систему, ориентированную на цель, которая планирует несколько шагов вперед.

Вы можете создать и развернуть такой агент менее чем за день, используя существующие платформы. Небольшой SaaS может добавить: - Автоматизированные последовательности приветственных писем - Многоуровневую поддержку - Персонифицированные советы в приложении

Каждая из них запускается как функция, а не как амбициозный проект, и начинает приносить ощутимую ценность до того, как хайп утихнет.

Большинство AI «агентов», которые на самом деле работают, функционируют по очень простой схеме: Цель → План → Инструменты → Выполнение → Обратная связь. Пользователь формулирует цель на простом языке, система разбивает её на шаги, вызывает несколько API и повторяет процесс, пока не получается что-то полезное для возврата.

Под капотом это больше похоже не на научную фантастику с робототехникой, а на термостат. Вы задаете целевое состояние, система действует, проверяет, что произошло, и корректирует. Никакой академической многоагентной архитектуры, никаких экзотических алгоритмов планирования — просто управляющая петля, управляемая большой языковой моделью.

В центре находится Планировщик. Планировщик — это запрос LLM, который, по сути, говорит: «Интерпретируйте цель пользователя, думайте пошагово и решите, какие инструменты использовать». Для агента по исследованию продаж это может означать преобразование запроса «найти перспективные SaaS-лиды» в четырехшаговый план: поиск в LinkedIn, фильтрация по численности сотрудников, извлечение доменов, составление запроса.

Эти шаги приводят к Исполнителю инструментов, который выполняет фактическую работу. Инструменты могут быть: - REST API (CRM, Stripe, Notion) - Базы данных (Postgres, Supabase, векторные хранилища) - Исполнители кода (Python, JavaScript, shell)

Исполнитель принимает структурированные вызовы инструментов от LLM — чаще всего в формате JSON — и выполняет их на реальных системах. Затем он передает результаты обратно в модель в качестве нового контекста.

Легкий слой Памяти поддерживает согласованность цикла на разных этапах. Краткосрочная память отслеживает текущее состояние задачи: какие шаги выполнены, какие данные поступили, что не удалось. Долгосрочная память может находиться в векторной базе данных, хранящей предпочтения клиентов, предыдущие обращения или проведенные исследования, чтобы агент мог повторно использовать результаты работы между сессиями.

Для многих узких случаев команды могут объединить все это в один хорошо структурированный вызов LLM. Запрос определяет роль Планировщика, доступные инструменты, формат خروجных данных и условия остановки, в то время как код приложения просто накладывает ограничения на токены и проверки безопасности.

Фреймворки, такие как LangChain, LlamaIndex или пользовательские схемы "инструментов" в формате JSON, в основном формализуют этот цикл. То, что отправляется в производство, по-прежнему остается прежним паттерном: четкая цель, планирующая LLM, набор инструментов и достаточно надежный цикл обратной связи.

Лихорадка фреймворков отвлекает многих инди-хакеров от более простой истины: вы можете запустить работающего ИИ-агента, состоящего из трех основных компонентов и почти без кастомного кода. Стек Мортица выглядит не как исследовательская лаборатория, а скорее как коробка с LEGO: берите LLM, бэкенд и интерфейс, затем соединяйте их с помощью подсказок и нескольких API-ключей.

В центре находится поставщик LLM. Мориц полагается на Клода, поскольку тот пишет чистый код, обрабатывает длинные контексты и остается управляемым, когда вы просите его планировать, вызывать инструменты и пересматривать результаты. Вы рассматриваете Клода как «мозг», окружая его сервисами, которые управляют состоянием, пользователями и интерфейсами.

Для государства и пользователей сервис вроде Supabase выполняет основную работу. Вы получаете Postgres, уровень безопасности на уровне строк и OAuth за минуты, а не за дни. Вместо того чтобы самостоятельно разрабатывать авторизационные потоки, вы позволяете Supabase управлять сессиями, в то время как ваш агент читает и записывает структурированные данные, такие как задачи, документы или предпочтения пользователей.

UI возникает из инструментов от запроса до приложения, таких как v0 или подобные конструкторы с помощью ИИ. Вы описываете интерфейс — окно чата, панель истории, переключатели настроек — и позволяете инструменту сгенерировать код на React или Next.js. Агент становится просто еще одной конечной точкой API, к которой обращается ваш UI, а не монолитной «агентной платформой», которую нужно поглотить целиком.

Airia, продукт, упомянутый в видео Морита, занимает место в этой стековой структуре как орchestrator. Он может управлять запросами, рабочими процессами и вызовами инструментов, чтобы вам не пришлось самостоятельно поддерживать хрупкий код соединения. Вместо написания планировщика, маршрутизатора и оценщика, вы настраиваете их в Airia и направляете свой интерфейс пользователя и backend на Supabase к его API.

Этот ориентированный на инструменты подход превосходит громоздкие фреймворки агентов по одной простой причине: время до первого пользователя. Полноценные фреймворки агентов обещают всё — память, инструменты, маршрутизацию, мониторинг — но требуют, чтобы вы изучили новые абстракции, языки конфигурации и сценарии развертывания, прежде чем запустить что-либо. Индийские хакеры редко имеют такую роскошь.

Компонентные инструменты также делают отладку более разумной. Если что-то ломается, проверьте: - Запросы и логи у вашего провайдера LLM - Строки базы данных и правила авторизации в Supabase - Сетевые вызовы и состояние интерфейса в v0 или на вашем фронтенде

Вы можете позже углубить архитектуру, используя идеи из Практическое руководство по созданию агентов – OpenAI, но первая версия должна выглядеть следующим образом: Claude для рассуждений, Supabase для данных и аутентификации, v0 для пользовательского интерфейса, Airia для оркестрации. Выпустите это, получите обратную связь, а затем итерация.

Думайте о «мозге» вашего агента как о одностраничной спецификации продукта. Не о настроении, не о личности, а о мини PRD, который точно указывает модели, в какую игру она играет и как победить. Измените эту страницу, и вы часто измените продукт больше, чем просто заменой моделей или подключением новых API.

Сильный агент начинается с единого, четкого предложения о роли: "Вы агент по первичному обслуживанию клиентов для инструмента аналитики SaaS." Эта фраза становится основой для каждого решения, которое принимает модель, начиная от выбранных инструментов и заканчивая моментами, когда она должна сказать: "Я не знаю." Без этого агент ведет себя как игрушка для общения, а не как работник.

Отсюда вы, по сути, пишете сжатый PRD. Простой, но мощный шаблон:

• 1Роль: Одно предложение о том, кто вы и кому вы служите.
• 2Инструменты: Точные названия, когда использовать каждый из них и когда не использовать
• 3Входные данные: Что предоставит пользователь, с примерами
• 4Критерии успеха: Как вас будут оценивать за каждую задачу
• 5Ограничения: строгие правила, красные линии и рамки безопасности
• 6{"translation": "Формат вывода: схема JSON, разделы в Markdown или текст, готовый к пользовательскому интерфейсу."}

Критерии успеха помогают справляться с галлюцинациями. «Отвечайте только на основе внутренней базы знаний; если ответ отсутствует, отвечайте `NEEDS_ESCALATION`» побуждает модель признавать неопределенность вместо того, чтобы импровизировать. Вы обмениваете открытую креативность на предсказуемое, поддающееся аудиту поведение.

Ограничения действуют как бортики на боулинг-корте. Инструкции, такие как «Никогда не обещайте сроки доставки» или «Не изменяйте пользовательские данные без явного шага 'ПОДТВЕРДИТЬ'», предотвращают катастрофические, но звучащие правдоподобно действия. Модели удивительно хорошо следуют этим правилам, когда они короткие, конкретные и находятся в верхней части запроса.

Формат вывода превращает агента из собеседника в компонент. Если вы скажете "Верните JSON-объект с полями `status`, `summary` и `actions`, без лишнего текста," вы можете передать это напрямую в пользовательский интерфейс, базу данных или движок рабочего процесса. Одна строка запроса заменяет десятки строк ненадежного парсинг-кода.

Для большинства настоящих агентов этот одностраничный спецификация — самый ценный артефакт, который вы создаете. Пару ясных предложений зачастую превосходят 500 строк вспомогательного кода и выходных, потраченных на отладку.

Большинство людей начинают с чего-то скучного и полезного: ассистент исследователя или SaaS-сервис для работы с электронной почтой. Подумайте о задачах вроде «подвести итоги 5 статей по генерации с увеличением информации» или «составить электронное письмо для пользователей с риском оттока». Узкая специализация позволяет агенту оставаться предсказуемым и готовым к запуску менее чем за 30 минут.

Вы начинаете с написания одностраничного брифа, который также служит системным запросом для агента. Определите роль («Вы - ассистент по продажам B2B SaaS»), задачи (суммировать, приоритизировать, составлять) и формат вывода (основные моменты в виде маркеров, электронное письмо на 150 слов, нейтральный тон). Этот документ ведет себя как мини-Product Requirements Document (PRD), который модель читает при каждом запуске.

Далее идут инструменты. Для исследовательского агента вы интегрируете API веб-поиска, такой как SerpAPI, или встроенный коннектор "обзор" с платформы, такой как Airia. Для помощника SaaS вы можете подключить API CRM или биллинга, чтобы агент мог получить информацию о типе плана, дате последнего входа или истории заявок перед тем, как что-то написать.

Конфигурация обычно сводится к заполнению нескольких полей, а не к редактированию YAML вручную. Вы вставляете свой системный запрос, добавляете API-ключи для поиска или внутренних сервисов и переключаете, какие инструменты может использовать агент. Многие разработчики представляют это в виде визуального списка возможностей с флажками, а не кода.

Как только мозг и инструменты готовы, вы создаете минимальный интерфейс. Мориц часто использует фронтенд с низким кодом, где вы перетаскиваете текстовое поле для цели, кнопку «Запустить агента» и прокручиваемую панель для логов. Если вам нужен код, вы просите ИИ сгенерировать компонент React, который обращается к единой конечной точке /run-agent.

Когда пользователь отправляет цель — "Суммировать эти 3 URL для CTO" — агент отвечает своим планом перед тем, как что-либо сделать. Вы можете увидеть: "1) Открыть каждый URL, 2) Извлечь ключевые утверждения, 3) Сравнить подходы, 4) Вывести 200-словное резюме и 5 рекомендаций в виде пунктов." Этот план отображается в режиме реального времени в пользовательском интерфейсе.

Исполнение происходит шаг за шагом, с вызовами инструментов, передаваемыми в реальном времени. Агент получает страницы, парсит содержание, возможно, вызывает вторичную модель резюмирования, затем собирает окончательный ответ. Вы наблюдаете за каждым шагом в виде логов: ПОИСК, ЗАБОР, ПАРСИНГ, ЧЕРНОВИК.

Платформы низкого кода практически полностью берут на себя всю эту оркестрацию. Искусственный интеллект пишет шаблонные обработчики API, преобразует JSON в чистый текст и даже предлагает тексты для пользовательского интерфейса. Ваше "кодирование" зачастую сводится к одобрению или легкому редактированию фрагментов, предложенных ИИ.

Работа на стороне сервера раньше затягивала боковые проекты, прежде чем они были запущены. Настройка базы данных, подключение аутентификации и открытие нескольких REST-эндпоинтов могли занять целые выходные, и это еще до того, как касаться какой-либо логики ИИ. Теперь коммерциализированные бэкенд-как-сервис платформы превращают все это в шаг настройки, который занимает всего 5 минут.

Supabase — яркий пример этого. Вы нажимаете «Новый проект» и получаете Postgres, безопасность на уровне строк, аутентификацию на основе JWT и автоматически сгенерированные API, все это развернуто и контролируется. Для AI-агента это означает, что пользовательские учетные записи, хранилище сессий и надежный уровень памяти приходят заранее подключенными, а не создаются вручную.

Кроме того, генераторы автозаданий начинают вести себя как младшие команды платформы. Инструменты могут интерпретировать запрос, такой как “Создать API /tasks с CRUD для заданий агентов” и создать: - Таблицы базы данных - Клиентские SDK с проверкой типов - Серверные функции без управления - Основные хуки мониторинга

Сочетая это с генерацией кода с помощью ИИ, вы получаете цикл, в котором модель проектирует схему, генерирует миграции и пишет логику обработчика, в то время как вам остаётся только одобрить изменения. Некоторые платформы теперь позволяют перейти от запроса к рабочему конечному пункту менее чем за 60 секунд, без необходимости в терминале. Бэкенд фактически материализуется вокруг потребностей агента.

Для людей, следующих философии Моритца «строить быстро», это меняет распределение нагрузки. Вы тратите 80% своего времени на логику агентов — подсказки, инструменты, циклы оценки, пользовательский опыт — и только 20% на соединение сервисов. Большая часть работы по аутентификации, ограничению частоты и сохранению данных осуществляется внутри управляемых сервисов, с которыми вы едва взаимодействуете.

Если вы хотите понять, как эти элементы концептуально связываются, курс AI Agents for Beginners – Microsoft Learn структурированно описывает агентов, инструменты и бэкенды. С этого момента такие сервисы, как Supabase, перестают быть пугающей инфраструктурой и начинают ощущаться как строительные блоки Lego, которые ваш агент может использовать по мере необходимости.

Большинство демонстраций ИИ-агентов заканчиваются на фразе «посмотрите, что он может сделать». Мориц интересуется «за что кто-то заплатит?». Вся его концепция заключается в преобразовании выходного проекта в продукт стоимостью $10,000–$20,000 в месяц, а агенты являются лишь еще одним рычагом в этой формуле.

Подключение простого агента к вашему существующему приложению может мгновенно стать премиальной функцией. Одинокий CRM может добавить AI-ассистента, который читает историю клиента и составляет следующий email для обращения. Маленькая аналитическая панель может добавить кнопку «Объяснить этот скачок», которая генерирует нарративные отчеты для занятых менеджеров.

Вам не нужна разветвленная многопользовательская архитектура, чтобы это продать. Один компактный цикл — Цель → План → Инструменты → Обратная связь — может поддерживать функцию, которая выглядит как волшебство на переднем плане. Упакуйте это как: - «ИИ-сопроводитель» для вашего SaaS - «Авто-рабочий процесс», который работает в фоновом режиме - «Интеллектуальный генератор контента», настроенный на данные вашего клиента

Клиенты покупают результаты, а не схемы оркестрации. Маркетинговая платформа, которая автоматически создает 5 вариантов кампаний, соответствующих бренду, на основе успешно прошедших за прошлый месяц, может мгновенно обосновать более высокий уровень. Поддерживающий почтовый ящик, который предлагает ответы с учетом контекста на основе предыдущих заявок, сокращает время обработки и становится очевидным поводом для дополнительной продажи.

Подход Морица побуждает вас думать о доходах, а не о количестве токенов. Может ли ваш агент сэкономить продавцу 5 часов в неделю? Это оправдывает добавление за $49 в месяц. Может ли он заменить часть рабочего времени виртуального помощника для нишевого агентства? Это уровень "AI ops" за $199 в месяц.

Умные независимые разработчики оборачивают это в четкие истории о продукте. Платформа курсов рекламирует "ИИ, который превращает ваш урок в викторины, резюме и посты в социальных сетях за 30 секунд." Инструмент для документооборота предлагает "ИИ, который читает ваше API и создает руководства для каждой новой конечной точки."

Разрыв между демонстрацией игрушки и реальной функцией - это тонкий слой продуктового мышления. Назовите помощника, дайте ему кнопку, свяжите его с планом и измеряйте использование. Как только клиенты увидят очевидную экономию времени или генерируемую прибыль, ваш «простой агент» перестает быть новинкой и становится причиной, по которой они продолжают подписку.

Агенты ИИ тихо стали великим уравнителем в программном обеспечении. Один основатель с ноутбуком и кредитной картой теперь может организовать LLM, API и инструменты без кода во что-то, что подозрительно похоже на небольшую инженерную команду. Moritz | AI Builder фокусируется на этой реальности: вы не исследуете когнитивные процессы, вы соединяете рычаги.

Ранее для создания MVP SaaS требовалось 3–5 инженеров, дизайнер и подрядчик DevOps, теперь один разработчик может запустить функционально завершенный продукт за несколько дней. Готовые компоненты обеспечивают аутентификацию, биллинг, векторный поиск и хостинг. «Сложная часть» сводится к проектированию запросов, выбору UX и правильным инструментам.

Академические исследования агентов всё ещё стремятся к автономным системам с долгосрочным планированием, рекурсивным мышлением и многогентными симуляциями. Эти проекты требуют больших ресурсов: графических процессоров, докторских степеней и месяцев настройки. Подход Морицца, наоборот, рассматривает агента как тонкий координационный слой над надежными сервисами: планировщик, который вызывает API, а не робот-слуга, который всё понимает.

Этот контраст важен. Сложные исследовательские агенты часто терпят неудачу в запутанных реальных рабочих процессах, потому что они оптимизируются под стандарты, а не под бизнес-результаты. В отличие от них, агенты, ориентированные на инструменты, представлены в виде функций: помощник поддержки внутри панели управления, исследователь для команд продаж, генератор контента, интегрированный в CMS.

ИИ становится основным инструментом для индивидуальных основателей, когда он автоматизирует скучные 80% работы. Теперь один человек может делегировать агентам, которые занимаются: - Очисткой и обогащением данных - Подготовкой писем клиентам - Обновлениями документации и журналов изменений - Исследованием рынка и конкурентов

Канал Морица вращается вокруг идеи ИИ как рычага. Каждое создание следует одному и тому же принципу: автоматизировать повторяющиеся, подверженные ошибкам этапы, а затем тратить человеческое время на видение продукта, позиционирование и контроль качества. Агент выполняет рутинную работу; основатель решает, что такое "хорошо".

Это изменение определяет, кто может участвовать в разработке программного обеспечения. Вам больше не нужны глубокие знания React или руководство по архитектуре бэкенда, чтобы запустить продукт за $10,000 в месяц. Вам нужна четкая проблема, одностраничный запрос, который ее формулирует, и готовность интегрировать ИИ в цикл обратной связи, который действительно работает.

Простые агенты задач, такие как агенты Мориц, находятся в основании быстро развивающейся экосистемы. С одной стороны, у вас есть чат-боты, привязанные к нескольким API; с другой — развивающиеся многоагентные системы, координирующие десятки инструментов, хранилищ памяти и долгоиграющих задач. Руководства, такие как Справочник по агентивному ИИ: Руководство для начинающих – freeCodeCamp, охватывают этот спектр от помощников с одним циклом до роя cooperating-ботов.

Агентные инструменты кодирования продвигают это еще дальше. Редакторы, такие как Cursor и GitHub Copilot Workspace, уже не просто предлагают строки; они предлагают миграции, рефакторят целые директории и запускают тесты в цикле. Один запрос может инициировать: "обновить это приложение с Next.js 12 до 15", за которым следуют автоматические правки, обновления зависимостей и пояснения в коде.

Агентное кодирование меняет представление о том, кто «владеет» кодовой базой. Вместо микроменеджмента функций разработчики устанавливают ограничения, проверяют отличия и одобряют или отвергают крупные изменения. Агент становится полунациональным сотрудничеством, понимающим паттерны на уровне проекта, а не только в текущем файле.

На горизонте агенты-строители выходят за пределы рефакторинга и начинают с нуля. Продукты, такие как v0, Bolt.new и эксперименты с агентами от Replit, уже создают полные стеки: фронтенды на React, REST или tRPC API, схемы баз данных и потоки аутентификации из одного абзаца требований. Вы получаете работающий скелет приложения за считанные минуты, а затем дорабатываете его.

Это открывает четкий рабочий процесс для одиночных основателей и небольших команд: - Используйте строителя-агента для генерации UI, маршрутизации и шаблонов бэкенда - Жестко закодируйте критически важную бизнес-логику и ограничения - Подключайте специализированные агенты задач к конкретным рабочим процессам: отсев поддержки, операции по выставлению счетов, исследования, исходящие электронные письма

Вместо создания одного мегагента вы разрабатываете приложение, которое содержит созвездие узких агентов за кнопками, планировщиками задач и вебхуками. Строительные агенты занимаются каркасом и структурными изменениями; агенты задач обрабатывают повторяющуюся работу большого объема. Люди остаются вовлеченными как рецензенты, а не программисты на поточной линии.

Начните с малого, доставляйте быстро, повторяйте. Настоящий AI-продукт обычно начинается как один агент задачи, который надежно выполняет одну функцию: суммировать PDF, составлять ответы клиентам,整理ировать аналитические отчеты. Вам не нужен зоопарк фреймворков; вам нужна четкая цель, составляемая структура и одностраничный запрос, который читается как мини-PRD.

Выберите один болезненный рабочий процесс, с которым вы сталкиваетесь каждый день. Превратите его в 30-минутного агента: ассистента по исследованиям, который сокращает три статьи до 5 ключевых пунктов, или помощника по поддержке, который превращает помеченные заявки в черновые ответы. Присоедините интерфейс чата к API-вызову, добавьте базу данных, если это необходимо, и на этом остановитесь.

Используйте композиционный стек вместо монолита: - Провайдер LLM (OpenAI, Anthropic или обертка, такая как Airia) - Фронтенд без кода или с минимальным кодом - Простой бэкенд (серверлесс функции, Supabase или инструмент автоматизации)

Ваш системный запрос — это характеристика вашего продукта. Напишите одну страницу, которая определяет роль, инструменты, ограничения и формат вывода: «Вы являетесь помощником, который резюмирует URL в коротком изложении на 150 слов + 3 пункта действий». Рассматривайте каждое неопределенное предложение как потенциальную ошибку.

Создайте одного агента на этой неделе, а не когда-нибудь. Реалистичный начальный проект: - Очиститель заметок с совещаний, который преобразует сырые стенограммы в структурированные протоколы - Сумматор новостной рассылки, который обобщает 5 ссылок в ежедневное резюме - Автор письма для продаж, который преобразует поля CRM в email для первого контакта

Смените мышление с «изучения ИИ» на «выпуск ИИ-функций». Вы узнаете больше, отлаживая один неработающий запрос, чем смотря 10 часов теории. Выпустите версию 0, наблюдайте, как она терпит неудачу на реальных данных, а затем уточните инструкции и инструменты.

Для более глубокого погружения обращайтесь к первоисточникам. Начните с документации OpenAI для изучения шаблонов API, Microsoft Learn для примеров использования Azure OpenAI и оркестрации, а также freeCodeCamp для практических руководств. Используйте их в качестве справочных материалов, а не обязательных условий, пока вы запускаете своего первого агента в производство.

Что такое простой AI-агент с практической точки зрения?

Это система, ориентированная на задачи, которая принимает цель, разбивает её на шаги, использует инструменты, такие как API или базы данных, и итеративно работает с обратной связью, пока задача не будет выполнена. Думайте об автоматизации, а не об искусственном общем интеллекте.

Какие инструменты вам нужны для создания базового ИИ-агента?

Основной стек включает в себя LLM (такой как Claude или OpenAI) для рассуждений, бэкенд (например, Supabase или безсерверные функции) для выполнения, а также четкий системный промпт для управления его поведением. Многие платформы без кода могут помочь связать эти элементы.

Могу ли я создать AI-агента, не будучи экспертом в программировании?

Да. Современный подход, представленный такими создателями, как Moritz | AI Builder, сосредоточен на использовании инструментов с низким уровнем кода, сгенерированного ИИ кода и предустановленных сервисов, что делает разработку агентов доступной для новичков и создателей продуктов.

Как эти простые агенты используются в реальных SaaS-продуктах?

Они обеспечивают работу высокоценных функций, таких как автоматизированные помощники по исследованиям, интеллектуальные составители электронных писем, внутренние инструменты для запроса баз данных и генерации отчетов, а также боты для квалификации лидов, которые взаимодействуют с пользователями.