Створіть свого AI-агента: 90% успіху за три прості кроки

Створіть власного AI-агента: 90% успіху за три прості кроки (і 10% деталей, на які варто звернути увагу)

Привіт, друзі! Чи відчували ви колись, що ось-ось, ще трохи зусиль – і ви створите свого власного AI-агента, який зможе самостійно бронювати квитки, шукати інформацію в інтернеті чи навіть писати вірші? Напевно, це відчуття знайоме багатьом. А потім з’являється він – той самий “перфекціонізм”, який шепче: “А чи достатньо досконалий твій системний промпт? А чи ті інструменти ти обрав? А чи найкращу LLM ти взяв? А як щодо контексту, безпеки, швидкості…” І все, ідея завмирає, так і не зародившись.

Знайомо? Мені – дуже! Я сам пройшов через це, створивши сотні AI-агентів, спостерігаючи за тисячами інших. І знаєте, що об’єднує найуспішніших? Вони не ускладнюють. Вони роблять просто. Саме такого принципу – простоти – я хочу навчити вас цього разу. Повірте, ви можете опанувати 90% необхідного для створення AI-агентів вже сьогодні, не виходячи з цієї статті.

Ми розглянемо основні компоненти: від промптів до безпеки, проте головне – я покажу, на чому зосередитися, щоб отримати максимум результату з мінімумом зусиль. Звісно, розберемо, що можна сміливо відкласти на потім, коли ваш агент почне завойовувати світ.

Готові? Тоді заваріть ароматну каву, зручно влаштовуйтеся, адже ми вирушаємо у захопливу подорож світом AI-агентів.

Що таке AI-агент? Уявіть, що ваш ШІ взяв відпустку від “просто відповідати”

Перш ніж заглибитися в технічні деталі, з’ясуймо, що ж таке той самий AI-агент, про який усі говорять. Це не просто чат-бот, який сидить у кутку й чекає на ваше запитання. Це щось значно більше.

Уявіть собі розумного помічника, який має не тільки мозок (велику мовну модель – LLM), а й руки, щоб щось робити у реальному світі. Ці “руки” – це інструменти. Вони можуть бути функціями для пошуку в інтернеті, планування зустрічей у вашому календарі, виконання математичних обчислень чи навіть надсилання повідомлень.

Саме LLM (уявіть його як мозок агента) обробляє ваші команди, розуміє, що ви хочете, та вирішує, який інструмент використати. А системний промпт – це як біографія чи статут для вашого агента: хто він, які його цілі, як він має використовувати свої інструменти, як спілкуватися. Це найвищий рівень інструкцій, з якого починається будь-яка взаємодія.

І, звісно, пам’ять. Агенту потрібно пам’ятати, про що ви говорили раніше, щоб діалог був цілісним. Це може бути як коротка пам’ять про останню розмову, так і довготривала, яка зберігає важливі деталі про вас чи ваші потреби.

Ось вам і чотири кити, на яких тримаються всі AI-агенти: LLM, інструменти, системний промпт і пам’ять. І в цій статті ми розберемо, як зробити їх максимально ефективними, не перевантажуючи себе зайвим.

Три перші кроки до вашого першого агента: Як зварити найпростіший цифровий борщ

Насправді, розпочати створення власного AI-агента – це не складніше, ніж зварити найпростіший борщ. Тримаймося цієї аналогії, вона допоможе нам не загубитися в деталях.

Крок 1: Виберіть “каструлю” (LLM)

Для початку вам потрібна “каструля”, в якій нуртуватиме ваш борщ. У світі AI – це велика мовна модель (LLM). Я б радив почати з Open Router [посилання]. Це такий собі “супермаркет” LLM, де ви можете знайти майже будь-яку модель. Для прототипування чудово підійде, наприклад, Claude Haiku 4.5 – швидкий і недорогий варіант. Але ви там знайдете і GPT-5 Mini, і відкриті моделі на кшталт DeepSeek. Головне – не зациклюватися на виборі “найідеальнішої” моделі, особливо на старті.

Крок 2: Напишіть “рецепт” (базовий системний промпт)

Створений вами “борщ” повинен мати певний смак і структуру. Це ваш системний промпт. Спочатку він має бути максимально простим. Лише кілька речень, що визначають роль вашого агента (хто він?) та його основну поведінку (що він має робити?). Ось як це може виглядати:

“Ти – персональний помічник, який допомагає мені з плануванням. Твоя мета – організувати робочий тиждень. Використовуй надані інструменти для пошуку вільного часу та бронювання зустрічей.”

Звісно, з часом ви будете вдосконалювати цей “рецепт”, додаючи нові інгредієнти й тонкощі. Але для першого разу – цього достатньо.

Крок 3: Додайте “першу ложку” (перший інструмент)

Агент без інструментів – це просто розширена версія LLM, але не повноцінний агент. Йому потрібно щось робити! Тому додайте свій перший, найпростіший інструмент. Це може бути, наприклад, можливість шукати в інтернеті або виконувати математичні обчислення за допомогою простого калькулятора.

І все! Ось вам і фундамент вашого першого агента. З цього моменту ви можете поступово додавати нові можливості, удосконалювати “рецепт” та експериментувати з “інгредієнтами” (LLM).

Жива демонстрація: Зробимо агента за 50 рядків коду (серйозно!)

Теорія – це добре, але практика – краще! Давайте подивимося, як це виглядає в коді. Я покажу вам, як створити надзвичайно простий агент, використовуючи Python та популярний фреймворк Pydantic AI. Важливо: принципи, які ми розглянемо, працюють незалежно від обраного вами інструментарію.

“`python

Імпортуємо необхідні бібліотеки

from langfuse.callback import LfCallbackHandler
from langfuse.llm import LLM
from langfuse.model import ModelArgs
from langfuse.provider import OpenAI, Anthropic, Gemini
from langchain_core.tools import tool
from langchain_core.agents import AgentExecutor, AgentFinish
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage
from typing import List, Dict, Any
import os

1. Вибираємо LLM (нашу “каструлю”)

Тут ми використовуємо OpenRouter і Claude Haiku 4.5

Просто змініть змінну середовища або рядок нижче, щоб вибрати іншу модель

Наприклад: os.environ[“OPENROUTER_API_KEY”] = “YOUR_OPENROUTER_API_KEY”

lm = LLM(
provider=Anthropic(api_key=os.environ.get(“ANTHROPIC_API_KEY”, “ANTHROPIC_API_KEY”)),
model_args=ModelArgs(model=”claude-3-haiku-20240101″, temperature=0.2)
)

2. Пишемо базовий промпт (наш “рецепт”)

Для простоти, ми зробимо його частиною наступного кроку

Але в реальному проекті це може бути окремий файл або змінна

system_prompt = “””
You are a helpful assistant.
Your goal is to greet the user and answer basic questions.
You have access to a tool called ‘add_numbers’ to perform calculations.
Always respond in JSON format.
“””

3. Додаємо перший інструмент (нашу “першу ложку”)

@tool
def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
“””Adds two numbers together. Use this tool to perform calculations.”””
return a + b

tools = [add_numbers]

Створюємо агента (об’єднуємо LLM, промпт і інструменти)

У Pydantic AI це можна зробити дуже елегантно

from pydantic_ai.agent import Agent
agent_executor = Agent(llm=lm, system_prompt=system_prompt, tools=tools)

4. Налаштовуємо інтерфейс для спілкування (наша “тарілка”)

def run_agent():
conversation_history: List[Dict[str, Any]] = []
print(“Привіт! Я твій новий AI-агент. Поговоримо? (Введи ‘exit’ для виходу)”)

while True: user_input = input("Ти: ") if user_input.lower() == 'exit': break # Оновлюємо історію розмови conversation_history.append({"role": "user", "content": user_input}) # Викликаємо агента # Тут ми передаємо історію для збереження контексту agent_response = agent_executor.run( query=user_input, conversation_history=conversation_history ) # Додаємо відповідь агента до історії conversation_history.append({"role": "assistant", "content": agent_response["output"]}) print(f"Агент: {agent_response['output']}") 

if name == “main“:
run_agent()
“`

Як бачите, ми імпортували необхідні бібліотеки, визначили LLM, створили простий системний промпт, додали невеличкий інструмент add_numbers і об’єднали все це в одного агента. А потім – простий цикл для спілкування з ним. Увесь код – менше 50 рядків!

Ви можете завантажити цей приклад з GitHub [посилання] і запустити його прямо зараз, щоб побачити, як це працює.

Говоримо про LLM: Не шукайте “ту саму”, знайдіть “достатньо добру”

Вибір LLM – це тема, яка може ввести в ступор. Виробники постійно випускають нові, кращі, потужніші моделі. Але пам’ятайте про наш принцип простоти!

• Для прототипування: Claude Haiku 4.5 – чудовий вибір. Він дешевий, швидкий і добре справляється з базовими завданнями.
• Найкращий універсальний варіант: Claude Sonnet 4.5 (на момент написання статті) – це те, що дасть вам хороший баланс якості та швидкості.
• Локальні моделі: Якщо ви турбуєтеся про конфіденційність або хочете працювати повністю офлайн, зверніть увагу на Mistral 3.1 або Mixtral 8x22B.

І ще раз наголошую: Open Router [посилання] – ваш найкращий друг на цьому етапі. Це дає вам можливість миттєво перемикатися між моделями, не витрачаючи час на налаштування API для кожного провайдера. Це як мати один пульт для усіх телевізорів.

Системний промпт: Не робіть його “романом”, зробіть “конспектом”

Системний промпт – це серце вашого агента, його особистість та правила. Але його легко перетворити на довжелезну, заплутану інструкцію, яку ніхто не зрозуміє. Я пропоную структуру, яка допоможе вам залишатися лаконічними:

1. Персона: Хто ваш агент? (Наприклад: “Ти – креативний письменник, що допомагає генерувати ідеї для статей.”)
2. Цілі: Що він повинен робити? (Наприклад: “Твоя мета – запропонувати 5 свіжих тем для мого блогу.”)
3. Інструкції до інструментів: Як він має використовувати свої “руки”? (Наприклад: “Якщо потрібно знайти актуальну інформацію, використовуй інструмент пошуку в інтернеті.”)
4. Формат виведення: Як він повинен відповідати? (Наприклад: “Відповіді надавай у вигляді маркованого списку.”)
5. Додаткові інструкції: Усе, що не вписується в попередні пункти. (Наприклад: “Ніколи не пропонуй теми, пов’язані з політикою.”)

Чого НЕ варто робити на початку:

• Не вигадуйте складні схеми оцінки промптів. Це для пізніших етапів.
• Не тестуйте багато варіантів промпту поспіль. Почніть з одного, робочого, і розвивайте його поступово.

Інструменти: Менше – краще (Принаймні, спочатку)

Уявіть, що ваш агент – це кухар, а інструменти – його ножі, сковорідки, блендери. Якщо у нього буде 50 ножів різного призначення, він буде плутатися. Краще мати 5-10 дійсно корисних і чітко визначених інструментів.

• Обмежте кількість інструментів: На старті – до 10. Чим менше, тим легше моделі зрозуміти, який саме інструмент використати.
• Чітко опишіть кожен інструмент: Докстрінг (коментар у коді) – ваш найкращий друг. Саме через нього LLM дізнається, коли і як використовувати ваш інструмент.
• SCP-сервери (Serverless Compute Platform): Це чудовий спосіб знайти готові набори інструментів для типових завдань [посилання].
• RAG (Retrieval Augmented Generation): Це найважливіший “інструмент” для більшості сучасних агентів. Він дозволяє агенту “читати” ваші документи, бази даних, і давати відповіді, спираючись на реальні дані. Більше 80% агентів використовують RAG!

Чого НЕ варто робити з інструментами:

• Не створюйте складні системи з багатьма агентами, які спілкуються між собою. Це хаос на початковому етапі.
• Не намагайтеся побудувати складну систему розподілу завдань між агентами. Це знадобиться пізніше, коли ваш агент стане справді “корпоративним”.

Безпека – це не страшно, якщо знати, куди дивитись

Так, безпека – це важливо. Але це не означає, що ви маєте стати експертом з кібербезпеки за одну ніч. Є прості правила та інструменти, які допоможуть вам захистити вашого агента.

• Не ховайте API-ключі у коді! Це як залишити ключі від квартири на дверях. Використовуйте змінні середовища (Environment Variables).
• “Захисні поручні” (Guardrails): Уявіть, що ви ставите паркан навколо свого городу. Guardrails AI [посилання] – це чудовий інструмент, який допоможе вам контролювати, яку інформацію агент отримує (вхідні “поручні”) і яку видає (вихідні “поручні”). Це допоможе уникнути введення особистих даних (PII) або виведення нецензурної лексики.
• Сканування вразливостей: Інструменти на кшталт Snyk Studio [посилання] (з їхнім MCP сервером) можуть автоматично перевіряти ваш код та залежності на наявність відомих вразливостей. Це як мати свого внутрішнього “безпечника”.

Чого НЕ варто робити з безпекою:

• Не намагайтеся вигадати власні складні методи безпеки. Почніть з готових рішень.
• Не хардкодьте паролі та ключі. Це найочевидніша і найнебезпечніша помилка.

Пам’ять: Як допомогти агенту не забувати головне

Проблема пам’яті – це робота з токенами. LLM мають обмежену “робочу пам’ять” (контекстне вікно). Якщо ви “затопите” його надмірною інформацією, він почне “забувати” найважливіше, або ж стане повільним і дорогим у використанні.

• Робіть промпти лаконічними: Як системні, так і описи інструментів. Використовуйте шаблони, як я показав раніше. 200-300 рядків – це вже багато для системного промпту.
• Використовуйте “ковзне вікно”: Запам’ятовуйте тільки останні 10-20 повідомлень з діалогу. Це як читати останню сторінку книги, а не всю її.
• Довготривала пам’ять: Коли інформації стає занадто багато для короткострокової пам’яті, на допомогу приходить довготривала. Mem0 [посилання] – це чудовий, відкритий фреймворк для цього. Він дозволяє агенту “зберігати” важливу інформацію і “шукати” її за потреби, використовуючи RAG. Уявіть, що у вашого агента з’явився свій супер-організований зошит.

Чого НЕ варто робити з пам’яттю:

• Не заглиблюйтесь у складні техніки стискання пам’яті. Це для пізніших оптимізацій.
• Не будуйте власні складні системи керування пам’яттю з нуля. Використовуйте готові рішення.

Робоче середовище та розгортання: Думаємо про майбутнє вже сьогодні

Наступні етапи – спостережуваність (observability) та розгортання (deployment). Це вже ті самі “останні 10%”, але про них варто подумати заздалегідь.

• Спостережуваність: Langfuse [посилання] – це фантастичний інструмент (і знову ж таки, відкритий!), який дозволяє вам бачити, що робить ваш агент, які інструменти він використовує, скільки часу це займає. Це як мати “чорний ящик” у вашого агента, який записує всі його дії. Це дуже допоможе при налагодженні та моніторингу в продакшені.
• Розгортання: Завжди думайте про Docker [посилання]. Це стандарт для пакування будь-яких додатків, особливо AI-додатків, для розгортання в хмарі. LLM-інструменти (як ті, що вбудовані в ChatGPT чи інші IDE) чудово допомагають створювати Docker-файли.

Чого НЕ варто робити з розгортанням:

• Не зациклюйтесь на Kubernetes. Це надто складно для початку.
• Не витрачайте час на глибокі оптимізації LLM-оцінок. Це для пізніших етапів.
• Не переймайтеся інфраструктурою занадто сильно. Сучасні LLM-провайдери (як OpenRouter, Anthropic, Google) беруть на себе багато роботи. Вашого агента, навіть з фронтендом, часто може розмістити стандартний сервер з кількома ядрами та кількома гігабайтами RAM.

Підсумовуючи: Ви більше вмієте, ніж думаєте!

Ось і все, друзі! Ми пройшлися від основ створення AI-агентів до їх безпеки, пам’яті та розгортання. Головний висновок, який я хочу, щоб ви запам’ятали: РОБІТЬ ПРОСТО.

Не дозволяйте перфекціонізму зупинити вас. Почніть з малого, з трьох простих кроків: виберіть “каструлю” (LLM), напишіть простий “рецепт” (системний промпт) і додайте “першу ложку” (інструмент). Все інше – це поступове вдосконалення.

Ви можете створити свого першого агента прямо зараз. Це простіше, ніж здається, і значно цікавіше, ніж ви думали. Дозвольте собі бути неідеальними на початку – це ключ до успіху.

Що робити далі?

1. Завантажте репозиторій з кодом, який я показав, і запустіть його.
2. Експериментуйте: змініть LLM, додайте новий простий інструмент, спробуйте вдосконалити промпт.
3. Дослідіть ресурси, які я згадав (Open Router, Langfuse, Guardrails AI, Mem0, Snyk).
4. Почніть будувати!

Я дуже сподіваюся, що ця стаття надихнула вас. Якщо ви хочете більше подібного контенту про AI, агентів та інструменти, поставте лайк та підпишіться на мій канал.

Будуйте, експериментуйте, творіть. До зустрічі в наступній історії!