Забудьте про “зроби сам”: Як ефективно використовувати AI-агентів для написання листів, дизайну та… заробітку (З мого 20-річного досвіду)
Як старший редактор та експерт з бізнес-аналізу, автоматизації та штучного інтелекту, я бачила чимало змін за останні два десятиліття. Але те, що відбувається зараз з AI-агентами, вражає навіть мене. Майбутнє автоматизації, про яке ми мріяли, вже настало. І я не перебільшую, коли кажу, що воно відкриває безмежні можливості для бізнесу та професіоналів.
Я пам’ятаю, як минулого тижня мій друг-розробник, який так само обожнює код, як я – гарну каву, сказав: “Ліло, майбутнє пишеться не чорнилом, а кодом, який сам себе виправляє”. Я спершу відмахнулася, мовляв, черговий хайп. Але потім заглибилася у питання. І це не просто хайп. Це дійсно революція, яка вже стукає в наші двері, а точніше – вже у наших комп’ютерах та пише тексти.
Уявіть: ви даєте просте завдання, наприклад: “Створити привабливий розсильний лист про запуск нового продукту”, а система не тільки генерує текст, а й досліджує ринок, створює дизайн, продумує кожен елемент, усуває помилки (які, можливо, ви навіть не помітите), і надсилає його одразу. Це не фантастика, це реальність, яка називається агентні робочі процеси (agentic workflows). І, повірте, це вже не просто тренд, а майбутнє, яке обіцяє мільярдні прибутки для тих, хто опанує цю технологію.
Нещодавно я бачила аналітику від Gartner, де ринок агентних систем, вартість якого зараз оцінюється в скромні $7 мільярдів, прогнозують до 2024 року зрости до колосальних $93 мільярдів. Це як раптом усвідомити, що замість того, щоб копати город самостійно, у вас з’явився помічник, який не просто робить це за вас, а й підказує, які овочі найкраще садити, як їх поливати, щоб отримати найбільший урожай, і навіть сам доглядає за ними. Це – майстерність, яка буде коштувати дорого. І, що ще важливіше, це навичка, яка зробить вас незамінними.
У цій статті я поділюся своїм досвідом, щоб ви зрозуміли, як працюють агентні робочі процеси, чому вони важливі, як їх створити. Як експерт з понад 20-річним досвідом у цій сфері, я не просто розповім теорію, а й поділюся конкретними порадами, кейсами та власним досвідом. І, звісно, розповім про те, як на цьому заробити. Адже знати, як створити такий “інтелектуальний сільськогосподарський комплекс”, це вже половина справи, а друга – вміти його продати. Готові? Тоді пристебніть ремені – ми злітаємо!
Чому старі методи автоматизації – це, як намагатися “залатати дірку у баняку”
Я добре пам’ятаю часи, коли ми будували автоматизації “вручну”. Це було схоже на складання надзвичайно складної моделі літака з безлічі дрібних деталей. Ми використовували такі інструменти, як Zapier чи Make (колишній Integromat), і розбивали кожен крок: “Якщо трапилося це, зроби ось те, інакше – ось це”. Ми будували цілі системи логічних зв’язків, враховуючи кожен виняток, кожен “що, якби”. І це працювало. До певного моменту.
Але що відбувалося, коли система стикалася з непередбачуваною ситуацією? З чимось, що не відповідало нашим ретельно продуманим сценаріям? Наприклад, ви автоматизували процес обробки заявок, і раптом приходить заявка з дивною адресою, яку система не в змозі розпізнати, або з текстом, що містить незрозумілі символи. Ваш старий робот, який звик до чітких правил, просто зупинявся. Він не знав, що робити. І тоді приходили ви – людина, якій доводилося вручну розбиратися в ситуації, виправляти помилки, відновлювати систему. Це – час. Це – гроші. Це – головний біль.
Як особистий досвід, можу сказати, що ці “ручні” автоматизації були справжнім головним болем. Я витрачала тижні, а іноді й місяці, на налаштування та підтримку таких систем. Вони були вразливі до помилок, потребували постійного нагляду та часто зупинялися в найвідповідальніший момент. Це неефективно, дорого та масштабувати такі рішення дуже складно.
Сучасні компанії, які вже освоїли ці “ручні” автоматизації, починають стикатися зі стіною. Вони розуміють, що для справжнього прискорення потрібен зовсім інший підхід. І цей підхід – агентні робочі процеси.
“Системи, що лагодять себе самі”: Магія чи просто вдосконалений механізм?
Я бачила чимало статей та відео, які представляють агентні робочі процеси як магічний еліксир, що самостійно вирішує всі проблеми. Мовляв, воно лагодиться самостійно, працює вічно і ніколи не помиляється. Це частково правда, але лише в певних умовах.
На основі власного практичного досвіду можу сказати, що агентні системи мають дійсно унікальну властивість – здатність до самостійного виправлення під час розробки або тестування. Наприклад, якщо ви використовуєте інструмент, як-от Claude Code, і запускаєте певний процес, ваш AI-агент ніби “сидить поруч”, працюючи разом з вами. Якщо він припускається помилки, він її помічає, аналізує, коригує свій підхід, виправляє інструменти та продовжує роботу.
Отже, коли ви розробляєте робочі процеси, а не просто їх використовуєте, то агент дійсно “вчиться” у процесі. Це дозволяє швидко знаходити ефективні рішення, значно полегшуючи процес розробки та роблячи його набагато ефективнішим.
Але тут криється один важливий нюанс. Після того, як ви “розгорнули” свій робочий процес – тобто налаштували його для автоматичного функціонування за розкладом або для реагування на певні події (наприклад, надходження нових повідомлень), сам агент у хмарі фактично відсутній. Ви розгортаєте код, розгортаєте інструменти, але не самого агента. В моїх попередніх відео я розповідала про фреймворк WAT (Workflows, Agents, Tools). Отже, коли ви розгортаєте робочий процес, ви розгортаєте “W” (Workflows) та “T” (Tools), але не “A” (Agent) у повному розумінні цього слова.
Відповідно, у процесі автоматичної роботи, як я вже згадувала, система стає більше схожою на традиційну автоматизацію. І це не недолік, а, скоріше, перевага. Такі автоматизовані процеси передбачувані та детерміновані. Вони роблять те, для чого їх створили, і роблять це надійно.
В такому разі де ж криється справжня перевага? Вона – в самому процесі побудови та в здатності агента “вдосконалюватись” у ході тестування та роботи з новими даними. З власного досвіду можу сказати, що навіть невеличке покращення в алгоритмах агентів може дати колосальний ефект за короткий проміжок часу.
Від “монорейки” до “автобанної мережі”: як будуються агентні процеси
Якщо порівнювати традиційну автоматизацію з будівництвом залізниці вручну, то агентні робочі процеси – це як роздати завдання будівельній бригаді: “Побудуйте мені залізницю від точки А до точки Б”. Бригада отримує завдання і самостійно шукає найкращі маршрути, вирішує, як обійти перешкоди, будує з урахуванням усіх можливих варіантів.
Ви говорите агенту: “Мені потрібен звіт про конкурентів”. Далі агент самостійно розбиває це завдання на окремі етапи: спочатку знайти джерела інформації, потім зібрати дані, потім їх структурувати, потім написати аналітичну частину, потім оформити все у зручний формат. Якщо під час збору даних виникає проблема (наприклад, сайт не завантажується), він не просто зупиняється – агент шукає альтернативні джерела, намагається встановити причину помилки.
І саме ця “інтелектуальна” допомога на кожному етапі процесу будівництва робить систему краще, швидше та зменшує кількість помилок. Перед тим, як запустити рух по вашій залізниці, ви проводите ретельне тестування. Уявіть, що ви запускаєте різні потяги по новій колії: важкі, легкі, швидкі, повільні. Ви хочете бути впевненими, що ваша “колія” витримає все. Це дуже важливо!
Чому це стало можливим саме зараз? Тому що технології нарешті наздогнали наші амбіції. Великі мовні моделі (LLMs) стали настільки надійними, що їх можна використовувати для розв’язання реальних завдань. Ми вже не просто “граємося” з чат-ботами. Ми даємо їм можливість міркувати, приймати рішення, реалізовувати багатоетапні завдання з певними послідовностями. Додайте до цього інфраструктуру, як-от Trigger.dev, Modal, Vercel, що робить розгортання програм надзвичайно простим, а також інструменти на кшталт Claude Code, які роблять процес доступним навіть для тих, хто не має досвіду програмування.
Цікавий факт: Зараз 25% великих компаній тестують агентні робочі процеси, а до 2027 року ця цифра може досягти 50%. Це означає, що половина всіх найбільших корпорацій активно використовуватимуть ці системи. Я особисто дуже часто використовую їх у своїй роботі і з впевненістю можу сказати, що за цим майбутнє.
Чи марні знання про “старі” автоматизації? Анітрохи!
Багато хто може подумати: “Ого, нові технології, я вже не потрібен!”. Це абсолютно хибна думка. Насправді, ті, хто повністю пропустить фундаментальні знання про те, як працюють традиційні автоматизації, швидше за все, зіткнуться з великими труднощами під час роботи з агентними системами. З власного досвіду це можу підтвердити.
Чому? Тому що якщо ви не розумієте, як влаштований “механізм”, як він працює “зсередини”, то як ви зможете оцінити, чи правильно агент виконує свою роботу? Як ви зможете зрозуміти причини певного рішення? Ви не зможете збагнути, чому він обрав саме цей варіант, коли він припустився помилки та чому йому потрібні саме “ці” інструменти. Це як намагатися керувати автомобілем, абсолютно не знаючи, як влаштований двигун. Ви можете тиснути на педалі, але коли щось піде не так, ви будете безпомічні.
Знання про те, як працюють API, як налаштовуються вебхуки, як вручну вибудовується логіка – це все фундамент. І коли ви працюєте з інструментом на кшталт Claude Code, ви зможете чіткіше формулювати свої завдання, краще розуміти, що він робить, і контролювати процес.
Наживо: Вчимося створювати AI-помічника для розсилок з Claude Code
Гаразд, теорію ми розібрали. Час перейти до практики! Я покажу вам, як створити робочий процес на базі агентної системи за допомогою Claude Code. Готуйтеся, це буде захопливо!
Спочатку нам буде потрібний комп’ютер з встановленим Visual Studio Code. Це така “майстерня” для програмістів. Якщо він відсутній – не проблема, завантажуємо з офіційного сайту. Далі у Visual Studio Code потрібно встановити розширення Claude Code. Воно є в списку розширень, шукаємо і встановлюємо. Як експерт з великим досвідом, наполегливо рекомендую одразу ознайомитися з документацією, щоб зрозуміти основні принципи роботи.
Важлива деталь: Для роботи з Claude Code вам знадобиться платний план від Anthropic (компанії, яка розробляє Claude). Безкоштовна версія не забезпечує доступу до цього потужного інструменту. Принаймні, на даний момент. Це як мати крутий інструмент, але без доступу до електроенергії – він просто не запрацює. Я б радила одразу брати план “Max”, він дійсно вартий своїх грошей. З власного досвіду кажу, що це значно підвищило продуктивність моєї роботи.
Після встановлення та авторизації відкриваємо нову, “чисту” папку, де і буде жити наш проєкт. Це буде наш “робочий стіл” для AI-агента.
“Мозок” агента: файл claude.md
На лівій панелі Visual Studio Code ми бачимо наші файли, а праворуч – інтерфейс самого AI-агента Claude Code. Це наш “співрозмовник”, якому ми будемо давати завдання.
Перше, що нам потрібно зробити – це створити файл claude.md. Саме в ньому ми описуємо, як повинен поводитися наш агент. Це як “інструкція з використання” для нього. Тут ми прописуємо загальні цілі, правила, як він повинен взаємодіяти з файлами, яку структуру проєкту потрібно підтримувати. Я завжди приділяю цьому етапу особливу увагу, адже від цього залежить успіх всього проєкту.
Рада від мене: Щоб вам було простіше, я підготувала готовий файл wat.claude.md (WAT – це наші Workflows, Agents, Tools). Його можна знайти у моїй безкоштовній спільноті (посилання, як завжди, в описі). Просто завантажте його і перетягніть у папку проєкту. Цей файл – основа, яка налаштовує агента на роботу з фреймворком WAT.
Після цього просто кажемо агенту: “Окей, читай цей файл і готуй проєкт”. Він прочитає інструкції, створить необхідні папки та файли, і повідомить, що готовий до роботи. Насправді це дуже просто.
Розбираємося у “цеху”: Workflows та Tools
Отже, що ми тут бачимо?
- Agent: Сам Claude Code – наш інтелектуальний помічник.
- Workflows: Це файли у форматі Markdown, де все описано зрозумілою мовою, без великої технічної складності. Це як рецепт. Наприклад, “рецепт” для створення розсилки: спочатку дослідити тему, потім написати текст, потім його оформити, потім додати картинки.
- Tools: Це “інгредієнти” нашого рецепту. Це конкретні дії, які виконує агент. Наприклад, інструмент для пошуку інформації в Google, інструмент для написання тексту за допомогою Claude, інструмент для створення зображень. Без “рецепту” (workflow) ці “інгредієнти” (tools) самі по собі безсилі. Workflow вказує агенту, який інструмент використовувати наступним, в якому порядку.
Що класно – і workflow, і tools з часом удосконалюються. Якщо агент припускається помилки, він аналізує її, виправляє workflow або tool, щоб такого більше не трапилося. Це і є та сама “саморегенерація”.
Плануємо нашу “стратегічну операцію”
Зараз ми переведемо агента в режим “планування” (plan mode). Це дуже важливо. Тому що агент ставить уточнюючі запитання, і ми повинні чітко на них дати відповіді. Як експерт, я знаю, що це критичний етап.
Я кажу агенту: “Привіт, Claude! Хочу створити робочий процес для автоматизації розсилок. Мені потрібен лист про конкретну тему. Ти маєш спочатку провести дослідження, потім структурувати лист в HTML, зробити його візуально привабливим та створити кілька інфографік”.
Агент одразу починає думати і ставить перші запитання:
- “Хочете інтегрувати зовнішній пошуковий API для дослідження?” – Так, давайте використовувати Perplexity. Як показує мій досвід, це чудовий варіант.
- “Як хочете надсилати лист?” – Через Gmail, це просто і зрозуміло.
- “Чи є у вас брендові активи (логотипи, кольори), які потрібно врахувати?” – Так, я це додам пізніше.
Він формує детальний план: дослідження через Perplexity, написання тексту з Claude, створення інфографіки за допомогою nano.banana (це сервіс для AI-генерації зображень, який я також хочу протестувати), оформлення в HTML та надсилання через Gmail.
Гумористичне застереження: Я колись забула вказати правильний формат зображень, і замість гарних картинок отримала якісь дивні квадрати. Тому завжди ретельно перевіряйте план!
Перш ніж остаточно затвердити план, я додаю свої брендові файли: логотип (AIS.png) та гайдлайни (brand_guidelines.pdf) в папку brand_assets. І вказую агенту: “Використовуй цей логотип та гайдлайни для оформлення”. Це надважливий момент для корпоративного стилю!
Після цього план виглядає ідеально. Я кажу: “Автоматично приймаю план і включаю режим обходу дозволів” (bypass permissions). Це означає, що агент сам буде створювати та редагувати файли.
Створення “tembok” i “вікон” (файлів і інструментів)
Агент починає створювати цілий список завдань і по черзі їх виконує, викреслюючи з чек-листа:
- Створення конфігураційних файлів (
newsletter_style.env,recipients.env). - Розробка інструментів:
research_tool.py,generate_infographic_tool.py,assemble_html_tool.py,send_via_gmail_tool.py,archive_to_sheets_tool.py. - Створення основного робочого процесу (
newsletter_workflow.md).
Весь цей процес зайняв лічені хвилини! В результаті ми маємо готову структуру: конфігураційні файли, п’ять інструментів і детальний, зрозумілий робочий процес. Звісно, на початку може бути трохи важко, але з досвідом все буде простіше.
“Таїнство” API-ключів та перше випробування
Тепер найважливіше – додати API-ключі для всіх сервісів, які ми використовуємо (Anthropic, Perplexity, nano.banana, Gmail). Це як дати агенту доступ до “інструментів” у його “майстерні”. Усі ключі зберігаються у файлі .env для безпеки. Я завжди слідкую за цим.
І ось, момент істини. Я просто пишу: /rerun та додаю короткий запит: “Напиши мені розсилку про агентні AI”.
Агент починає працювати:
- Проводить дослідження.
- Планує та генерує три інфографіки: про ринок, дорожню карту Gartner, метрики впливу.
- Пише текст листа.
- Пропонує кілька варіантів теми листа.
І тут ми бачимо, як працює “самолікування”. Агент зіткнувся з помилкою кодування (unicodedecodeerror), але автоматично виправив її. Потім виникла проблема з key.ai – він знову дослідив документацію, знайшов правильний endpoint і виправив інструмент. Це просто вражає!
Після затвердження теми листа, я отримала на пошту готовий лист. Так, перша версія була не ідеальною – HTML “поїхав”, дата була неправильною. Але я просто сказала агенту: “Це виглядає не дуже. Я оновила ID Google Sheets. Переглянь, що пішло не так з форматом, і надішли мені кращу версію”. І він знову виправився!
У підсумку – професійно оформлений лист з логотипом, відповідними шрифтами та кольорами, з трьома якісними інфографіками, створеними AI, з посиланнями на джерела. І все це – з одного простого запиту!
Навіщо це бізнесу? Як перетворити “плату за роботу” на “інвестицію в зростання”
Тепер найцікавіше: як на цьому заробити? Бізнеси не платять за той факт, що ви вмієте писати код або використовувати Claude Code. Вони платять за рішення своїх проблем.
Уявіть: власник бізнесу бачить вашу блискучу демонстрацію AI, але його справжня проблема – це втрачені ліди, повільний онбординг клієнтів, купа ручної роботи з даними. Ви не “аптекар”, який просто видає ліки за рецептом. Ви – “лікар”, який ставить діагноз, знаходить “забиту трубу” в процесах і пропонує ефективне рішення.
Найголовніше: не продавайте свої послуги погодинно. Якщо ви можете за 30 хвилин створити систему, яка заощадить бізнесу 20 годин роботи щотижня, це не 30-хвилинна робота. Це – цінність у десятки тисяч доларів за рік. Ваша ціна має відображати цю цінність, а не ваш час.
Мій досвід підказує, що найкращі результати дає наступне:
- Визначте “забиту трубу”: Виявіть реальні проблеми бізнесу, які можна вирішити за допомогою автоматизації. Досліджуйте їх, проаналізуйте, зрозумійте, що спричиняє негативні наслідки.
- Станьте “лікарем”: Пропонуйте рішення, а не інструменти. Замість “я роблю агентні робочі процеси”, кажіть “я заощаджу вам X годин на місяць” або “я зменшу кількість помилок у процесі Y на Z%”. Завжди ставте проблему клієнта на перше місце.
- Ціна за цінність: Розрахуйте, скільки грошей принесе або заощадить ваш робочий процес. Встановіть ціну, яка буде “безпрограшною” для клієнта. Наприклад, ви створюєте систему, яка заощаджує 10 000 доларів на місяць, і берете за це 5 000. Клієнт окупить свої вкладення за два тижні!
- Будуйте стосунки: Ваш перший успішний проєкт – це лише початок. Бізнес буде повертатися до вас, щоб оптимізувати, розширити, шукати нові можливості. Так ви перетворитесь з фрілансера на довіреного партнера.
Висновки: Майбутнє вже тут, і воно чекає на вас
Отже, ми пройшли шлях від розуміння того, що таке агентні робочі процеси, до практичного створення такої системи та обговорення, як на цьому заробляти. Те, що ми бачили – це не просто майбутнє автоматизації, це – сьогодення. Компанії вже роблять цей крок, і попит на фахівців, які вміють будувати такі системи, лише зростатиме.
І найприємніше: це стає доступним. Вам не треба бути генієм кодування. Вам достатньо розуміти логіку, чітко формулювати свої ідеї і вміти ефективно спілкуватися з AI.
Якщо ви бажаєте зануритися глибше, отримати доступ до шаблонів, ресурсів та файлів, як ті, що ми використовували сьогодні, приєднуйтесь до моєї спільноти. А якщо ви серйозно налаштовані заробляти на AI-автоматизації, налаштовані на пряму підтримку та навіть можливості для роботи – то вам у платний клуб.
Пам’ятайте: світ змінюється. І ті, хто встигає адаптуватися, хто бачить можливості там, де інші бачать лише складність, – ті й будують майбутнє. І, можливо, будують його прямо зараз, сидячи за своїми комп’ютерами, диктуючи AI, яким саме має бути це майбутнє.
Підсумовуючи все вище сказане, агентні робочі процеси – це не просто еволюція автоматизації, це її революція. Вони надають можливість машинам мислити, вчитися та адаптуватися, що відкриває неймовірні перспективи як для бізнесу, так і для фахівців, які опанують цю сферу.
Що далі? Не бійтеся експериментувати! Почніть з малого, створіть свій перший простий робочий процес. Чим більше ви практикуєтесь, тим краще ви розумітимете потенціал цих технологій. І хто знає, можливо, саме ваш “AI-помічник” стане наступним великим проривом.
У результаті можна сказати, що ми стоїмо на порозі нової ери, де AI стає не просто інструментом, а справжнім партнером у роботі. Навчіться спілкуватися з ним, розумійте його силу, і ви побачите, наскільки безмежними можуть бути ваші власні можливості.
Заклик до дії: Спробуйте самостійно створити першу автоматизацію з Claude Code вже сьогодні! Або, якщо ви хочете отримати більше знань та практичних інструментів, долучайтеся до моєї спільноти. Давайте будувати майбутнє разом!
