🛠 КАК СОЗДАТЬ СВОЕГО ПЕРВОГО ИИ-АГЕНТА ЗА 30 МИНУТ

🛠 КАК СОЗДАТЬ СВОЕГО ПЕРВОГО ИИ-АГЕНТА ЗА 30 МИНУТ

Слово «ИИ-агент» сейчас звучит отовсюду. Но давайте честно — большинство людей даже не понимает, с чего начать. Сегодня исправляем это раз и навсегда.

Я покажу вам пошаговый туториал, после которого у вас будет РАБОТАЮЩИЙ ИИ-агент. Без воды, без сложного кода, без докторской степени.

📋 ЧТО ВАМ ПОНАДОБИТСЯ:

• Python 3.10+ (бесплатно, ставится за 2 минуты)

• Аккаунт на OpenAI Platform (или любой другой LLM-провайдер)

• API-ключ (создаётся в один клик)

• Текстовый редактор (подойдёт даже блокнот)

⚙️ ШАГ 1. Настройка окружения

Откройте терминал и выполните:

mkdir my-first-agent && cd my-first-agent

python -m venv venv

source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate

pip install openai-agents

Это ЕДИНСТВЕННАЯ зависимость. Один пакет.

⚙️ ШАГ 2. Создайте файл .env

В корне проекта создайте файл .env с вашим API-ключом:

OPENAI_API_KEY=sk-ваш-ключ-здесь

⚙️ ШАГ 3. Пишем агента (всего 10 строк кода!)

Создайте файл main.py:

from agents import Agent, Runner

agent = Agent(

name=”Помощник”,

instructions=”Ты дружелюбный ИИ-ассистент. Отвечай на русском языке, будь конкретным и полезным.”,

model=”gpt-4o-mini”

)

result = Runner.run_sync(agent, input=”Привет! Расскажи о себе.”)

print(result.final_output)

Это всё. Это ваш первый агент. Запустите: python main.py

⚙️ ШАГ 4. Добавляем инструменты (Tools)

Агент без инструментов — просто чат. Давайте дадим ему суперсилу:

from agents import Agent, Runner, function_tool

@function_tool

def get_weather(city: str) -> str:

“””Получить погоду для города”””

return f”В {city} сейчас +22°C, солнечно”

agent = Agent(

name=”МетеоБот”,

instructions=”Ты метеоролог. Отвечай на вопросы о погоде, используя инструменты.”,

model=”gpt-4o-mini”,

tools=[get_weather]

)

result = Runner.run_sync(agent, input=”Какая погода в Минске?”)

print(result.final_output)

⚙️ ШАГ 5. Мультиагентность (Handoffs)

Теперь сделаем так, чтобы агенты передавали друг другу задачи:

researcher = Agent(name=”Исследователь”, instructions=”Исследуй тему и выдай факты.”)

writer = Agent(name=”Писатель”, instructions=”Напиши статью на основе фактов.”)

coordinator = Agent(

name=”Координатор”,

instructions=”Маршрутизируй задачи между агентами.”,

handoffs=[researcher, writer]

)

result = Runner.run_sync(coordinator, input=”Напиши статью про ИИ-агенты в образовании”)

💡 ПРО ЭТОГО НЕ ПИШУТ В НОВОСТЯХ:

Самое важное в агентах — не код, а ПРАВИЛЬНОЕ ОПИСАНИЕ ЗАДАЧИ (instructions). Чем точнее вы описали, что агент должен делать, тем лучше результат. Тратьте 70% времени на промпт, 30% — на код.

🔥 ЧТО ДАЛЬШЕ?

• Добавьте guardrails (защиту от нежелательных запросов)

• Подключите внешние API (базы данных, CRM, календари)

• Разверните на сервере и сделайте доступным 24/7

👉 Хотите научиться строить агентные системы для образования и бизнеса? У нас есть курс: https://ai-agents.space.z.ai/

Baxtales! 🙌