Проблема: я не программист, но хочу создать AI агента
Это началось с простой мысли: что если ты Senior DevOps инженер с нулевым опытом в Python, но хочешь создать автономного AI агента? Не просто чат-бота, а систему, которая понимает 165 разных инструментов - от работы с файлами и базами данных до API запросов и веб-поиска.
Типичный путь выглядит так: учи Python 3-6 месяцев, изучаешь фреймворки для агентов (LangChain, CrewAI), тратишь ещё месяц на интеграции. Итог - полгода до первого рабочего прототипа.
Я выбрал другой путь. 6 дней. Ноль строчек кода. Только GPT-4o, локальный сервер и prompt engineering.
Самый большой миф про AI агентов: нужен программист. На деле нужен архитектор, который понимает, КАК должна работать система. Код - это всего лишь реализация.
Решение: когнитивное партнёрство вместо программирования
Вместо того чтобы учиться программировать, я стал архитектором. GPT-4o - мой технический исполнитель. Моя задача - описать систему на человеческом языке так детально, чтобы ИИ мог её реализовать.
Это работает только если ты понимаешь фундаментальные принципы. Я начал с курса Kaggle по AI агентам, но пропустил все coding exercises. Вместо этого я сосредоточился на архитектурных паттернах.
Модель ReAct (Reasoning + Acting) стала моим компасом. Агент должен думать вслух, планировать, действовать, наблюдать за результатом. Это не сложнее, чем описать процесс приготовления ужина - только вместо рецепта ты пишешь инструкции для ИИ.
1 День 1-2: Архитектура вместо кода
Первые два дня я не написал ни одной команды. Только документ на 15 страниц с описанием системы:
- Как агент должен принимать решения
- Какие инструменты ему понадобятся
- Как обрабатывать ошибки
- Когда прекращать выполнение задачи
- Как сохранять контекст между сессиями
Ключевой инсайт пришёл из статьи про архитектуру Research Agent от Tavily. Там была важная мысль: агент должен уметь признавать, что не знает чего-то, и искать информацию, а не генерировать бред.
# Пример структуры промпта для архитектуры
system_prompt: |
Ты автономный AI агент со следующими возможностями:
- Можешь выполнять 165 различных инструментов
- Используешь цепочку рассуждений ReAct
- Принимаешь решения на основе доступных данных
- Умеешь признавать ограничения и запрашивать уточнения
Твоя основная цель: решать задачи пользователя автономно,
используя доступные инструменты оптимальным способом.2 День 3: Создание инструментов через диалог
165 инструментов - звучит страшно. На самом деле это 15 категорий по 8-12 инструментов в каждой. Файловые операции, работа с текстом, HTTP запросы, работа с базами данных, парсинг веб-страниц.
Я не писал код для каждого инструмента. Я описывал их функциональность GPT-4o:
# Неправильный подход (попытка написать код самому):
# def read_file(file_path):
# with open(file_path, 'r') as f:
# return f.read()
# ... и так 165 раз
# Правильный подход (описание для ИИ):
"""Инструмент: чтение файла
Описание: читает содержимое текстового файла
Входные параметры: путь к файлу (строка)
Выходные данные: содержимое файла или ошибка
Обработка ошибок: если файл не существует - возвращаем ошибку
Пример использования: read_file('/home/user/document.txt')"""GPT-4o генерировал код на Python. Я проверял логику, просил исправить баги, добавлял обработку edge cases. За день мы создали 40 инструментов.
Самый сложный момент - инструменты для работы с API. Нужно было описать авторизацию, обработку токенов, пагинацию, rate limiting. Здесь помог опыт из статьи про Full Cycle Engineer - понимание того, как системы общаются между собой.
3 День 4: Интеграция и тестирование
Инструменты готовы. Теперь нужно заставить агента ими пользоваться. Здесь я совершил первую серьёзную ошибку.
Ошибка №1: дать агенту доступ ко всем инструментам сразу. Результат - он выбирает самый сложный путь для простых задач. Нужно было научить его начинать с простого.
Решение пришло из принципа ACDD (Atomic Commits Driven Development), о котором я читал в статье про дисциплину коммитов. Разбил инструменты на уровни сложности:
| Уровень | Инструменты | Когда использовать |
|---|---|---|
| Базовый | Чтение файлов, простые текстовые операции | Всегда пробовать сначала |
| Продвинутый | HTTP запросы, работа с БД | Когда базовых недостаточно |
| Экспертный | Сложные API, веб-скрапинг | Только по необходимости |
Тестирование превратилось в диалог с агентом. Я давал задачи: "Найди все файлы .txt в директории и посчитай общее количество слов". Агент пытался решить. Если ошибался - я анализировал цепочку рассуждений и корректировал промпт.
4 День 5: Оптимизация и тонкая настройка
Агент работал, но был медленным. Каждое действие сопровождалось многословными рассуждениями. Нужно было убрать "цветистость", о которой писали в статье про abliteration.
Ключевые изменения в промпте:
# Было:
"Я думаю, что для решения этой задачи мне следует сначала проверить..."
# Стало:
"Действие: проверяю наличие файла"
"Наблюдение: файл существует"
"Действие: читаю содержимое"
Второй вызов - контекстное окно. Агент забывал, что делал 20 шагов назад. Решение: система чекпоинтов. Каждые 10 успешных действий агент сохраняет краткий summary в файл. При возобновлении работы - загружает последний чекпоинт.
Здесь пригодился опыт из статьи про 7 часов автономной работы Claude Opus - понимание важности сохранения состояния.
5 День 6: Production-ready агент
Последний день - доводка до рабочего состояния. 165 инструментов протестированы. Агент умеет:
- Работать с файловой системой
- Выполнять SQL запросы
- Делать HTTP запросы к API
- Парсить веб-страницы
- Обрабатывать JSON, CSV, XML
- Работать с изображениями (метаданные)
- Выполнять математические вычисления
- Анализировать текст (подсчёт, поиск, замена)
Но самое главное - он понимает, когда задача слишком сложная. Вместо того чтобы бесконечно пытаться, он говорит: "Эта задача требует человеческого вмешательства. Вот что я пробовал и где застрял".
Что я понял за эти 6 дней
1. Программирование умирает как обязательный навык. Архитектурное мышление важнее синтаксиса. Ты можешь не знать Python, но если понимаешь, как должна работать система - ИИ напишет код за тебя.
2. Prompt engineering - это не магия, а инженерия. Ты строишь ментальную модель системы в голове ИИ. Каждое слово в промпте влияет на поведение.
3. Локальная разработка спасает. Весь процесс шёл на локальном сервере с GPT-4o API. Никаких облачных IDE, никаких ограничений по времени. Как в статье про production-ready агентов - контроль над средой критически важен.
4. Итерации важнее перфекционизма. Первая версия агента была ужасной. Пятая - уже работала. Десятая - стала полезной. Не пытайся сделать идеально с первого раза.
FAQ: частые вопросы и ошибки
Вопрос: Действительно ли не нужно знать программирование?
Нужно понимать логику программирования. Что такое переменная, функция, цикл, условие. Но синтаксис конкретного языка - нет. ИИ переведёт твои мысли в код.
Вопрос: Сколько это стоило?
GPT-4o API стоит денег. За 6 дней я потратил около $45 на токены. Локальный сервер (старый ноутбук с Ubuntu) - бесплатно. Время - 6-8 часов в день.
Ошибка №2: Слишком много свободы агенту
В начале я давал агенту полную автономию. Результат - он пытался оптимизировать систему, переписывал конфиги, ломал окружение. Решение: чёткие границы. Агент работает только в выделенной песочнице.
Ошибка №3: Игнорирование безопасности
Агент с доступом к файловой системе может удалить всё. Решение: permission system. Инструменты работают только с разрешёнными директориями. Опасные операции (удаление, выполнение кода) требуют подтверждения.
Что дальше?
6 дней - это только начало. Сейчас агент работает на моём сервере, помогает с рутинными задачами DevOps. Мониторинг логов, анализ метрик, простой деплоймент.
Но главное - я доказал себе, что барьер входа в разработку AI агентов - не технический, а ментальный. Не "я не умею программировать", а "я не умею думать как архитектор системы".
Если ты DevOps, аналитик, менеджер - попробуй. Возьми курс Kaggle по AI агентам, пропусти coding exercises, сосредоточься на архитектуре. Затем опиши своего первого агента GPT-4o. Не пиши код - описывай поведение.
Через неделю у тебя будет собственный автономный помощник. Без единой строчки кода, написанной твоей рукой.
И да - он будет работать. Просто потому, что ты научился думать, а не просто кодить.
