Строим AI-агента 3-го уровня автономии на n8n и OpenRouter: от теории к практике

Почему классические RAG-системы уже недостаточны?

Если вы уже работали с RAG-системами, то знаете их главный недостаток: они реагируют, но не действуют. Пользователь задает вопрос — система ищет в базе знаний — возвращает ответ. Конец истории. Но современные бизнес-задачи требуют большего: агент должен не просто отвечать, а выполнять задачи, принимать решения, адаптироваться к изменяющимся условиям.

Теоретическая основа: что такое PEAS и почему это важно

Прежде чем строить, нужно понять фундамент. PEAS — это акроним, описывающий ключевые компоненты любого интеллектуального агента:

• Performance measure (Метрика производительности) — как мы оцениваем успех агента
• Environment (Среда) — где и с чем работает агент
• Actuators (Исполнительные механизмы) — как агент воздействует на среду
• Sensors (Сенсоры) — как агент воспринимает среду

Без четкого определения PEAS ваш агент будет "тупым исполнителем", а не интеллектуальной системой. Подробнее о проектировании современных агентов читайте в нашей статье «Как спроектировать современного AI-агента».

Архитектура нашего агента: Perception-Reasoning-Action цикл

Классический цикл восприятие-мышление-действие адаптирован для LLM-эпохи:

1Подготовка инфраструктуры: n8n и OpenRouter

Начнем с настройки основных компонентов. Вам понадобится:

1. n8n — установите локально или используйте облачную версию
2. OpenRouter API ключ — получите на openrouter.ai
3. База данных — PostgreSQL для хранения состояния агента

Установка n8n (Docker-версия):

docker run -it --rm \
  --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -v ~/.n8n:/home/node/.n8n \
  n8nio/n8n

2Определяем PEAS для нашего агента

Давайте создадим агента для управления социальными медиа. Определим его PEAS:

{
  "performance_measure": [
    "engagement_rate (лайки/комментарии/репосты)",
    "время реакции на упоминания",
    "релевантность контента"
  ],
  "environment": {
    "платформы": ["Twitter", "LinkedIn", "Telegram"],
    "источники_данных": ["RSS", "новостные API", "мониторинг упоминаний"],
    "ограничения": ["частота постов", "тональность", "юридические требования"]
  },
  "actuators": [
    "создание постов",
    "ответы на комментарии",
    "планирование контента",
    "анализ трендов"
  ],
  "sensors": [
    "мониторинг упоминаний бренда",
    "отслеживание трендов по хештегам",
    "анализ новостей в нише",
    "мониторинг активности конкурентов"
  ]
}

3Строим ядро агента: Stateful Memory и Reasoning

Автономный агент должен помнить контекст. Реализуем stateful memory в n8n:

// Код ноды для управления памятью агента
const memory = {
  // Краткосрочная память (текущая сессия)
  short_term: {
    conversation_history: [],
    current_goal: null,
    executed_actions: []
  },
  
  // Долгосрочная память (PostgreSQL)
  long_term: {
    user_preferences: {},
    learned_patterns: [],
    past_decisions: []
  },
  
  // Рабочая память (для текущей задачи)
  working: {
    available_tools: [],
    constraints: [],
    intermediate_results: {}
  }
};

Для эффективного reasoning используем цепочку мыслей (Chain of Thought) и ReAct-подход. Подробнее о production-реализации читайте в статье про Production-ready AI-агента.

4Интеграция OpenRouter: промпт-инжиниринг для автономии

Ключ к автономности — правильный промпт. Вот системный промпт для агента 3-го уровня:

Ты — автономный AI-агент уровня 3. Твои характеристики:

1. АВТОНОМНОСТЬ: Можешь самостоятельно разбивать сложные задачи на подзадачи
2. ПЛАНИРОВАНИЕ: Создаешь и адаптируешь планы на основе изменяющихся условий
3. ИНСТРУМЕНТЫ: Умеешь выбирать и использовать доступные инструменты
4. ОБУЧЕНИЕ: Запоминаешь результаты действий для будущих решений

Доступные инструменты:
{{AVAILABLE_TOOLS}}

Текущее состояние:
Цель: {{CURRENT_GOAL}}
Выполненные шаги: {{EXECUTED_STEPS}}
Ограничения: {{CONSTRAINTS}}

Формат ответа:
Мысль: [твой reasoning процесс]
Действие: [инструмент] [параметры]
ИЛИ
Ответ: [финальный ответ пользователю]

5Реализация инструментов (Tools) в n8n

Каждый инструмент — это n8n workflow. Пример инструмента для анализа трендов:

// Нода для анализа трендов в Twitter
module.exports = {
  async execute(input) {
    const { hashtag, timeframe } = input;
    
    // 1. Сбор данных через Twitter API
    const tweets = await getTweetsByHashtag(hashtag, timeframe);
    
    // 2. Анализ через OpenRouter
    const analysisPrompt = `Проанализируй тренды по хештегу ${hashtag}:
    ${JSON.stringify(tweets.slice(0, 10))}
    
    Выдели основные темы, тональность и потенциальные возможности.`;
    
    const analysis = await openRouterCompletion(analysisPrompt);
    
    // 3. Формирование отчета
    return {
      hashtag,
      volume: tweets.length,
      sentiment: analyzeSentiment(tweets),
      key_themes: extractThemes(analysis),
      recommendations: generateRecommendations(analysis)
    };
  }
};

6Главный workflow: Orchestrator

Оркестратор управляет всем циклом Perception-Reasoning-Action:

# Структура orchestrator workflow в n8n:
workflow:
  triggers:
    - webhook: /agent/request
    - schedule: "*/5 * * * *"  # Автономный запуск каждые 5 минут
    
  nodes:
    - perception_layer:
        - monitor_mentions
        - check_rss_feeds
        - analyze_metrics
        
    - reasoning_engine:
        - update_memory
        - plan_generation:  # Использует OpenRouter
          model: "claude-3.5-sonnet"
          temperature: 0.3
        - tool_selection
        
    - action_executor:
        - execute_tools
        - validate_results
        - update_state
        
    - learning_loop:
        - evaluate_performance
        - adjust_strategy
        - update_knowledge_base

Продвинутые техники для уровня 3 автономии

Мультиагентные системы

Для сложных задач создайте несколько специализированных агентов, которые collaborate между собой. Например:

• Research Agent — собирает и анализирует информацию
• Content Agent — создает контент на основе research
• Publishing Agent — публикует и оптимизирует контент
• Analytics Agent — анализирует результаты и дает feedback

Динамическое планирование

Агент должен адаптировать планы в реальном времени. Реализуйте hierarchical task network (HTN) планирование:

# Псевдокод для динамического планировщика
def adaptive_planner(current_state, goal, constraints):
    # 1. Генерация начального плана
    plan = generate_initial_plan(goal)
    
    # 2. Мониторинг выполнения
    while not goal_achieved(current_state, goal):
        
        # 3. Проверка отклонений
        deviations = detect_deviations(plan, current_state)
        
        if deviations:
            # 4. Репланирование
            plan = replan(plan, deviations, constraints)
            
        # 5. Выполнение следующего действия
        execute_next_action(plan[0])
        
        # 6. Обновление состояния
        current_state = update_state(current_state)
    
    return plan

Мониторинг и безопасность

Автономный агент без мониторинга — это катастрофа. Обязательные метрики:

Частые ошибки и как их избежать

FAQ: Ответы на частые вопросы

Какие модели OpenRouter лучше всего подходят для агентов?

Для баланса стоимости и качества: Claude 3.5 Sonnet для reasoning, GPT-4o для креативных задач, Mixtral 8x22B для open-source решений. Актуальный обзор смотрите в статье про неазиатские open-source модели.

Как тестировать автономного агента?

Используйте подход аналогичный Unit-тестам:

1. Тесты на атомарные действия (инструменты работают корректно)
2. Интеграционные тесты (workflow выполняет задачу от начала до конца)
3. Стресс-тесты (как агент ведет себя при ошибках инструментов)
4. A/B тесты (сравнение разных стратегий планирования)

Можно ли сделать полностью локального агента?

Да, но потребуются мощные ресурсы. Для локальной реализации используйте подходы из руководства по полностью локальным системам и модели из топ-7 приложений для локальных LLM.

Заключение: от прототипа к production

Построение AI-агента 3-го уровня автономии — это не разовый проект, а итеративный процесс. Начните с простого workflow, добавьте базовую память, затем инструменты, и только потом — автономное планирование. Каждый этап тестируйте в изоляции.

Ключевые принципы успеха:

• Постепенная автономия — не прыгайте сразу на уровень 3
• Композиционность — каждый инструмент должен делать одну вещь хорошо
• Наблюдаемость — без логов и метрик вы слепы
• Безопасность — всегда имейте emergency stop

Для дальнейшего углубления в тему рекомендую изучить статью про production-ready AI-агенты для бизнеса, где разбираются реальные кейсы внедрения.

Помните: лучший агент — не самый автономный, а самый полезный для ваших конкретных задач. Начните с малого, измеряйте результаты, итеративно улучшайте. Удачи в создании!