Створення AI-агента: від ідеї до практичного інструмента

AI-агента можна зібрати за кілька днів. Значно складніше — зробити так, щоб ним справді користувалися.

Бізнеси підключають агентів до CRM, пошти й календарів, доручають їм роботу з клієнтами та внутрішніми процесами. Але навіть технічно справний агент може так і залишитися красивим демо, якщо для нього не знайшли правильної задачі.

HBJ розбирається, з чого почати створення AI-агента, які інструменти для цього потрібні та як пройти шлях від ідеї до робочого рішення.

Що таке AI-агент і чим він відрізняється від чатбота

AI-агент — це система на основі великої мовної моделі (LLM), яка відповідає на запити і виконує завдання. Якщо звичайний чатбот працює за принципом «запит — відповідь», то агент отримує завдання, складає план дій, виконує його та перевіряє результат.

Наприклад, ai для бізнесу можна поставити задачу «підготуй комерційну пропозицію для нового ліда». Замість того щоб чекати окремої команди на кожному етапі, він сам визначить, що потрібно зробити: знайде інформацію про клієнта в CRM, перевірить актуальні ціни, сформує документ і передасть його менеджеру на погодження. Якщо на якомусь етапі щось піде не за планом, агент може скоригувати наступні дії.

Щоб виконувати багатоетапні завдання, агенту також потрібен контекст. Він може враховувати історію взаємодії, дані про користувача, внутрішню базу знань компанії та результати попередніх дій. Це дає змогу не починати кожен наступний крок із нуля й тримати в пам'яті те, що вже було зроблено.

Агенти також можуть користуватися зовнішніми інструментами: звертатися до API та баз даних, створювати задачі в таск-трекері, надсилати листи, працювати з календарем, документами, таблицями або внутрішніми сервісами компанії. Модель визначає, який інструмент потрібен на конкретному етапі, отримує результат і враховує його у своїх наступних діях.

Відповідно, робота агента зазвичай виглядає як цикл: оцінити ситуацію → виконати дію → перевірити результат → визначити наступний крок. Цикл триває доти, доки агент не виконає завдання або не дійде до етапу, на якому потрібне втручання людини.

Різницю добре видно на простому прикладі. Якщо написати: «Перенеси мою зустріч із клієнтом на четвер», звичайний чатбот може пояснити, як це зробити. AI-агент із доступом до потрібних інструментів перевірить календар, знайде вільний час, перенесе зустріч і надішле учасникам оновлене запрошення.

Втім, думати, що агент потрібен бізнесу завжди — помилка. Наприклад, для  відповідей на поширені запитання цілком вистачить чатбота. Агентний підхід варто використовувати для складних задач, які передбачають кілька кроків, роботу з різними системами та ухвалення рішень залежно від ситуації. Тому перший крок у створенні агента — зрозуміти, яку саме задачу йому варто доручити. Про це поговоримо далі.

З якої ідеї варто починати створення AI-агента

Найпоширеніша помилка на старті — обрати модель чи платформу, а вже потім шукати, де їх застосувати. Створення AI-агента варто починати не з технології, а з конкретної бізнес-проблеми, яку він має розв’язати. Якщо робити агента просто тому, що «зараз так роблять усі», він може ефектно виглядати на презентації, але в реальній роботі навряд чи буде корисним.

Пошук задачі для agentic ai варто почати з робочої рутини. Подивіться, які завдання команда виконує регулярно, скільки часу вони забирають і чи можна описати основні кроки їх виконання. Хороші кандидати на workflow automation — повторювані задачі, які мають зрозумілу логіку, але водночас потребують певної гнучкості, тому простого скрипта для них недостатньо.

Наприклад, агент може обробляти вхідні заявки, кваліфікувати ліди, збирати дані з різних джерел у звіт, перевіряти статус замовлення перед відповіддю клієнту або готувати інформацію до зустрічі. Щоб знайти такі задачі, запитайте команду: «Що ви робите щотижня, хоча для цього насправді не потрібна ваша експертиза?»

Наступний крок — чітко описати, що саме має робити агент. Формулювання на кшталт «агент допомагатиме відділу продажів» занадто загальне: незрозуміло, які завдання він виконуватиме і як оцінювати результат.

Наприклад: «Агент отримує нову заявку із сайту, перевіряє інформацію про компанію у відкритих джерелах і CRM, оцінює потенційного клієнта та передає менеджеру короткий висновок із рекомендацією щодо пріоритету». З такого опису вже зрозуміло, які дані, інструменти та інтеграції потрібні для його роботи.

Також важливо одразу визначити, хто користуватиметься агентом. Від цього залежить, як він спілкуватиметься з людиною, наскільки детальними будуть його відповіді, як швидко він має реагувати та наскільки критичними можуть бути помилки.

Наприклад, агент для клієнтів має бути готовим до різних, іноді непередбачуваних запитів, адже його відповіді впливають на враження про компанію. Внутрішній агент може бути простішим у спілкуванні, але краще інтегрованим у робочі інструменти команди. Тому перед розробкою варто описати типового користувача: хто він, у яких ситуаціях звертатиметься до агента і який результат очікуватиме отримати.

Очікуваний результат слід зафіксувати ще до розробки, і бажано у вимірюваних показниках. Скоротити час обробки заявки з години до десяти хвилин, зменшити кількість ручних операцій на певний відсоток, забезпечити відповідь клієнту в неробочий час — такі цілі дають точку відліку, з якою пізніше порівнюватимуть реальну ефективність агента. Без них оцінка зведеться до суб'єктивного «здається, стало зручніше».

Щоб перевірити, чи готова ідея до реалізації, достатньо відповісти на кілька запитань. 

• Яку конкретну проблему розв'язує агент і скільки вона коштує бізнесу зараз? 

• Хто його користувач і в якій ситуації він звертається до агента? 

• Що агент отримує на вході і що має видати на виході? 

• Які дії він виконує сам, а які погоджує з людиною? 

• За якими показниками буде зрозуміло, що агент працює? 

Якщо на ці запитання є чіткі відповіді, ідея має всі шанси стати практичним інструментом, і можна переходити до вибору технологій для її реалізації.

Які інструменти потрібні для створення AI-агента

Основою будь-якого агента є велика мовна модель (LLM). Саме вона інтерпретує запит, планує кроки, вирішує, який інструмент викликати, і формує відповідь. Під час вибору моделі варто оцінювати не лише загальну «розумність», а й практичні параметри: якість роботи з українською мовою, стабільність виклику інструментів (tool calling), розмір контекстного вікна, швидкість відповіді та вартість обробки запитів. 

Для складних багатокрокових сценаріїв доцільно використовувати потужніші моделі, а для простих операцій на кшталт класифікації звернень чи витягування даних із тексту — легші й дешевші. У зрілих рішеннях кілька моделей нерідко працюють разом, кожна на своїй ділянці процесу.

Аби агент відповідав на основі актуальних даних компанії, а не загальних знань моделі, йому потрібна база знань. Найчастіше для цього застосовують підхід RAG: документи, регламенти, описи продуктів чи історія звернень розбиваються на фрагменти, індексуються у векторній базі даних, і під час запиту агент знаходить релевантні шматки та спирається на них у відповіді. 

Це помітно зменшує ризик вигаданих фактів і дозволяє оновлювати знання агента без переналаштування моделі. Водночас якість RAG безпосередньо залежить від якості вихідних матеріалів: застарілі, суперечливі чи погано структуровані документи неминуче погіршать результат, тому підготовка бази знань часто забирає більше часу, ніж її технічне підключення.

Діяти за межами чату агенту дають API та інтеграції з CRM, поштою, календарем, документами, таск-трекерами та внутрішніми системами компанії. Підключати такі сервіси допомагають стандартизовані протоколи, зокрема Model Context Protocol (MCP). Водночас агент має отримувати лише необхідні для роботи доступи, а критичні дії варто обмежувати на рівні API. За послідовність кроків відповідає шар оркестрації: він передає дані між системами, запускає агента за потрібними тригерами, обробляє помилки та зберігає історію його роботи.

Вибір між no-code/low-code платформами та власною розробкою залежить від складності задачі й ресурсів команди. No-code і low-code інструменти на кшталт n8n, Make чи Zapier, а також конструктори агентів у популярних AI-сервісах дозволяють швидко зібрати робочий прототип із готових блоків, підключити поширені сервіси й перевірити гіпотезу за кілька днів без залучення розробників. 

Проте навіть найкраще зібраний стек не гарантує результату, поки агент не пройшов ретельної перевірки в умовах, наближених до реальних. Тому наступний етап після збирання технічної основи — тестування.

Як протестувати AI-агента перед запуском

AI-агент працює на основі ймовірнісної моделі, тому на однакові запити може реагувати по-різному. Через це під час тестування важливо перевірити, чи виконує він задачу, чи стабільно робить це правильно, де помиляється і до яких наслідків можуть призвести помилки. Ось покроковий алгоритм. 

1. Підготуйте тестові кейси

За основу варто взяти реальні ситуації, з якими працює команда: звернення клієнтів, заявки, листи та інші типові задачі. До тестів додайте:

• стандартні сценарії;

• неповні або суперечливі запити;

• помилки у вхідних даних;

• запити поза компетенцією агента;

• нетипові, емоційні або конфліктні звернення.

Для кожного кейсу визначте, який результат вважатиметься правильним. Ці самі тести варто повторювати після зміни моделі, промптингу або інтеграцій.

2. Перевірте точність відповідей

Агент не повинен вигадувати факти, ціни, умови чи іншу інформацію, якої немає в доступних йому джерелах. Якщо він працює з базою знань, перевірте:

• чи знаходить потрібну інформацію;

• чи правильно її використовує;

• чи не додає фактів від себе;

• чи може вказати джерело відповіді.

3. Перевірте стабільність

Один успішний тест ще не означає, що агент працює надійно. Ключові сценарії потрібно запускати кілька разів і дивитися на частку правильних результатів.

Також перевірте різні варіанти одного запиту: перефразування, друкарські помилки, змішування мов, суржик і нетипову структуру повідомлень.

4. Протестуйте безпеку

Особливо важливо це для агентів із доступом до CRM, пошти та внутрішніх систем. Перевірте:

• чи не розкриває агент чужі або конфіденційні дані;

• чи дотримується обмежень доступу;

• чи не передає зайві дані стороннім сервісам;

• як реагує на prompt injection — спроби змусити його порушити встановлені правила.

Безпека не повинна залежати лише від промпту: критичні обмеження потрібно закладати на рівні доступів та інтеграцій.

5. Перевірте результат дій

Якщо агент не лише відповідає, а й виконує дії, оцінюйте їхній фактичний результат. Наприклад:

• чи створив задачу в потрібному проєкті;

• чи правильно заповнив CRM;

• чи надіслав лист потрібному адресату;

• чи не створив дублікати.

Такі сценарії краще спочатку тестувати на окремих акаунтах або копіях систем.

6. Знайдіть помилки в логіці

Агент може обрати неправильний інструмент, переплутати порядок дій, застрягнути в циклі або передчасно вирішити, що задача виконана.

Щоб знаходити причини таких помилок, варто логувати основні кроки роботи агента: які інструменти він використовував, які дані отримував і що робив далі.

7. Визначте, де потрібна людина

Тестування має показати, які задачі можна повністю делегувати агенту, а де потрібне підтвердження співробітника.

Контроль людини особливо важливий для:

• фінансових операцій;

• повернення коштів;

• зміни умов договорів;

• роботи зі скаргами;

• ситуацій із неповними даними або низькою впевненістю агента.

У разі ескалації агент має передавати співробітнику весь контекст, щоб людині не доводилося починати розбір ситуації з нуля.

8. Проведіть пілот

Перед повноцінним запуском агента варто перевірити на реальних задачах у безпечному режимі. Наприклад, спочатку він може обробляти запити паралельно з командою, але не надсилати відповіді клієнтам.

Після цього агента можна поступово підключати до частини реальних задач і розширювати його зону відповідальності лише тоді, коли він демонструє стабільну якість.

Як перетворити AI-агента на практичний інструмент для бізнесу

Щоб AI-агент перетворився на повноцінний інструмент він має стати частиною реальних процесів, регулярно використовуватися командою або клієнтами та давати вимірюваний результат. Подібний «статус» означає певну зміну у робочих процесах. Ось як її впровадити. 

Визначте точку відліку

Ще до запуску зафіксуйте, як процес працює зараз: скільки часу займає задача, скільки людей до неї залучено, як часто виникають помилки та скільки коштує її виконання. Без цих даних буде складно зрозуміти, чи справді агент покращив процес.

Оберіть ключові метрики

Для оцінки достатньо 3–5 показників, пов’язаних із бізнес-результатом. Наприклад:

• економія часу — скільки часу команда витрачає на задачу до і після запуску агента, з урахуванням перевірки його роботи;

• рівень автоматизації процесів — яку частку задач агент виконує самостійно, а яку передає людині;

• якість — частка помилок, точність, швидкість відповіді та задоволеність користувачів;

• вартість і масштабованість — скільки коштує виконання однієї задачі та чи може агент обробляти більший обсяг роботи без пропорційного розширення команди.

Важливо оцінювати ці показники разом. Високий рівень автоматизації не має сенсу, якщо через нього зростає кількість помилок або погіршується клієнтський досвід.

Впроваджуйте поступово

Не варто одразу передавати агенту весь процес. Почніть з одного типу задач або однієї команди, оцініть результати й поступово додавайте нові сценарії та інтеграції. Водночас співробітники мають розуміти, що саме робить агент, коли його роботу потрібно перевіряти та як діяти у разі помилки.

Стежте за роботою після запуску

AI-агент потребує постійного супроводу, адже бізнес-процеси, дані та моделі змінюються. Після запуску потрібно регулярно аналізувати якість роботи й помилки, оновлювати базу знань і повторно запускати тестові сценарії після суттєвих змін.

Так агент поступово переходить від експерименту до повноцінного інструмента, інтегрованого в роботу компанії.

FAQ