Как создать ИИ-агента в OrgDevTools: пошаговое руководство

ИИ-агент в OrgDevTools — это персонаж с инструкцией: вы один раз описываете, кто он и как должен отвечать, выбираете модель — и дальше подключаете его там, где нужен. Вместо того чтобы каждый раз писать один и тот же промпт в разных местах (пост в Telegram, ответ клиенту, классификация заявки), вы заводите агента и переиспользуете его — в процессах автоматизации, автопубликациях и AI-советнике.

Где находится конструктор агентов

Откройте левое меню → раздел «Инструменты» → «Агенты» (или сразу перейдите по адресу /dashboard/agents). Слева — список: системные пресеты (готовые заготовки) и агенты вашей компании. Справа — редактор выбранного агента и тест-превью.

Что можно настроить в агенте

• Название и описание — чтобы агента было легко найти в списке;

• Тип — что агент делает: чат (свободный диалог), стиль (тексты в вашем голосе), RAG-ответы по базе знаний, классификация, извлечение данных;

• Системный промпт — главная инструкция: роль, правила, формат ответа;

• Модель и температура — какая ИИ-модель отвечает и насколько «творчески»;

• RAG-режим — отвечать по документам компании с цитатами источников;

• Формат вывода — текст или строгий JSON;

• few-shot примеры — пара примеров «вход → правильный выход».

Под каждым полем — подсказка, что оно значит. Кнопка «Тест-превью» выполняет агента с вашим текстом прямо на месте, до подключения.

Как создать первого агента (2 минуты)

1. Откройте «Агенты» в левом меню;

2. Нажмите кнопку «Создать» вверху списка;

3. Заполните: название (например, «Копирайтер компании»), тип «Стиль», системный промпт (например: «Ты — копирайтер компании. Пиши посты для Telegram: живо, коротко, с пользой. Без канцелярита и воды»);

4. Нажмите «Создать агента»;

5. В блоке «Тест-превью» внизу введите тестовый текст и нажмите «Выполнить» — увидите результат и сколько AI-токенов он потратил.

Готовые системные пресеты

Не обязательно начинать с нуля — в списке слева уже есть готовые заготовки:

• Разбор потока сознания — превращает неструктурированные заметки в структурированный JSON: идеи (область, приоритет, обоснование) и задачи (область, приоритет, трудоёмкость). Первый шаг копилки идей;

• Копирайтер TG — посты в авторском стиле;

• Контент-редактор — убирает воду и канцелярит;

• Классификатор обращений — тип, срочность, тема заявки (JSON);

• Ответчик по базе знаний — RAG: отвечает по документам компании с цитатами;

• Извлекатель данных — ключевые поля из писем, файлов, страниц (JSON);

• Стратег-интервьюер — вопросы для распаковки миссии и ценностей;

• Суммаризатор совещаний — выжимка с решениями и задачами.

Любой пресет можно дублировать в свою компанию (кнопка «Копия» на карточке) и править под себя — системные пресеты защищены от изменения, но их копия полностью ваша.

Где использовать агента

• В процессах автоматизации — агент работает шагом процесса: получил данные, сгенерировал текст, передал дальше (узел agent.run). При настройке шага агента выбираете из списка — пресеты и свои;

• В автопубликациях — агент готовит текст поста под площадку;

• В чате с AI-советником — агент отвечает в своём стиле.

Поменяли промпт у агента — поведение обновилось везде, где он подключён. Один агент = одна точка правды.

Сколько это стоит

Запуски агентов списывают AI-токены (множитель x2, как и весь AI-контур платформы). Баланс токенов и история запусков — в личном кабинете. Тест-превью тоже списывает токены — увидите точное число в ответе.

Частые вопросы

• Почему агент отвечает «не так»? Уточните системный промпт: роль, что делать, что запрещено, формат ответа. Тест-превью покажет результат сразу.

• Можно ли убрать агента? Своих агентов можно удалить; системные пресеты — только дублировать.

• Агент и RAG — это одно? RAG — это режим агента «отвечать по документам компании с источниками». Обычный агент отвечает по промпту; RAG-агент — по вашей базе знаний.