Что такое AI-агент

AI-агент — это автономная система на базе большой языковой модели (LLM), которая способна не только генерировать текст, но и выполнять действия во внешнем мире. В отличие от простого чат-бота, агент может:

Пример работы AI-агента

AI-возможности n8n

n8n активно развивает интеграции с искусственным интеллектом. Вот ключевые компоненты:

Встроенные AI-ноды

Поддерживаемые LLM-провайдеры

Простой агент (без инструментов)

Начнём с базового агента, который просто отвечает на вопросы. Это поможет понять структуру:

Структура workflow

Настройка AI Agent

1. Добавьте ноду Chat Trigger (или Telegram Trigger)
2. Подключите ноду AI Agent
3. В AI Agent подключите Chat Model (например, OpenAI Chat Model)
4. Настройте System Prompt

Ты — умный AI-ассистент компании AIBot.Direct.
Твои задачи:
- Отвечать на вопросы об автоматизации бизнеса
- Помогать с выбором решений
- Консультировать по n8n и ИИ-технологиям

Правила:
- Отвечай кратко и по делу
- Если не знаешь ответа — честно скажи
- При необходимости уточняй вопрос
- Используй русский язык

Подключение Memory

Чтобы агент помнил контекст разговора, добавьте Memory:

1. В AI Agent нажмите "Add Memory"
2. Выберите тип памяти:
   • Buffer Memory — хранит все сообщения (потребляет много токенов)
   • Window Memory — последние N сообщений (рекомендуется)
   • Summary Memory — сжимает историю в резюме
3. Настройте Session ID для разделения пользователей

RAG-агент с базой знаний

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — техника, при которой агент сначала ищет релевантную информацию в базе знаний, а затем использует её для генерации ответа. Это позволяет агенту отвечать на вопросы по вашим документам.

Архитектура RAG в n8n

Шаг 1: Создание базы знаний

Создайте отдельный workflow для индексации документов:

Шаг 2: Настройка агента с RAG

1. В AI Agent добавьте Vector Store Tool
2. Подключите тот же Vector Store, что использовали для индексации
3. Настройте описание инструмента:

Используй этот инструмент для поиска информации в базе знаний компании.
База содержит: документацию по продуктам, FAQ, инструкции, прайс-листы.
Вызывай инструмент когда пользователь спрашивает о:
- Ценах и тарифах
- Функциях продуктов
- Технических деталях
- Процессах и инструкциях

Выбор Vector Store

Агент с инструментами (Function Calling)

Самое мощное применение AI-агентов — возможность использовать инструменты для взаимодействия с внешним миром.

Типы инструментов в n8n

Tool: get_weather
Description: Получить погоду в городе
Input: city (string)

Tool: calculate
Description: Выполнить математические вычисления
Input: expression (string)

Tool: create_crm_deal
Description: Создать сделку в CRM
Input: name, phone, comment

Tool: search_docs
Description: Поиск в документации
Input: query (string)

Пример: Агент для продаж недвижимости

Создадим агента, который может:

• Искать объекты в базе недвижимости
• Записывать клиента на просмотр
• Создавать сделку в CRM
• Отвечать на вопросы по объектам

// Tool 1: Поиск объектов
{
  name: "search_properties",
  description: "Поиск объектов недвижимости по параметрам",
  parameters: {
    type: "object",
    properties: {
      city: { type: "string", description: "Город" },
      rooms: { type: "number", description: "Количество комнат" },
      max_price: { type: "number", description: "Максимальная цена" },
      property_type: {
        type: "string",
        enum: ["apartment", "house", "commercial"],
        description: "Тип объекта"
      }
    },
    required: ["city"]
  }
}

// Tool 2: Запись на просмотр
{
  name: "schedule_viewing",
  description: "Записать клиента на просмотр объекта",
  parameters: {
    type: "object",
    properties: {
      property_id: { type: "string" },
      client_name: { type: "string" },
      client_phone: { type: "string" },
      preferred_date: { type: "string" }
    },
    required: ["property_id", "client_name", "client_phone"]
  }
}

// Tool 3: Создание сделки
{
  name: "create_deal",
  description: "Создать сделку в CRM",
  parameters: {
    type: "object",
    properties: {
      client_name: { type: "string" },
      phone: { type: "string" },
      interest: { type: "string" },
      budget: { type: "number" }
    },
    required: ["client_name", "phone"]
  }
}

System Prompt для агента продаж

Ты — виртуальный помощник агентства недвижимости "Премиум Риэлт".

ТВОИ ЗАДАЧИ:
1. Помогать клиентам найти подходящую недвижимость
2. Отвечать на вопросы об объектах
3. Записывать на просмотры
4. Квалифицировать лиды

ИНСТРУКЦИИ:
- Всегда начинай с уточнения потребностей клиента
- При поиске объектов используй инструмент search_properties
- Предлагай 2-3 наиболее подходящих варианта
- Если клиент заинтересован — предложи записаться на просмотр
- После записи создай сделку в CRM

СТИЛЬ ОБЩЕНИЯ:
- Дружелюбный, но профессиональный
- Краткие, информативные ответы
- Задавай уточняющие вопросы
- Не будь навязчивым

ВАЖНО:
- Не выдумывай информацию об объектах — используй только данные из поиска
- Если нет подходящих объектов — честно скажи и предложи расширить критерии

Продвинутые паттерны

ReAct (Reasoning + Acting)

Паттерн, при котором агент чередует рассуждения и действия:

Plan and Execute

Для сложных задач агент сначала составляет план, затем выполняет шаги:

1. Анализ задачи
2. Декомпозиция на подзадачи
3. Последовательное выполнение
4. Проверка результата
5. Корректировка при необходимости

Multi-Agent Systems

Несколько агентов работают вместе, каждый со своей специализацией:

Best Practices

Безопасность AI-агентов