Как создавать ИИ-агентов: практическое руководство для новых разработчиков
ИИ-агенты — новое направление в разработке, где рынок специалистов пока невелик, а интерес со стороны компаний растет. Для новичков это шанс войти в IT и найти свою нишу, ведь спрос на разработчиков агентов и ИИ-решений постоянно увеличивается. Как ИИ-агенты дополняют классические приложения На данн
Автор материала - Mansur Ismagulov
ИИ-агенты — новое направление в разработке, где рынок специалистов пока невелик, а интерес со стороны компаний растет. Для новичков это шанс войти в IT и найти свою нишу, ведь спрос на разработчиков агентов и ИИ-решений постоянно увеличивается.
Как ИИ-агенты дополняют классические приложения
На данный момент агенты не заменяют полностью backend-сервисы, а лишь добавляют новый уровень взаимодействия с пользователем. Например, если раньше пользователь вручную искал нужную информацию через фильтры и сайты, то теперь агент может сам анализировать данные и выдавать релевантный ответ. Пример — классический Google-поиск, где пользователь сам ищет нужное, и Perplexity AI, где агент сам анализирует сайты и сразу выдает итоговый ответ.
Что нужно знать для старта
Для создания агентов достаточно базовых знаний языка программирования — чаще всего Python или JavaScript и основ объектно-ориентированного программирования. Существует множество фреймворков и готовых компонентов, которые позволяют быстро создавать агентов. Сложность заключается не столько в написании кода, сколько в создании реально полезного агента, который решает задачи пользователя.
Пример: агент для поиска прямых авиарейсов
Агент — это, по сути, класс, которому задают имя, инструкции и необходимые инструменты для взаимодействия. Например, можно создать агента, который использует инструмент google_search для поиска прямого авиарейса между двумя указанными городами. Пользователь вводит свой запрос, а агент автоматически формирует поисковый запрос, анализирует результаты и выдает наиболее релевантный вариант прямого рейса и отвечает в текстовом виде. Такой агент экономит время пользователя и упрощает процесс поиска авиабилетов.
Пример кода агента на ADK с использованием Gemini

Вы можете получить демонстрационный проект с готовым агентом в этом GitHub репозитории и самостоятельно протестировать его работу.
Запустив данного агента можно протестировать его работу. Ниже приведен пример разговора:

Многоагентные системы: примеры
Можно создавать более сложные системы, где агенты работают параллельно или поочередно. Например, при написании статьи:
— первый агент собирает идеи
— второй выбирает заголовок
— третий пишет текст
— четвертый проверяет факты и добавляет ссылки.
В результате получается более качественный материал благодаря совместной работе агентов.
Какие еще фреймворки использовать
Кроме ADK, существуют другие популярные инструменты: LangChain, Llama и другие. Они позволяют создавать агентов для разных задач и быстро прототипировать решения.
Итоги
Создание агентов — это новое направление, которое меняет взаимодействие человека с программами. Рекомендую всем, кто ищет новые возможности в программировании, изучать и практиковать агентные технологии. Будущее уже наступило — вы можете создавать своих агентов и выводить пользовательский опыт на новый уровень.
The Tech в Telegram Подписывайтесь на The Tech в Telegram
Будьте в курсе всех последних новостей из мира технологий и стартапов.
Читайте по теме
Другие материалы автора
Новость IT
zypl.ai начинает работу в Японии и фокусируется на риск-моделях нового поколения
Mansur Ismagulov
Новость IT
Состояние Илона Маска впервые превысило $700 миллиардов
Mansur Ismagulov
Статья IT
«Страны Центральной Азии должны строить совместную экосистему», — Бехзод Исмоилов о развитии ИИ в регионе
Mansur Ismagulov
Статья IT
Таксономия Блума и инженерные уровни: практическая модель роста
Mansur Ismagulov
Статья Полезное
Как развивалась IT-индустрия Азербайджане в 2025 году: главные события
Mansur Ismagulov
Новость IT
Таджикистан стал новым участником регионального инновационного альянса Central Asian Innovation Hubs
Mansur Ismagulov