Как построить своего AI-агента
Практическое руководство по созданию собственного AI-агента вместо использования универсальных решений вроде OpenClaw.
AI Summary
📌 Никита Пастухов (Principal Engineer, мейнтейнер AG2 и автор FastStream) объясняет, почему стоит писать своего агента, а не пользоваться готовыми решениями. Он разбирает базовую формулу Agent = LLM + Harness и подробно рассматривает ключевые компоненты: управление контекстом, инструменты, память, сабагенты и Skills.
• 🧠 Агент — это LLM + Harness (управление контекстом, инструменты, память, безопасность и интеграции) • 📦 Контекст — это вся история диалога; модель stateless, поэтому каждый запрос нужно отправлять с полной историей • 🔧 Ключевые механизмы: tools, MCP, память, сабагенты и динамическая загрузка Skills • 🛡️ Свой агент безопаснее и эффективнее универсального, так как имеет меньшую поверхность атаки и лучше заточен под конкретные задачи • 🔄 Практические кейсы: интеграция с мессенджерами, cron-задачи, внешние интеграции и динамическая загрузка скиллов • 🎯 Автор рекомендует создавать узкоспециализированных агентов вместо универсальных решений вроде OpenClaw