7 промтов для создания AI-агентов: LangChain, AutoGPT и CrewAI
AI-агенты — это автономные программы, которые могут выполнять задачи без постоянного контроля человека. Они анализируют данные, принимают решения и взаимодействуют с внешними сервисами. В 2026 году три фреймворка стали стандартом индустрии: LangChain для построения цепочек вызовов LLM, AutoGPT для автономного выполнения целей и CrewAI для мультиагентных систем (multi-agent systems).
В этой статье — 7 готовых промтов, которые помогут вам начать создавать AI-агентов. Каждый промт сопровождается пояснением и примером использования.
Промт 1: Создание базового агента-исследователя в LangChain
Для чего: Автоматический сбор и анализ информации из интернета. Этот агент использует поисковые инструменты и summarizer.
Промт:
Создай AI-агента на LangChain, который:
1. Принимает вопрос пользователя.
2. Ищет информацию через Google Search API.
3. Суммирует топ-5 результатов.
4. Возвращает ответ с цитатами источников.
Используй цепочку: LLMChain + Tool (GoogleSearch) + Memory (ConversationBufferMemory).
Язык: русский. Формат вывода: Markdown.
Пример использования: Пользователь вводит: «Какие тренды в NLP в 2026 году?» Агент находит статьи, суммирует и возвращает ответ с ссылками.
Промт 2: Мультиагентная система для написания статей (CrewAI)
Для чего: Создание команды из нескольких агентов (исследователь, писатель, редактор), которые вместе пишут статью.
Промт:
Сформируй CrewAI команду из 3 агентов:
- Researcher: ищет информацию по теме, использует Tavily API.
- Writer: пишет черновик на основе данных от Researcher.
- Editor: проверяет на фактические ошибки и стилистику.
Задача: написать статью «Как AI меняет логистику в 2026».
Процесс: Researcher → Writer → Editor. Каждый агент передаёт результат следующему.
Вывод: финальная статья в Markdown.
Пример использования: Запуск системы генерирует статью за 2-3 минуты. Исследователь собирает данные, писатель составляет текст, редактор исправляет ошибки.
Промт 3: Автономный агент для анализа конкурентов (AutoGPT)
Для чего: Агент, который самостоятельно собирает данные о конкурентах, анализирует цены и стратегии.
Промт:
Настрой AutoGPT агента с целями:
1. Найти топ-5 конкурентов для компании «ТехноСервис».
2. Собрать их цены на услуги.
3. Проанализировать их маркетинговые стратегии (посты в блогах, соцсети).
4. Создать отчёт в Google Docs.
Инструменты: web_search, browse_website, write_file.
Ограничение: не более 10 шагов. Язык: русский.
Пример использования: Агент запускается, ищет информацию, анализирует и сохраняет отчёт. Пользователь получает готовый документ без ручного копирования.
Промт 4: Агент для обработки и анализа CSV-файлов (LangChain + Pandas)
Для чего: Загрузка данных, очистка, анализ и визуализация с помощью естественного языка.
Промт:
Создай LangChain агента, который:
- Принимает CSV-файл (продажи компании за 2025 год).
- По запросу пользователя на естественном языке выполняет: фильтрацию, группировку, расчёт средних.
- Выводит результат в виде таблицы и графика (matplotlib).
Используй PythonREPLTool и PandasDataFrameTool.
Пример запроса: «Покажи продажи по месяцам для продукта А».
Пример использования: Пользователь загружает CSV и пишет: «Топ-5 клиентов по выручке». Агент обрабатывает данные и выводит таблицу с графиком.
Промт 5: Мультиагентная система поддержки клиентов (CrewAI + Telegram)
Для чего: Команда агентов, которые обрабатывают запросы клиентов: первый отвечает на частые вопросы, второй передаёт сложные запросы оператору.
Промт:
Создай CrewAI систему для поддержки клиентов:
- Agent 1 (SupportBot): отвечает на типовые вопросы из базы знаний.
- Agent 2 (EscalationManager): определяет сложность запроса, если сложный — создаёт тикет в CRM.
- Agent 3 (SentimentAnalyzer): оценивает тональность запроса (позитив/негатив) и передаёт результат.
Инструменты: FAISS (поиск по базе знаний), API Telegram, CRM API.
Запуск: при входящем сообщении в Telegram.
Пример использования: Клиент пишет «Как сменить пароль?» — SupportBot находит ответ. Если клиент недоволен — SentimentAnalyzer определяет негатив, EscalationManager создаёт тикет.
Промт 6: Агент для автоматического создания отчётов (AutoGPT + Google Sheets)
Для чего: Агент, который еженедельно собирает данные из нескольких источников (CRM, аналитика) и обновляет таблицу.
Промт:
Настрой AutoGPT агента для еженедельного отчёта:
1. Подключись к Google Sheets (таблица «Еженедельный отчёт»).
2. Получи данные из CRM (API) — количество новых клиентов.
3. Получи данные из Google Analytics — трафик за неделю.
4. Рассчитай конверсию.
5. Обнови ячейки в таблице.
Расписание: каждый понедельник в 10:00.
Инструменты: gspread, requests, schedule.
Пример использования: Агент автоматически заполняет отчёт без участия человека. Ошибки ручного ввода исключены.
Промт 7: Агент для ведения переговоров (CrewAI + Multi-Agent Debate)
Для чего: Два агента ведут переговоры (например, о цене контракта), третий оценивает результат.
Промт:
Создай CrewAI команду для симуляции переговоров:
- Agent A (Buyer): хочет снизить цену на 20%.
- Agent B (Seller): хочет продать по максимальной цене.
- Agent C (Mediator): анализирует аргументы и предлагает компромисс.
Каждый агент использует GPT-4 и имеет свою инструкцию (role).
Цель: найти цену, устраивающую обе стороны.
Вывод: итоговая цена и обоснование.
Пример использования: Запуск симуляции — агенты ведут диалог, аргументируют позиции, медиатор предлагает решение. Результат используется для обучения менеджеров.
Заключение
Эти 7 промтов покрывают базовые сценарии использования AI-агентов: от простого поиска информации до мультиагентных переговоров. LangChain подходит для построения линейных цепочек, AutoGPT — для автономного выполнения целей, CrewAI — для сложных систем с несколькими агентами.
Начните с первого промта — создайте агента-исследователя. Постепенно усложняйте: добавляйте инструменты, память, несколько агентов. Главное — чётко формулировать цель и ограничения. AI-агенты экономят часы рутинной работы, но требуют правильной настройки промтов и инструментов.
Если вы хотите глубже разобраться в интеграции AI-агентов с вашими бизнес-процессами, изучите возможности подключения через API. ASI Biont поддерживает подключение к Telegram через API — подробнее на asibiont.com/courses.
Комментарии