Рынок сказал "да": рекорд Google (1,5 млн за 5 дней) доказывает — внедрение ИИ-агентов идет не по плану, а в 10 раз быстрее

Скажу что, это не просто хороший результат. Это сигнал, который сложно игнорировать: рынок уже понял, что ИИ‑агенты — не модный эксперимент, а рабочий инструмент, который начинают внедрять прямо сейчас.

Еще недавно ИИ у большинства ассоциировался с чат-ботами, которые отвечают на вопросы. Сегодня ситуация другая. PayPal использует агентов для сложных процессов, Upwork — для подбора специалистов, а стартапы строят системы, которые умеют планировать, принимать решения и запускать действия без постоянного контроля человека.

Суть простая:
чат-бот отвечает, агент выполняет.

И именно это меняет правила игры.

Вы тоже можете собрать такую систему. И не через годы, а уже в этом году.

Шаг 1. Поймите, что именно должен делать агент

Перед кодом нужна ясность. Сначала ответьте на три вопроса.

Какую задачу он решает?

Формулировка должна быть конкретной. Не «улучшить процессы» и не «ускорить работу».
Нужна задача, которую можно описать без расплывчатых слов.

Например, агент может:

• искать документы в базе и превращать их в короткие ответы;

• автоматически обрабатывать обращения в поддержку;

• собирать информацию из нескольких источников и формировать отчет;

• анализировать договоры и выделять риски.

Выберите одну задачу и сделайте ее основной. Все остальное строится вокруг нее.

Какие инструменты ему нужны?

ИИ‑агент без инструментов — это просто модель.
С инструментами он начинает действовать.

Возможные варианты:

• веб‑поиск;

• доступ к базе данных;

• внешние API;

• работа с файлами;

• календарь и планирование.

Составьте честный список того, что агент будет использовать на практике. Это и есть его рабочий набор.

Кто будет с ним работать?

Внутренний инструмент и клиентский сервис — это не одно и то же.
Для сотрудников допустимы более гибкие сценарии. Для пользователей нужна стабильность, понятность и безопасность.

Когда вы можете сказать:

«Мой агент делает [конкретную задачу] с помощью [конкретных инструментов]»

— значит, вы уже на правильном пути.

Шаг 2. Выберите способ сборки

Есть два основных подхода. Оба рабочие, просто подходят разным командам.

Low-code

Если вам нужен быстрый старт без полноценной разработки, подойдут визуальные инструменты Google, например Agent Garden и Agent Studio. В них можно настроить поведение агента, подключить сервисы и сразу проверить результат.

Это похоже на Zapier, только для ИИ‑агентов.

Подходит для:

• простых сценариев;

• интеграции готовых сервисов;

• команд без сильной инженерной базы;

• быстрых прототипов.

Этот путь помогает быстро проверить идею и не тратить время на лишнюю сложность.

Code-first

Если нужен полный контроль, выбирайте код.
На Python, Go, Java или TypeScript можно собрать логику агента самостоятельно. В базовом варианте это может быть меньше 100 строк кода.

Логика обычно простая:

1. задаете инструкции;

2. подключаете инструменты;

3. тестируете локально;

4. разворачиваете.

Этот вариант лучше для:

• нестандартных сценариев;

• сложных рабочих процессов;

• команд, которые уже пишут код;

• решений на перспективу.

Здесь больше свободы, но и больше ответственности.

Шаг 3. Соберите и проверьте локально

Не спешите в продакшен.
Сначала убедитесь, что агент стабильно работает у вас на компьютере.

Лучше идти поэтапно:

• неделя 1: один агент, один инструмент, одна функция;

• неделя 2: добавляете еще один инструмент и проверяете крайние случаи;

• неделя 3: собираете целую систему.

Так делают сильные команды: сначала основа, потом расширение.

Проверяйте реальные сценарии

Агент почти наверняка столкнется с неожиданным поведением.
Проверьте, что происходит, если:

• API отвечает медленно;

• инструмент возвращает неверный ответ;

• агент выбирает не тот инструмент;

• формат данных отличается от ожидаемого;

• несколько сервисов должны работать вместе;

• запрос слишком срочный.

Google дает инструменты для оценки агентов. И это важно: проверяется не только финальный ответ, но и сама логика действий.

Создайте тестовые кейсы

Если что-то идет не так, надо быстро понимать, где проблема.
Локальная ошибка — это часы. Ошибка в продакшене — это уже репутационный риск.

Обязательно проверьте:

• штатный сценарий;

• неверно понятый запрос;

• неожиданный ответ инструмента;

• конфликт между сервисами;

• нестандартные входные данные.

Шаг 4. Настройте Google Cloud без ошибок

На это уйдет примерно час, но лучше сразу сделать все правильно.

Создайте проект

Откройте Google Cloud Console и заведите отдельный проект. Он станет основой всей инфраструктуры.

Подключите нужные сервисы

Начните с базового набора:

• Vertex AI API — для работы агента;

• Cloud Storage — для хранения кода при развертывании;

• Cloud Logging — для журналов;

• Cloud Trace — для отслеживания задержек.

При необходимости подключайте и другие сервисы:

• BigQuery — если агент работает с аналитикой;

• Cloud Functions — если нужна автоматизация;

• Pub/Sub — если есть обмен сообщениями между системами.

Подготовьте хранилище

Создайте bucket в Cloud Storage.
Во время деплоя код агента будет упакован и временно загружен туда.

Назовите его понятно и уникально — этого достаточно.

Настройте доступ

Агенту нужны только те разрешения, которые нужны для его задач. Не больше.

Принцип простой:

• BigQuery — только доступ к BigQuery;

• Cloud Storage — только доступ к хранилищу;

• API — только к конкретному API.

Используйте IAM‑роли и отдельную service account для каждого агента. Это стандартный и безопасный подход.

Сразу включите мониторинг

Cloud Logging и Cloud Trace лучше активировать с первого дня. Они помогают понять:

• что делает агент;

• почему он принял решение;

• сколько времени ушло на выполнение;

• где возникают ошибки.

Шаг 5. Разверните и следите за работой

Вы указываете агента, его зависимости и место развертывания. После этого система упаковывает проект, загружает его и запускает на Vertex AI Agent Engine.

Через несколько минут у вас уже есть рабочая конечная точка.

И самое приятное — вам не нужно вручную управлять серверами, контейнерами или масштабированием. Это берет на себя платформа.

Контролируйте расходы

Агент использует ресурсы, а значит, есть расходы. Обычно они складываются из:

• вычислений;

• вызовов модели;

• хранилища;

• внешних API.

В первый месяц стоит проверять затраты хотя бы раз в неделю.

Запускайте поэтапно

Не включайте решение сразу для всех.
Лучше двигаться так:

1. тестовая среда;

2. ограниченный доступ для команды;

3. расширение на небольшую группу;

4. полный запуск.

Так проще поймать проблемы до того, как они начнут мешать пользователям.

После запуска

Настоящая работа начинается не до, а после деплоя.

В первые недели особенно важно:

• следить за логами;

• настраивать оповещения;

• отслеживать задержки;

• смотреть, как агент понимает запросы.

Если что-то идет не так, нужно быстро найти причину:

• неверная интерпретация;

• неподходящий инструмент;

• ошибочные данные;

• таймаут;

• сбой в связке сервисов.

Чаще всего проблема не в самой модели, а в архитектуре вокруг нее.

Улучшайте постоянно

Сильные команды не останавливаются на первом работающем варианте. Они постоянно пересматривают результат и улучшают систему.

Полезно регулярно спрашивать себя:

• что работает хорошо;

• что ломается;

• почему это происходит;

• что можно упростить или усилить.

После этого стоит корректировать инструкции, добавлять ограничения и снова проверять результат.

На практике победа в агентных системах чаще зависит от итераций, чем от выбора конкретного фреймворка.

Начинайте с малого: одна проблема, один агент, один результат. Запустите, протестируйте, доработайте — и только потом масштабируйте. Именно так сегодня создаются рабочие ИИ‑агенты. Не в теории. В реальных проектах.

Спасибо, что дочитали 

Пока другие коллекционируют ссылки на 1000+ нейросетей и промтов, я создаю автономных ИИ-агентов и целые экосистемы с ИИ, которые решают задачи реального бизнеса.

🔹Загляните в мой Телеграм-канал или канал в MAX

 “Сергей Милованов. InPromotion”. 

Там я разбираю анатомию создания сложных ИИ-помощников (Медик, Сценарист виральных Рилс, Юрист), выкладываю рабочие подборки промтов, нейросетей и шаблоны Ai ботов.

А еще рассказываю как я ИИ маркетолога стал бренд-амбассадором квеври винодельни, и как я туда внедряю возможности ИИ.  

Никакой «мертвечины» — только живой опыт. ✔️