Разработка AI-агентов: архитектура, память, стоимость

Разработка AI-агентов со стороны выглядит как магия: человек говорит голосом, а дела делаются. Изнутри это пять понятных блоков, из которых три обычно недооценивают по трудозатратам, а один — по цене эксплуатации. Разберу конструкцию целиком: что внутри, где память, какие права давать и сколько это стоит в месяц.

Пишу по своему опыту: я собрал личного ассистента себе, а потом собирал такие же ученикам — одного из них мы с ним вдвоём подняли за один рабочий день.

Из чего состоит агент: пять блоков

1. Канал общения. Место, где вы с агентом разговариваете. У моего ассистента это мессенджер: там я общаюсь с ним как с обычным сотрудником — текстом или голосовыми. Мой выбор — MAX, причина прагматичная: никаких блокировок, открывается с любого устройства, без VPN. Но запускать и дёргать агента можно откуда угодно, канал — это не сам агент.

2. Мозг — модель. То, что понимает запрос и решает, что делать. Заменяемая часть: модель можно поменять, и агент останется тем же.

3. Память. Самая недооценённая часть. Именно она превращает бота в помощника. Подробнее ниже.

4. Инструменты — руки. Всё, чем агент действует: доступ к мессенджерам, к CRM, к файлам, к серверу, к вашим внутренним системам. Мой ассистент видит чаты в ВКонтакте и Telegram, и в принципе в любом мессенджере, к которому ему дали доступ: спрашиваю голосовым, что у меня в чатах за последние два часа и кто чего хочет, — он заходит, читает, возвращает сводку.

5. Триггеры и расписание. То, что заставляет агента работать без вашей команды: время, новое событие, изменение в системе. Без этого блока агент — просто умный бот, который ждёт обращения.

Разработка AI-агентов на девяносто процентов состоит из четвёртого и пятого блоков — именно там живут интеграции и правила. Порядок сборки я держу такой: канал → модель → одна задача целиком → память → расширение инструментов → расписание. Ошибка, которую делают почти все, — сразу подключить пять систем и получить конструкцию, где непонятно, что именно не работает.

Память: три слоя

Здесь стоит быть предельно конкретным, потому что «память» в коммерческих предложениях значит что угодно.

Слой 1. Контекст разговора. То, что модель видит прямо сейчас. Это не память, это оперативка: закончилась сессия — исчезло.

Слой 2. Долгая память фактов. То, что агент знает о вашей жизни и работе всегда. Мой ассистент знает про мою жену, переезд, команду — мне не нужно каждый раз объяснять, кто есть кто. Он прогнал 57 тысяч моих голосовых за всё время и умеет по ним искать: спрашиваю, где я писал про такую-то идею, — находит цитатами и датами.

Слой 3. Профили и карточки. Сведённые выводы, а не сырые данные. У меня по контактам собираются карточки: темп речи, лексика, инициатива в разговоре. Перед важной встречей открыл — уже знаю, кто этот человек и как с ним говорить.

Про технологии памяти скажу непопулярную вещь: вся аналитика моего ассистента лежит в обычных txt-файлах. Просто и надёжно, как старый бумажный блокнот, только без бумажных хлопот. Модную базу под векторный поиск можно поставить, и иногда она нужна, но начинать с неё — всё равно что строить склад до того, как появился первый товар. Сначала файлы и понятная структура, потом, если объёмы вырастут, — база.

Второе важное решение по памяти: что в неё не попадает. Переписки клиентов — это персональные данные, и правило «храним всё на всякий случай» однажды выйдет дорого. Определите заранее, какие поля нужны, а какие сразу выбрасываются.

Права: главное архитектурное решение

Технически агенту можно дать всё: читать переписки, писать от вашего имени, менять данные в CRM, ходить на сервер. Практически это делится на три списка, и делается это до первой строки кода.

Делает сам. Читает, ищет, собирает сводки, напоминает, готовит черновики. Ошибка здесь дёшева.

Делает с подтверждением. Пишет клиенту, меняет статус сделки, отправляет документы, тратит деньги. Мой ассистент умеет общаться в мессенджерах от моего имени — и это именно та функция, которую я включал последней и с разрешениями.

Не делает никогда. Удаляет данные, меняет доступы, подписывает и платит.

Плюс две обязательные вещи: журнал действий (что сделал, когда, по какой команде) и одна кнопка полного отключения. Она понадобится — лучше, чтобы она была.

Стоимость: из чего складывается

Честно и по статьям расходов. Точных цифр по вашему проекту я не назову, но назову структуру и свои реальные ориентиры.

Работа модели. Главная переменная в эксплуатации, и она зависит от объёма, а не от количества функций. Мои личные расходы на подписку основного инструмента — 22 000 ₽ в месяц, и это не корпоративный тариф, а один работающий человек. Отдельно тарифицируются генерации: в своём сервисе мы, например, считаем озвучку текста примерно по 30 ₽ за тысячу знаков. И ещё нюанс, о котором узнают на второй месяц: переход на более мощный движок повышает качество и одновременно стоимость — у нас после такого перехода списание за пост в одном модуле выросло с 1 токена до 5.

Инфраструктура. Агенту нужен сервер, который работает круглосуточно, а не ноутбук, который вы закрываете. Мой личный сервер стоит 18 000 ₽ в месяц, но там крутится далеко не один агент — простому ассистенту хватает гораздо более скромной машины. Сюда же бэкапы и мониторинг.

Разработка. Зависит от количества подключённых систем. Один канал и одна задача — это дни. Три системы, права, роли и расписание — недели. Правило то же, что в любой интеграции: основная стоимость не в «мозге», а в связях с вашими системами.

Поддержка. Строка, которую забывают. Чужие API меняются, лимиты плывут, модели обновляются. Агент без обслуживания живёт месяцы, а не годы.

Сроки: что реально за день, а что нет

Один рабочий день — не фигура речи. Мы с учеником вдвоём за день собрали ему полноценного личного AI-ассистента: он понимает контекст, держит память о делах, распознаёт голосовые и реагирует на команды голосом. Живёт в мессенджере, видит чаты в других, умеет по команде «подготовь отчёт за сегодня по такому-то магазину» пойти и сделать.

Важно, что за этот день мы прошли весь путь с нуля: подняли сервер, настроили SSH-доступы, поставили Cursor, накатили Claude Code, связали с мессенджерами. Не «настроили готовый шаблон по инструкции» — после этого ученик сам правит и расширяет своего бота.

Что за день не получится: агент, который работает с вашей CRM и отвечает клиентам от лица компании. Там начинаются права, роли, регламенты, тестирование на живых данных и ответственность за каждое отправленное сообщение. Это недели, и первые из них уходят не на код, а на описание правил.

Пять ошибок, которые я видел

Начать с пяти систем сразу. Подключите одну, доведите до состояния «работает каждый день», потом вторую.

Отдать агенту неописанный процесс. Если правила есть только в голове сотрудника, автоматизировать нечего.

Считать только разработку. Проект, в котором нет строки на модель, сервер и поддержку, развалится на втором месяце.

Дать все права сразу. Один раз агент напишет клиенту что-то не то — и доверие к проекту закончится.

Ждать, что агент заменит человека целиком. Он снимает рутину и подготовку. Решения остаются людям.

С чего начать

Возьмите одну задачу, которую делаете каждый день руками и правила которой можете объяснить словами за пять минут. Соберите агента на неё одну. Поживите с ним неделю. Дальше расширять будет уже понятно куда — по тому, что он не умеет, а вам нужно.

Если хотите обсудить свою задачу и понять архитектуру и бюджет под неё — напишите мне, разложим по блокам и посчитаем предметно. Как мы делаем таких помощников на заказ, описано в разделе разработки ботов.