AI-агенты

AI-агенты — это современный подход к построению приложений на основе искусственного интеллекта и нейросетей. Агенты расширяют возможности больших языковых моделей и служат основой для построения чат-ботов, ассистентов и голосовых интерфейсов, помогая автоматизировать разнообразные рутинные задачи.

Агенты состоят из четырех ключевых компонентов:

• LLM — сама языковая модель с зафиксированными настройками.
• Инструкция (prompt) — описывает поведение и роль агента.
• Инструменты (tools) — позволяют агенту использовать внешние возможности, например API, функции или поиск по интернету.
• Память (memory) — отвечает за хранение контекста и истории взаимодействия.

Такая архитектура позволяет создавать текстовые и голосовые агенты, которые ведут себя более естественно и автономно, чем классические чат-боты.

Разработка агентов в AI StudioРазработка агентов в AI Studio

AI Studio имеет все необходимое для создания AI-агентов: модели с поддержкой вызова функций и форматирования ответа, готовые настраиваемые инструменты для RAG-сценариев и поиска в интернете, а также MCP Hub, который позволяет подключать внешние API через MCP-серверы.

AI Studio позволяет создавать агентов разными способами:

• в AI Playground;
• с помощью конструктора спецификаций Yandex Workflows;
• с помощью Responses API или Realtime API;
• через опенсорс-фреймворки, например OpenAI SDK, LangGraph или LangChain.

ИнструментыИнструменты

Агенты могут автоматически вызывать инструменты, чтобы получить дополнительную информацию для генерации или выполнить необходимые действия. В AI Studio доступны следующие готовые инструменты:

• Retrieval Tool – реализует сценарии RAG и позволяет AI-агенту искать информацию для ответа в ваших файлах (базе знаний). Вы можете загрузить документы базы знаний в консоли управления, через Vector Store API или через Files API и создать поисковый индекс. Поисковые индексы хранят информацию из документов в векторном виде и позволяют агентам использовать ее при ответе.
• Web Search Tool — позволяет агенту искать информацию в интернете через поисковую базу Яндекса, чтобы обогащать ответ актуальными сведениями по теме запроса. Подробнее про использование инструмента поиска в интернете.
• File Search Tool — позволяет агенту искать информацию в пользовательских файлах. Подробнее про использование инструмента поиска в файлах.
• MCP Tool — отвечает за подключение к MCP-серверам для работы со сторонними API.
  В разделе MCP Hub вы можете создавать и настраивать подключения к новым и уже существующим MCP-серверам, а также следить за их состоянием.

API создания агентовAPI создания агентов

AI Studio предоставляет два OpenAI-совместимых API для разработки различных типов агентов. Оба API сохраняют данные о состоянии клиента между запросами и решают одни и те же задачи — подключают модели, инструменты и память, — но оптимизированы под разные типы взаимодействия в зависимости от агента.

• Responses API – это API для текстовых сценариев. Агенты, созданные с помощью Responses API, учитывают контекст переписки и могут автоматически вызывать подключенные инструменты. Responses API поддерживает работу с любыми моделями.
• Realtime API — это API для реализации голосовых сценариев. API предназначен для работы со специализированными мультимодальными моделями, которые принимают аудио на вход и синтезируют ответ в виде аудио. Realtime API поддерживает все доступные инструменты, включая Retrieval и WebSearch.

Конструктор рабочих процессовКонструктор рабочих процессов

Конструктор рабочих процессов позволяет собирать сложные сценарии на базе AI с помощью готовых шагов автоматизации и управления. Конструктор подойдет тем, кто предпочитает визуальные редакторы и платформы Low-code.

Подробнее о рабочих процессах и шагах автоматизации см. в документации Yandex Workflows.