Создание AI-агента: как создать ИИ-агента в Timeweb Cloud

Вопрос автоматизации клиентского сервиса сегодня актуален для любой компании, которая хочет избавить сотрудников от бесконечного потока однотипных заявок. Часто руководителей останавливает страх перед технической сложностью проекта. Кажется, что для внедрения искусственного интеллекта нужно нанимать штат программистов и разворачивать дорогостоящие серверные решения. Однако современные облачные платформы сделали эти технологии доступными без написания программного кода.

В этой статье мы подробно изучим создание ИИ-агента на базе платформы Timeweb Cloud. Такой агент представляет собой виртуального помощника, который работает на основе генеративных моделей и способен вести осмысленный диалог с пользователем.

Его главное преимущество заключается в умении учитывать контекст беседы и использовать предоставленные ему источники данных для формирования ответов. 

Мы подготовили пошаговый гайд по созданию цифрового сотрудника для техподдержки сайта, который будет отвечать клиентам, опираясь на загруженную вами документацию.

Чем агент отличается от обычного бота

Раньше чат-боты работали по жестко заданным сценариям и кнопкам. Малейшее отклонение от алгоритма приводило к тому, что робот заходил в тупик и перенаправлял на живого специалиста. Современная разработка ИИ-агентов строится на базе больших языковых моделей. Такие системы способны понимать суть вопроса в свободной форме и находить информацию в документах, которые вы им предоставили.

Вместо программирования каждой ветки диалога вы задаете агенту конкретную роль и правила поведения. Например, можно создать оператора, который примет обращение, классифицирует его и найдет решение в базе знаний. Если задача окажется слишком сложной, помощник предложит обратиться к поддержке. Платформа Timeweb Cloud берет на себя все вопросы с нейросетями, API и размещением данных, позволяя вам сосредоточиться исключительно на логике работы вашего ассистента.

1. Создание AI-агента

Процесс запуска стартует в панели управления в разделе «AI-агенты».

Панель управления AI-агентами

Первым делом нужно нажать кнопку «Создать агента». Откроется конструктор создания агента, первыми пунктами которого является «Модель» и «Тариф».

Как выбрать модель

Выбор интеллекта для вашего агента напрямую зависит от сложности задач, которые вы планируете на него переложить. Если вам нужен цифровой сотрудник для глубокого анализа технических документов, стоит присмотреться к популярным решениям вроде Claude 4.5 Sonnet или GPT 5. Эти модели лучше других справляются с логическими выводами и удерживают нить долгого разговора.

В рамках инструкции по созданию техподдержки я рекомендую именно Claude 4.5 Sonnet, так как эта нейросеть наиболее аккуратно работает с загруженными данными и крайне редко ошибается в фактах.

Для более простых сценариев, например, когда бот должен просто выдавать ссылки на разделы сайта или отвечать на типовые вопросы по графику работы, идеально подойдут облегченные версии вроде Gemini 3 Flash или Qwen 3 Flash. Они работают значительно быстрее тяжелых моделей и позволяют эффективно расходовать ресурсы системы. 

Если же ваша аудитория находится преимущественно в России, можно протестировать YandexGPT 5.1 или Alice AI LLM, которые отлично понимают местную специфику и сленг.

После создания агента изменить выбранную модель не получится, поэтому стоит заранее определиться, нужен вам глубокий аналитик или быстрый консультант.

Как выбрать тариф

Далее система попросит определиться с тарифом. Они отличаются количеством токенов. 

Объем токенов определяет, сколько информации ваш ассистент сможет обработать в течение месяца. В интерфейсе доступны разные уровни — от стартовых 500 тысяч токенов до внушительных 25 миллионов для крупных порталов.

Выбор зависит от частоты и сложности обращений. Если вы пока не знаете нагрузку и только разбираетесь, как создать AI-агента, берите стартовый вариант. Увеличить тариф можно в любой момент, а вот уменьшить обратно уже нельзя.

Пример начальной конфигурации AI-агента

2. Системный промпт

Важный этап написания AI-агента — это составление системного промпта, где прописываются текстовые инструкции, которые выстроят поведение модели.

Важно обозначить ограничения. Как сделать ИИ-агента безопасным для репутации? Запретите ему выдумывать факты. Пропишите в инструкции: «Если ты не знаешь ответа, честно скажи об этом». Также стоит ограничить темы для разговора, чтобы бот не обсуждал с клиентами погоду или политику.

Для понимания, как прописывать системный промпт, вот два примера

Плохой пример

«Ты помощник техподдержки, отвечай на вопросы»

Хороший пример

«Алекс, поддержка «ТехноМир». Ответы строго по базе знаний. Запрещено придумывать факты. Если ответа нет, пиши: «Недостаточно данных, уточните детали». Задачи: давать пошаговые инструкции, использовать таблицы для сравнения. Стиль: вежливо, на «вы», кратко. Темы: только сервисы компании. Языки: русский, английский. Если запрос неясен — уточняй.»

Этап заполнение системного промпта ИИ-агента

3. База знаний

Для корректной обработки запросов пользователей LLM должна иметь доступ к файлам с документацией, прайсам или инструкциям. В Timeweb Cloud это реализовано через технологию RAG. Вы можете загрузить до 100 текстовых документов  до 50 МБ в форматах .csv, .htm, .html, .md, .txt, .xml или .pdf, а система сама проиндексирует их содержимое. Если внутри документа есть картинки или видео, индексация пройдет успешно, но само содержание медиафайлов ИИ-агент будет игнорировать.

Технически под капотом создается база OpenSearch, но вам не нужно уметь ее администрировать. Вы просто загружаете документы в интерфейсе. Настройка ИИ-агентов с собственной базой знаний кардинально меняет качество ответов. Перед тем как ответить пользователю, нейросеть обратится к базе, найдет релевантные куски текста и сформулирует ответ на их основе.

Создание новой базы знаний

4. Плейграунд

Не спешите сразу выпускать своего ИИ-ассистента «в люди». В панели управления есть отличный инструмент — плейграунд или «песочница». Это чат, где вы можете проверить, как работает ваш ИИ-агент.

Позадавайте ему вопросы. Если ответы кажутся слишком сухими или, наоборот, слишком развязными, покрутите настройки:

• Температура: Управляет креативностью: для точности в поддержке ставьте значения ближе к нулю.

• Top P: Если вы поставите этот параметр к минимальным значениям, агент будет выбирать только самые вероятные слова, что сделает текст максимально сфокусированным. Максимальные значения, наоборот, дадут нейросети свободу выбора редких синонимов, из-за чего ответы станут более творческими и непредсказуемыми.

• Лимит токенов: Отвечает за объем текста: если сгенерированный нейросетью ответ окажется больше заданного вами лимита, текст не сократится по смыслу, а просто внезапно оборвется на полуслове. Поэтому лимит лучше всегда держать с хорошим запасом.

Иногда модель может зацикливаться. Если бот часто дублирует фразы или мысли, используйте штрафы за присутствие и частоту. Они наказывают модель за использование уже прозвучавших слов. Чтобы сделать речь разнообразнее и отучить ассистента от повторов, сдвигайте эти ползунки в сторону максимальных положительных значений. 

Функция улучшения запроса заставит агента точнее искать информацию в базе знаний перед формированием ответа.

Раздел «Плейграунд»

5. Интеграция AI-агента

Когда тесты пройдены, агента нужно внедрить в ваши каналы связи. Интегрирование ИИ-агентов в Timeweb Cloud подразумевает три пути.

Встроенный виджет

Самый популярный вариант для сайтов — это встроенный виджет. В разделе «Интеграции» можно настроить внешний вид чата: выбрать цвет, заголовок, аватарку. Система сгенерирует HTML-код, который нужно просто вставить на ваш сайт перед закрывающим тегом body.

Настройка виджета чата

Телеграм-бот

Также агента можно подключить к Telegram-боту, чтобы общаться с клиентами в мессенджере. Как это сделать, можно прочитать в отдельной инструкции.

API

Для сложных проектов у каждого агента есть API-эндпоинт. У вас есть возможность встроить логику агента в любое ваше приложение или CRM-систему.

MCP-серверы

Иногда для полноценной поддержки клиентов недостаточно только внутренней базы знаний. В таких случаях на помощь приходит технология Model Context Protocol или сокращенно MCP. Это специальный протокол, который служит мостом между вашим ассистентом и внешними сервисами. С его помощью агент может самостоятельно искать свежую информацию в интернете, читать открытую документацию или даже подключаться к корпоративным пространствам вроде Notion.

Настроить такую связку в Timeweb Cloud довольно легко.

Практика

Чтобы лучше понять ценность такого инструмента, давайте посмотрим на нашего ИИ-агента в деле:

1. Поступление запроса. Пользователь заходит на ваш сайт и через виджет спрашивает, как настроить новый умный роутер. В этот момент агент активируется и анализирует суть вопроса, не используя общие знания из интернета, а фокусируясь на ваших данных.

2. Поиск в базе знаний. Благодаря технологии RAG, ассистент мгновенно сканирует загруженные вами инструкции. Он находит нужный PDF-файл, извлекает из него актуальные параметры конфигурации и переводит технический язык документа на простой человеческий.

3. Формирование ответа. Клиент получает сообщение с пошаговым алгоритмом действий. Ответ выглядит профессионально и вежливо, так как модель придерживается заданного вами стиля общения в системном промпте.

4. Сохранение контекста. Если пользователь задает уточняющий вопрос, например, о значении красного индикатора на панели, бот не переспрашивает подробности. Он помнит всю историю диалога и сразу дает пояснение, опираясь на ту же инструкцию.

Итог

Мы изучили, как создать ИИ-агента для автоматизации службы поддержки. Главное преимущество платформы Timeweb Cloud заключается в том, что она полностью снимает с пользователя задачи по настройке серверов, поисковых баз данных или интеграции сложных алгоритмов. Вам не нужно вникать в администрирование инфраструктуры, так как все необходимые ресурсы предоставляются в готовом виде.

Основная работа теперь сводится к качественной настройке ИИ-агентов через проработку инструкций и наполнение базы знаний актуальной информацией. Это превращает сложный процесс программирования в интуитивно понятную настройку конструктора, с которой справится любой менеджер или владелец бизнеса. В результате вы получаете инструмент, который работает круглосуточно и помогает масштабировать клиентский сервис без раздувания штата сотрудников.