AI-агенты меняют мир

В 2025 году мир штурмуют AI-агенты, но пока что они не умеют создавать сами себя. Даже такие техногиганты, как AWS, признают огромный потенциал агентских платформ. И не только бигтех — целая волна стартапов сейчас отказывается от традиционных чатботов в пользу более продвинутых систем на основе агентов.

Хотя некоторые из этих платформ не изменили ничего, кроме текста на своих лендингах, уже очевидно, что роль разработчика AI-агентов станет одной из самых востребованных профессий 2025 года. Однако поскольку направление всё ещё на ранней стадии, никто толком не понимает, чему именно учиться, не говоря уже о том, как стать таким разработчиком.

В этой статье я наконец-то раскрою, кто такой разработчик AI-агентов, какие навыки вам понадобятся, и самое главное — предоставлю полную дорожную карту, которой вы можете следовать прямо сейчас. Поехали!

Почему я разбираюсь в AI-агентах

Меня зовут Давид, я AI Agents фанатик, который варится в этом тренде с 2022 года. Ранее я работал AI архитектором в команде YandexGPT, DL разработчиком, участвовал как сооснователь/сотрудник в более чем 10 AI стартапах, в том числе в бигтехе.

Сейчас являюсь CTO в международном венчурном фонде, где занимаюсь автоматизацией внутренних процессов агентами и создаю AI-insight инструменты. Кстати за последние два месяца я трудоустроился сам и также нанял нескольких разработчиков AI-агентов. Поэтому я хорошо понимаю эту тему как с точки зрения соискателя, так и работодателя.

Что такое AI-агенты

Теперь давайте разберёмся, что такое AI-агенты. Большинство техно-инфлюенсеров определяют их либо как автоматизации, либо как AI сотрудников. По моему мнению, оба этих определения ведут к заблуждению.

С одной стороны, AI-агенты обладают гораздо большей автономией, чем обычные автоматизации. AI-автоматизации работают на вашем бэкенде в любом случае — даже если весь мир сгорит дотла, автоматизация просто продолжит выполняться, как ни в чём не бывало.

С другой стороны, AI-агенты имеют меньше автономии, чем ваши собственные сотрудники, ведь сотрудники могут вас ослушаться. Вы можете дать им сколько угодно инструкций, но они всё равно могут принимать собственные решения и делать всё по-своему.

Больше всего мне нравится следующее определение: агенты это автономные исполнители, которые планируют, выполняют и заканчивают решение задачи.

На данный момент самая большая проблема, препятствующая массовому внедрению AI-агентов — это их надёжность. Чтобы сделать агентов надёжными, нужно тщательно настраивать их под конкретный бизнес-процесс, и именно тут на сцену выходят разработчики AI-агентов.

Роль разработчика AI-агентов

Как разработчик AI-агентов, ваша роль заключается в том, чтобы обеспечить вашим агентам доступ ко всем необходимым ресурсам, инструментам и знаниям для выполнения поставленных задач.

По сути, это включает в себя:

1. Проведение тщательного исследования бизнеса и определение, какие ресурсы понадобятся агенту
2. Создание инструментов (как я уже сказал, они самые важные при создании агентства)
3. Постоянную итерацию, сбор обратной связи от заинтересованных сторон и корректировку в цикле, пока агент не будет работать стабильно
4. Развёртывание агентов и их интеграцию в бизнес клиента, чтобы они плавно работали вместе с сотрудниками

Необходимые навыки

Какие навыки нужны, чтобы стать разработчиком AI-агентов?

Что касается софтов — коммуникабельность и желание постоянно учиться. Коммуникабельность, потому что вам часто придётся собирать требования от заинтересованных сторон и устанавливать чёткие ожидания, что непросто. Желание постоянно учиться, потому что мы всё ещё находимся на очень ранней стадии развития AI, так что нужно быстро адаптироваться.

Что касается хардов — в основном это лёгкая бэкенд-разработка в сочетании с AI.

Может ли каждый стать разработчиком AI-агентов в 2024 году?

На мой взгляд, да, каждый может этого добиться. Представьте, что вы пытаетесь преуспеть в предмете вроде математики — вам пришлось бы соревноваться с людьми, которые посвятили этому всю жизнь. Однако, когда речь заходит о создании ИИ-агентов, вы будете соперничать лишь с теми, кто имеет всего несколько месяцев опыта в этой области.

Так что время идеальное, даже если вы новичок.

Нужно ли уметь программировать, или достаточно no-code платформ?

Я уверен, вас интересует, будет ли в будущем потребность в написании кода или же достаточно будет платформ, не требующих его написания. Короткий ответ: да, код будет по-прежнему необходим. И вот почему:

1. Чтобы использовать самые мощные инструменты для вашего агента, вам потребуется определённый опыт в программировании. Вы можете подключить агентов к уже существующим API, но в реальных условиях мы обычно создаём прокси-сервера, даже если подключаемся к готовому API. Это позволяет нам лучше контролировать поведение инструмента.

2. Кроме того, многие инструменты требуют объединения нескольких API или добавления собственной логики.

3. Опенсурс всегда будут на передовой — не только в области создания самых мощных моделей, но и в использовании их в творческих инициативах.

4. И, наконец, многие мои клиенты крайне обеспокоены конфиденциальностью данных. Для них SaaS-платформы даже не вариант — они хотят деплоить агентов в своей существующей инфраструктуре.

Хотя SaaS-платформы, несомненно, будут развиваться и смогут удовлетворить некоторые потребности клиентов в будущем, я считаю, что знание кода по-прежнему будет необходимо.

Более того, с появлением Cursor процесс написания кода стал похож на использование ещё одной SaaS-платформы, так как теперь можно писать код, используя только естественный язык.

Roadmap учитывает все эти AI-инструменты, так что давайте начнем!