Платформы для создания ИИ-агентов без кода

Искусственный интеллект (ИИ) трансформирует бизнес-процессы, автоматизируя задачи и предоставляя новые возможности для анализа данных и взаимодействия с клиентами. Одним из ключевых направлений в этой области является создание ИИ-агентов — автономных систем, способных выполнять сложные задачи, принимать решения и взаимодействовать с окружающей средой. Традиционно разработка таких агентов требовала глубоких знаний программирования, но с появлением платформ без кода (no-code) и с минимальным кодом (low-code) этот процесс стал доступен широкому кругу пользователей.

Что такое ИИ-агенты и почему они важны?

ИИ-агенты — это автономные программные системы, которые могут воспринимать данные из окружающей среды, принимать решения и выполнять действия для достижения заданных целей. В отличие от традиционных чат-ботов, которые следуют заранее заданным сценариям, ИИ-агенты обладают большей автономностью и могут адаптироваться к новым условиям. Они используются в различных областях, включая:

• Автоматизацию бизнес-процессов: Обработка запросов клиентов, планирование мероприятий, управление задачами.
• Анализ данных: Извлечение информации из больших объемов данных, создание отчетов.
• Персонализированное взаимодействие: Обеспечение индивидуального опыта для пользователей, например, в маркетинге или поддержке клиентов.

Платформы без кода делают создание ИИ-агентов доступным для пользователей без технического образования, предлагая визуальные интерфейсы, drag-and-drop функциональность и готовые шаблоны. Это демократизирует доступ к технологиям ИИ, позволяя малому бизнесу, стартапам и даже индивидуальным предпринимателям внедрять сложные решения без значительных затрат.

Обзор платформ

N8n: Универсальная автоматизация с поддержкой ИИ-агентов

Описание: N8n — это open-source платформа для автоматизации рабочих процессов, которая позволяет пользователям создавать сложные workflow путем соединения различных узлов (nodes). Благодаря интеграции с библиотекой LangChain, N8n поддерживает создание ИИ-агентов, способных выполнять задачи, такие как ответы на вопросы, поиск информации в интернете и выполнение кода.

Как использовать для создания ИИ-агентов:

• Интерфейс: N8n предлагает интуитивный drag-and-drop интерфейс, где пользователи могут соединять узлы для создания workflow. Для ИИ-агентов используется узел "AI Agent", который требует подключения хотя бы одного инструмента (tool sub-node), например, для поиска в интернете или взаимодействия с базами данных.
• Процесс: Чтобы создать агента, пользователи добавляют AI Agent node и подключают к нему инструменты, такие как API или базы данных. Затем они настраивают параметры, такие как модель LLM (например, OpenAI) и prompt'ы.
• Примеры: N8n предоставляет шаблоны, такие как чат-бот для WhatsApp (Building Your First WhatsApp Chatbot) или агент для парсинга веб-страниц (AI Agent for Web Scraping).
• Многоагентные системы: Платформа поддерживает создание систем с несколькими агентами, где каждый выполняет определенную роль, а их взаимодействие координируется через workflow.

Ключевые особенности:

• Поддержка более 400 интеграций, включая Google Calendar, Slack и базы данных.
• Open-source модель, позволяющая пользователям расширять функциональность.
• Активное сообщество, предоставляющее шаблоны и поддержку (N8n Community Workflows).

Преимущества:

• Гибкость в настройке workflow.
• Бесплатная базовая версия, подходящая для индивидуальных разработчиков.
• Подробная документация (N8n AI Agent Documentation).

Ограничения:

• Требует базового понимания логики автоматизации процессов.
• Для сложных ИИ-агентов может потребоваться знакомство с LangChain.

Пример использования: Создание агента для автоматической обработки входящих сообщений в Slack, который анализирует запросы, извлекает данные из CRM и отправляет персонализированные ответы.

Flowise: Low-code платформа для LLM-оркестрации

Описание: Flowise — это open-source low-code платформа, разработанная для создания приложений на основе больших языковых моделей (LLM) и ИИ-агентов. Она предлагает визуальный интерфейс для конструирования workflow и поддерживает как Chatflows (для простых цепочек), так и Agentflows (для многоагентных систем).

Как использовать для создания ИИ-агентов:

• Интерфейс: Flowise предоставляет drag-and-drop интерфейс, где пользователи могут соединять компоненты, такие как модели LLM, инструменты (например, Google Search) и источники данных.
• Многоагентные системы: В Agentflows пользователи могут создавать системы с supervisor (управляющим агентом) и worker agents (исполнителями). Например, в реальном кейсе Flowise использовалась для создания команды по курации событий, включающей агентов для поиска событий, агрегации данных и отправки отчетов по email (Flowise Event Curation Case Study).
• Шаблоны: Платформа предлагает готовые шаблоны, такие как WebBrowser Workflow, которые можно адаптировать под свои нужды.
• Интеграции: Flowise поддерживает более 100 интеграций, включая LangChain, LlamaIndex и Make.com.

Ключевые особенности:

• Поддержка многоагентных систем с иерархической структурой.
• Возможность экспорта workflow как API или встраивания в приложения.
• Open-source модель, позволяющая разработчикам настраивать платформу (Flowise GitHub).

Преимущества:

• Интуитивный интерфейс, подходящий для пользователей без технического фона.
• Гибкость в создании сложных многоагентных систем.
• Активное сообщество и регулярные обновления.

Ограничения:

• Требует установки и настройки для локального использования.
• Некоторые функции, такие как Agentflows, находятся в бета-версии и могут быть нестабильными.

Пример использования: Создание команды ИИ-агентов для автоматического поиска и анализа событий в определенном городе, с последующей отправкой отчета по электронной почте.

Langflow: Визуальный конструктор для агентных и RAG-приложений

Описание: Langflow — это low-code платформа, ориентированная на создание агентных систем и приложений с использованием технологии retrieval-augmented generation (RAG). Она предлагает визуальный интерфейс для конструирования workflow, где пользователи могут соединять компоненты, такие как модели LLM, инструменты и источники данных.

Как использовать для создания ИИ-агентов:

• Визуальный конструктор: Langflow предоставляет drag-and-drop интерфейс, где пользователи создают workflow, добавляя узлы для чата, агентов и инструментов. Например, можно настроить агента с памятью (Astra DB Chat Memory) и инструментами, такими как калькулятор или поиск в интернете (Tavily AI Search) (Langflow Beginner's Guide).
• Настройка: Пользователи могут задавать поведение агентов через prompt'ы, например, создавая "Travel Agent" для планирования путешествий.
• Шаблоны: Платформа предлагает готовые шаблоны, такие как "Simple Travel Agent v.1.1" (Langflow Store).
• Мониторинг: Интеграция с LangSmith и LangWatch позволяет отслеживать производительность и отлаживать workflow.

Ключевые особенности:

• Поддержка любых моделей LLM и векторных баз данных.
• Возможность экспорта workflow в JSON для использования в Python-приложениях.
• Интеграция с облачными сервисами, такими как Astra DB от DataStax.

Преимущества:

• Удобство для разработчиков благодаря поддержке Python.
• Гибкость в выборе моделей и баз данных.
• Инструменты мониторинга для оптимизации агентов.

Ограничения:

• Требует базовых знаний Python для полной реализации.
• Может быть избыточным для простых задач.

Пример использования: Создание агента для планирования путешествий, который отвечает на запросы о достопримечательностях, используя данные из интернета и базы данных.

Make: Универсальная автоматизация с ИИ-агентами

Описание: Make (ранее make.com) — это платформа для автоматизации процессов, которая позволяет создавать ИИ-агентов без кода. Она предлагает визуальный интерфейс для конструирования workflow и поддерживает интеграцию с более чем 2000 приложений.

Как использовать для создания ИИ-агентов:

• Процесс:
  1. Определение цели: Указать задачу, например, обработка запросов клиентов или автоматизация отчетов.
  2. Интеграция данных: Подключение к источникам данных, таким как Google Docs, CRM или Notion.
  3. Разработка инструментов: Создание инструментов для выполнения задач, например, извлечение FAQ или отправка email.
  4. Автоматизация: Настройка агента для обработки запросов и отправки персонализированных ответов.
  5. Тестирование: Проверка точности ответов и эффективности выполнения задач (Make AI Agent Guide).
• Интерфейс: Используется scenario designer и form builders для визуального конструирования workflow.

Ключевые особенности:

• Поддержка интеграций с популярными сервисами, такими как Gmail, Slack и Google Sheets.
• Бесплатный tier для начала работы.
• Возможность настройки сложных автоматизаций.

Преимущества:

• Простота использования благодаря визуальному интерфейсу.
• Широкий спектр интеграций.
• Подходит для малого и среднего бизнеса.

Ограничения:

• Ограниченные возможности для сложных многоагентных систем.
• Требует понимания логики автоматизации.

Пример использования: Создание агента для обработки запросов клиентов, который извлекает ответы из Google Docs и отправляет их по email.

Crew AI: Команды ИИ-агентов с no-code инструментами

Описание: Crew AI — это платформа для создания команд автономных ИИ-агентов, которые сотрудничают для выполнения сложных задач. Она предлагает как кодовые, так и no-code инструменты, включая Crew Studio — интерфейс для создания агентов без программирования.

Как использовать для создания ИИ-агентов:

• Шаблоны: Пользователи могут выбрать готовые шаблоны, такие как Sales Offer Generator или Lead Scoring, и настроить их (Crew AI Templates).
• Crew Studio:
  1. Создать подключение к LLM (например, OpenAI, gpt-4o-mini).
  2. Настроить переменные окружения (API ключи).
  3. Описать автоматизацию, например, "технический писатель для блога".
  4. Сгенерировать и развернуть команду агентов.
  5. Проверить результаты в Management UI (Crew AI No-Code Guide).
• Мониторинг: Платформа предоставляет интерфейс для отслеживания производительности агентов.

Ключевые особенности:

• Фокус на многоагентных системах с ролевым разделением.
• Поддержка популярных LLM, таких как OpenAI и Anthropic.
• Open-source модель (Crew AI GitHub).

Преимущества:

• Удобство для создания команд агентов.
• No-code интерфейс Crew Studio.
• Гибкость благодаря open-source коду.

Ограничения:

• Требует API ключей для работы с LLM.
• Crew Studio находится в бета-версии, возможны изменения интерфейса.

Пример использования: Создание команды агентов для автоматизации маркетинговой кампании, где один агент анализирует данные, другой создает контент, а третий отправляет email.

AutoGen Studio: Low-code интерфейс для многоагентных систем

Описание: AutoGen — это фреймворк от Microsoft для создания многоагентных ИИ-приложений. AutoGen Studio — это low-code интерфейс, предназначенный для быстрого прототипирования и тестирования многоагентных workflow.

Как использовать для создания ИИ-агентов:

• Интерфейс: AutoGen Studio предлагает веб-интерфейс, где пользователи могут создавать агентов, выбирая из предопределенных шаблонов или настраивая их.
• Процесс:
  1. Выбрать или создать агентов, настроить модели LLM, prompt'ы и инструменты (skills).
  2. Настроить workflow (последовательный или автономный чат).
  3. Тестировать и отлаживать, просматривая "внутренние монологи" агентов и профилирование (стоимость, токены, использование инструментов).
  4. Экспортировать workflow в JSON или развернуть на Azure (AutoGen Studio Introduction).
• Ограничения: AutoGen Studio предназначен для прототипирования, а не для production use.

Ключевые особенности:

• Поддержка сложных многоагентных workflow.
• Интеграция с Azure для развертывания.
• Инструменты для отладки и профилирования.

Преимущества:

• Поддержка Microsoft, обеспечивающая стабильность.
• Удобство для быстрого прототипирования.
• Широкие возможности настройки.

Ограничения:

• Требует базовых технических навыков для установки.
• Не подходит для production без дополнительной настройки.

Пример использования: Создание агента для планирования путешествий, который координирует запросы пользователей, ищет информацию в интернете и генерирует PDF-брошюры.

Другие платформы

Помимо упомянутых платформ, существуют и другие решения для создания ИИ-агентов без кода:

• Relevance AI: Платформа для создания автономных ИИ-агентов с no-code интерфейсом и поддержкой более 1000 интеграций (Relevance AI Agents).
• Lindy: No-code платформа для создания ИИ-ассистентов (Lindies) с drag-and-drop интерфейсом, подходящая для автоматизации задач, таких как планирование встреч (Lindy AI).
• Wordware: Позволяет создавать ИИ-агентов с использованием prompt'ов и команд, идеально для быстрого прототипирования (Wordware Guide).

Будущее развития

Платформы без кода для создания ИИ-агентов находятся на этапе активного развития. В будущем можно ожидать:

• Улучшение интерфейсов: Более интуитивные drag-and-drop интерфейсы и визуальные canvas.
• Расширение интеграций: Поддержка новых сервисов и инструментов.
• Рост многоагентных систем: Увеличение интереса к системам, где агенты сотрудничают для выполнения сложных задач.
• Сообщества и шаблоны: Развитие галерей шаблонов и сообществ для обмена опытом.

Платформы без кода для создания ИИ-агентов — это мощный инструмент, который делает технологии ИИ доступными для широкого круга пользователей. N8n, Flowise, Langflow, Make, Crew AI и AutoGen Studio предлагают разнообразные возможности, от универсальной автоматизации до создания сложных многоагентных систем. Выбор платформы зависит от ваших целей:

• N8n и Make: Для универсальной автоматизации и интеграции с множеством сервисов.
• Flowise и Crew AI: Для многоагентных систем с ролевым разделением.
• Langflow: Для RAG-приложений и гибкой настройки.
• AutoGen Studio: Для быстрого прототипирования с поддержкой Microsoft.

Эти платформы продолжают развиваться, открывая новые возможности для автоматизации и инноваций. Независимо от вашего уровня подготовки, вы можете начать создавать ИИ-агентов уже сегодня, используя визуальные инструменты и готовые шаблоны.

Таблица характеристик платформ