Создание ИИ-агента: 3 способа без кода и с кодом

Автор: Редакция AI-библиотеки · Дата: 21.10.2026 · Проверено: 21.10.2026 · Время чтения: 10 минут

Создание ИИ-агента сегодня не требует команды разработчиков: агента можно собрать в визуальном конструкторе, описать в одном файле для Claude Code или написать на Python и TypeScript с готовой библиотекой. Агент — это программа, в которой языковая модель сама решает, какие шаги сделать и какие инструменты вызвать, чтобы довести задачу до конца. Ниже — три способа от простого к сложному, с шагами по официальной документации, и правило, которое стоит прочитать до начала. Всё сверено с документацией n8n, Claude Code и Anthropic на 20 октября 2026 года.

Кратко

• Сначала решите, нужен ли вам агент. Anthropic советует начинать с самого простого решения и усложнять, только когда это нужно.
• Способ 1, без кода: узел AI Agent в n8n. Модель плюс хотя бы один инструмент, агент сам выбирает, что вызвать.
• Способ 2, почти без кода: субагент в Claude Code — файл с описанием роли в папке .claude/agents/, плюс задачи по расписанию в настольном приложении.
• Способ 3, с кодом: Claude Agent SDK для Python и TypeScript — те же инструменты и цикл агента, что у Claude Code, внутри вашей программы.
• Для способа 2 нужна подписка Claude с Claude Code, для способа 3 — ключ API из Claude Console.

Что такое ИИ-агент и когда он нужен

Anthropic в статье «Building effective agents» разделяет два вида систем:

• Рабочие процессы (workflows) — модель и инструменты соединены заранее прописанным путём: шаг 1, шаг 2, шаг 3.
• Агенты — модель сама управляет ходом работы и сама выбирает, какие инструменты вызывать и в каком порядке.

Главный совет из той же статьи: ищите самое простое решение и усложняйте, только когда это действительно нужно. Агентные системы обычно платят задержкой и стоимостью за лучшее качество на сложных задачах. Для многих приложений хватает одного хорошо составленного запроса к модели с нужными данными.

Практическое правило: если задачу можно расписать по шагам заранее — вам нужен рабочий процесс. Если шаги зависят от того, что агент найдёт по дороге, — нужен агент. Подробнее о том, что такое агент, — в статье что такое AI-агент.

Перед началом: опишите задачу агента

Какой бы способ вы ни выбрали, сначала ответьте письменно на четыре вопроса:

1. Что агент получает на вход? Письмо, файл, сообщение в чате, событие по расписанию.
2. Что он должен сделать? Одно предложение: «разобрать входящие заявки и разложить их по типам».
3. Какие инструменты ему нужны? Почта, таблица, поиск в интернете, база данных, файлы.
4. Что считать готовым результатом и что ему запрещено? Например: «черновик ответа, но не отправлять письмо самому».

Последний пункт важнее остальных. Агент действует сам, поэтому границы нужно задать заранее.

Способ 1. Без кода: AI Agent в n8n

n8n — платформа для автоматизации, где сценарии собираются из блоков в визуальном редакторе. По документации n8n, узел AI Agent позволяет построить ИИ-агента: вы подключаете модель для диалога и один или несколько инструментов, а агент решает, какие инструменты вызвать, чтобы выполнить задачу.

Что нужно знать по документации:

• к узлу AI Agent обязательно подключить хотя бы один инструмент;
• с версии n8n 1.82.0 все узлы AI Agent работают как Tools Agent — агент с инструментами;
• первая версия узла с выбором типа агента будет удалена в n8n 3.0 — если пользуетесь ею, обновитесь;
• серверы MCP из реестра подключаются как инструменты в один клик.

Как собрать первого агента:

1. Создайте новый сценарий и добавьте триггер — например, входящее сообщение в чате или расписание.
2. Добавьте узел AI Agent.
3. Подключите к нему модель для диалога.
4. Подключите инструменты: например, поиск по таблице и отправку сообщения.
5. Напишите для агента инструкцию: кто он, что делает, что ему нельзя.
6. Запустите сценарий на тестовых данных и посмотрите, какие инструменты агент вызывал.

Этот способ подходит, если агент живёт среди сервисов — почты, таблиц, CRM, мессенджеров — и вам удобнее видеть всю схему на экране. Обзор платформы — в статье n8n: автоматизация с AI-агентами.

Способ 2. Почти без кода: субагент в Claude Code

Claude Code — агент Anthropic для работы с файлами и командами. Внутри него можно создавать субагентов — специализированных помощников со своей ролью, своими инструментами и отдельным контекстом. Субагент описывается одним файлом в формате Markdown с заголовком в начале.

По документации Claude Code, есть два места для таких файлов:

Папка	Где доступен субагент
.claude/agents/	в текущем проекте; файл можно хранить в репозитории и делиться с командой
~/.claude/agents/	во всех ваших проектах на этом компьютере

Пример файла из документации — .claude/agents/code-reviewer.md:

---
name: code-reviewer
description: Reviews code for quality and best practices
tools: Read, Glob, Grep
model: sonnet
---

You are a code reviewer. When invoked, analyze the code and provide
specific, actionable feedback on quality, security, and best practices.

Что здесь важно:

• name — имя субагента, по нему его узнаёт Claude Code;
• description — когда его звать; по этому описанию Claude Code решает, передать ли задачу субагенту;
• tools — список разрешённых инструментов. У ревьюера в примере есть только чтение и поиск — он ничего не может изменить;
• model — какой моделью работает субагент;
• текст после заголовка становится системной инструкцией субагента. По документации, субагент получает только её и базовые сведения об окружении, а не общую инструкцию Claude Code.

Файл не обязательно писать руками: документация предлагает попросить Claude Code создать субагента словами, а потом проверить заголовок. Claude Code сам замечает новые и изменённые файлы в этих папках в течение нескольких секунд. Исключение: если папки agents не было на момент запуска сессии, после создания первого файла Claude Code нужно перезапустить.

Как заставить агента работать без вас. В настольном приложении Claude во вкладке Code есть задачи по расписанию (Scheduled tasks). По документации они бывают двух видов:

• Локальная задача работает на вашем компьютере, с доступом к файлам и инструментам, но только пока приложение открыто и компьютер не спит. Минимальный интервал — 1 минута.
• Облачная задача работает, даже когда компьютер выключен, и может запускаться по вызову API или событию на GitHub. Минимальный интервал — 1 час.

Локальные задачи требуют Claude Desktop версии 1.1.5368 или новее. Создаются они на странице Scheduled во вкладке Code: New task, имя задачи, инструкция, расписание.

Для этого способа нужна подписка Claude с Claude Code — Pro, Max, Team или Enterprise. Начать с Claude Code помогут статьи как установить Claude Code и CLAUDE.md: правила для проекта.

Способ 3. С кодом: Claude Agent SDK

Claude Agent SDK — библиотека, которая даёт вашей программе те же инструменты, цикл агента и управление контекстом, что работают в Claude Code. Она есть для Python и TypeScript.

Чем SDK отличается от соседних вариантов, по документации:

Задача	Что использовать
Встроить агента Claude Code в своё приложение на Python или TypeScript	Agent SDK
Работать в терминале самому	Claude Code
Вызывать Claude API напрямую и писать цикл инструментов самостоятельно	Client SDK
Отдать агента на хостинг Anthropic	Managed Agents

Что умеет SDK: встроенные инструменты для чтения, записи и правки файлов, запуска команд и поиска в интернете; хуки; субагенты; подключение MCP; разрешения; сессии с продолжением; навыки и память из папок .claude/.

Требования: Node.js 18 или новее либо Python 3.10 или новее и аккаунт Anthropic.

Установка для Python через pip на macOS или Linux:

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install claude-agent-sdk

Установка для TypeScript:

npm install @anthropic-ai/claude-agent-sdk

Ключ API. Создайте ключ в Claude Console и задайте его переменной окружения:

export ANTHROPIC_API_KEY=your-api-key

Минимальный агент на Python — пример из документации. Агент читает файл utils.py, ищет ошибки, из-за которых программа падает, и исправляет их:

import asyncio
from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions, AssistantMessage, ResultMessage


async def main():
    async for message in query(
        prompt="Review utils.py for bugs that would cause crashes. Fix any issues you find.",
        options=ClaudeAgentOptions(
            allowed_tools=["Read", "Edit", "Glob"],
            permission_mode="acceptEdits",
        ),
    ):
        if isinstance(message, AssistantMessage):
            for block in message.content:
                if hasattr(block, "text"):
                    print(block.text)
                elif hasattr(block, "name"):
                    print(f"Tool: {block.name}")
        elif isinstance(message, ResultMessage):
            print(f"Done: {message.subtype}")


asyncio.run(main())

Три части этого кода:

• query — точка входа, которая запускает цикл агента и по ходу работы отдаёт сообщения;
• prompt — задача для агента; какие инструменты использовать, он решает сам;
• options — настройки: allowed_tools заранее разрешает чтение, правку и поиск файлов, permission_mode="acceptEdits" разрешает правки без вопросов.

Важное ограничение из документации: без отдельного согласования Anthropic не разрешает сторонним разработчикам предлагать в своих продуктах вход через claude.ai или лимиты подписки, в том числе для агентов на Agent SDK. Для своих продуктов используйте вход по ключу API.

Как выбрать способ

Ситуация	Способ
Агент работает с почтой, таблицами, CRM, мессенджерами, и вы не пишете код	1. n8n
Агент работает с файлами и документами на вашем компьютере, у вас есть подписка Claude	2. субагент в Claude Code и задачи по расписанию
Агент — часть вашего продукта или сервиса	3. Claude Agent SDK

Частые ошибки

Слишком широкая задача. «Веди мой маркетинг» — это не задача для агента. «Каждое утро собирай новые заявки из таблицы и пиши черновики ответов» — задача.

Все права сразу. Начинайте с минимального набора инструментов, как у ревьюера из примера выше. Добавляйте права, когда убедились, что агент ведёт себя предсказуемо.

Нет проверки результата. Первые недели смотрите, что агент сделал, после каждого запуска. Так вы найдёте слабые места в инструкции до того, как они станут проблемой.

Частые вопросы

Можно ли создать ИИ-агента бесплатно? За работу модели платить придётся в любом случае: по подписке или за использование по API. Условия самих платформ смотрите на их страницах тарифов.

Сколько стоит работа агента? Зависит от модели, числа шагов и объёма данных, которые агент читает. Начните с небольшой задачи и посмотрите расход за неделю.

Чем субагент отличается от отдельного агента? Субагент работает внутри сессии Claude Code: главный агент передаёт ему часть задачи, а он возвращает результат. Отдельный агент на SDK — самостоятельная программа.

Что дальше

Если агенту нужны внешние инструменты, подключите их по протоколу MCP — инструкция в статье как подключить MCP к Claude Code. Сравнение фреймворков для агентов на Python — в статье LangChain, LlamaIndex, Haystack.

Актуально на 20 октября 2026 года.

Источники

1. Anthropic — Building effective agents: https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents
2. n8n Docs — AI Agent node: https://docs.n8n.io/integrations/builtin/cluster-nodes/root-nodes/n8n-nodes-langchain.agent
3. Claude Code Docs — Create custom subagents: https://code.claude.com/docs/en/sub-agents
4. Claude Code Docs — Schedule recurring tasks in Claude Code Desktop: https://code.claude.com/docs/en/desktop-scheduled-tasks
5. Claude Code Docs — Agent SDK overview: https://code.claude.com/docs/en/agent-sdk/overview
6. Claude Code Docs — Agent SDK quickstart: https://code.claude.com/docs/en/agent-sdk/quickstart