Конструктор AI-агентов

Агент в Дирижёре — это схема: вход (сообщение клиента) → шаги обработки → выход (ответ). Каждый шаг — нода со своими настройками. Схема читается глазами: видно, что агент делает сначала, что потом и при каких условиях сворачивает на другую ветку.

Такой подход убирает главный недостаток «конструкторов-чёрных-ящиков»: если агент ответил странно, вы открываете граф и видите, на каком шаге что произошло — какой промпт сработал, какая ветка выполнилась, что вернула интеграция.

Проверять агента можно прямо в редакторе: рядом с канвасом есть превью-чат — напишите агенту сообщение и посмотрите ответ до того, как подключать каналы. Изменения графа сохраняются автоматически.

Строить граф вручную не обязательно. Копилот собирает агента по описанию: вы пишете «нужен помощник, который отвечает на вопросы о доставке и передаёт жалобы менеджеру» — и получаете готовый граф с промптами. Дальше правки тоже делаются словами: «добавь ветку для оптовых клиентов», «сделай тон формальнее» — копилот предлагает изменения графа, а вы их подтверждаете.

Копилот же отвечает на вопросы о платформе: что умеет нода, как подключить канал, почему агент ответил именно так. Это встроенный помощник, а не только генератор.

Основные кирпичи конструктора: LLM-нода — шаг с языковой моделью, причём модель выбирается на каждый шаг отдельно (Claude, GPT, Gemini, Grok: сильная — для сложных шагов, экономичная — для простых); условие — ветвление по правилу; интеграция — действие во внешнем сервисе (Bitrix24, amoCRM, RetailCRM, МойСклад, 1С, Wildberries и другие — всего около девяноста коннекторов); генерация медиа — картинки и видео нейросетями; публикация в каналы; запуск по расписанию; «Команда агентов» — делегирование другим агентам (об этом — страница «Оркестратор ИИ-агентов»); эскалация человеку.

Полный разбор — в инструкции «Редактор и ноды».

Агенту передаются материалы компании: сайт, файлы, папки документов — он отвечает по ним и опирается на источник, а не на общие знания модели. Память бесед встроена: агент помнит контекст диалога с каждым клиентом на каждом канале.

Отдельно у LLM-ноды есть собственная память между запусками — она пригодится, когда агент должен удерживать сквозной контекст: например, характер и стиль бренда в контент-задачах. Как это работает — в инструкции «Память ноды».

Если задача типовая, начните с каталога шаблонов: 24 готовых агента — от продавца-консультанта до переводчика и контент-агента для соцсетей. Шаблон разворачивается в рабочий граф одним кликом, а копилот адаптирует его под вашу компанию: подставит ваши услуги, тон и правила.

Собранного агента остаётся подключить к каналу — Telegram, ВКонтакте или виджету на сайте — и он начнёт отвечать клиентам. Попробуйте бесплатно: первый агент собирается за несколько минут.