Примеры ИИ-агентов: что личная команда агентов делает в жизни и бизнесе каждый день

Что делает личный ИИ-агент: примеры из жизни автора

Алексей Ульянов — бывший учитель физкультуры, который пришёл в ИИ не из ИТ. Сначала он собирал автоматизации в n8n, мечтал о «Джарвисе» и сделал себе агента по имени Спрут. Потом появился OpenClaw — агент, который живёт на твоём компьютере или сервере, подключается к Telegram, WhatsApp и Discord, работает с файлами и доступен круглосуточно. На NeyroSummit 15 Алексей не разбирал установку, а показал в деле примеры ИИ-агентов, которыми пользуется сам.

Mac mini у Алексея стоит за телевизором, это и приставка для кино, и сервер агентов. Первое, что он показал, — голосовое сообщение в Telegram: оно расшифровывается локальным Whisper на этом же компьютере, а агент отвечает голосом. Настраивал всё сам агент: Алексей написал ему «установи возможность общаться голосом», агент осмотрел компьютер, предложил локальный Whisper («не будет жрать API») и озвучку ответов. Для сравнения Алексей напоминает, что в конструкторе вроде n8n такая автоматизация отнимает много часов. Его вывод: порог входа «нулевой», настраивать можно просто общаясь с агентом. Это слова энтузиаста: дальше в эфире понадобились и диагностика, и перезапуски (об этом ниже).

Как устроены агенты для жизни: агент, скилл, топик, файлы, расписание

Все «жизненные» примеры Ульянова собраны по одной схеме:

1. Главный агент (у него — Хайзенберг) один на всё.
2. Скилл — по словам Алексея, определённый промпт, «шляпа, которую надевает агент». У него больше сорока скиллов.
3. Топик Telegram-группы под каждую тему. Топик нужен, чтобы видеть контекст и последовательность вопросов по конкретной теме: контексты разных тем не смешиваются. Скилл можно вызвать, написав в топик, или спросив главного агента напрямую.
4. Данные в MD-файлах. По Алексею, markdown — лучший формат для нейросети: она его хорошо читает и видит, это тот же файл, что в Obsidian.
5. Напоминания по расписанию (кроны). Кроном называют задачу, которая запускается сама в заданное время.

Вживую показаны были скриншот топиков и ответ агента про VIN, остальное спикер называл словами.

Примеры ИИ-агентов для жизни

Общий вывод Алексея: то же самое в n8n «работает быстро, чётко», но OpenClaw с большой моделью отвечает гораздо интереснее. Это его оценка, не измерение.

Как создать личного ИИ-ассистента по схеме Ульянова

Спикер не показал, как устроен файл скилла и откуда агент берёт характеристики машины, поэтому эту часть мы собрали сами по его схеме.

Заведи себе роль «автомеханик». Мои данные об автомобиле лежат в файле auto.md: марка, модель, год, пробег, VIN, что и когда обслуживали. Отвечай на вопросы только на основе этого файла, а если данных не хватает, скажи, чего именно, и не придумывай. Когда я сообщаю о новом ТО, предложи дописать запись в auto.md и спроси подтверждение. Предложи напоминание, когда следующее обслуживание по пробегу или дате.

Минимальный путь на Claude Code (пример редакции, не из доклада): создай пустую папку, положи в неё auto.md и сохрани текст заготовки как CLAUDE.md — Claude Code читает этот файл в начале каждого диалога, так что скилл подключается сам. Открой Claude Code в этой папке и задай вопрос. Для разового напоминания попроси обычными словами: «Через пять минут напомни проверить auto.md». Дождись подтверждения времени и оставь сессию открытой: напоминание сработает, только пока Claude Code запущен (повторяющиеся задачи ставятся командой /loop). Как поставить Claude Code, разобрано в статье «Claude Code в VS Code»; если выберешь OpenClaw — в статье «Архитектура ИИ-агента на OpenClaw».

Так может выглядеть файл и разговор с ним (пример редакции, данные вымышленные):

# auto.md
Марка и модель: Toyota Corolla, 2018
Пробег на 01.10.2026: 96 400 км
VIN: вымышленный, подставь свой
ТО: 12.03.2026, 90 100 км, масло и фильтры
Следующее ТО: через 10 000 км или до 12.03.2027

Ты: Когда мне на ТО и что менять? Агент: По auto.md последнее ТО было на 90 100 км, следующее — около 100 100 км, то есть примерно через 3 700 км. В записи есть масло и фильтры. Про тормозные колодки данных нет: напиши, когда их меняли, и я допишу в файл.

Агент отвечает только по файлу и честно говорит, чего в нём нет: поэтому в заготовке выше стоит правило «не придумывай».

Проверь за пять минут:

1. Попроси прочитать файл и пересказать данные. Ожидаемо: марка, пробег и дата ТО совпадают с файлом.
2. Спроси то, чего в файле нет (например, про колодки). Ожидаемо: агент говорит, что данных нет, а не выдумывает.
3. Попроси прислать тестовое напоминание через пять минут. Ожидаемо: сообщение приходит в срок.

Если любой шаг не прошёл, не добавляй новых агентов и данных: сначала исправь этот.

Для голоса Алексей использовал совсем простую просьбу. Дословно из доклада, это разговорная реплика агенту, а не готовый промпт:

«Установи возможность общаться голосом.» — Алексей сказал это агенту дословно; это разговорная просьба, а не готовый промпт. Сработает, если агент работает на твоём компьютере и умеет ставить программы; попроси его сначала показать план.

Примеры ИИ-агентов для бизнеса: YouTube SEO и тексты в своём стиле

Доклад назван «в жизни и бизнесе», но клиентов и выручки в нём нет. Бизнес-примеры — внутренняя кухня Алексея: материалы для собственного канала, GitHub и Telegram.

• YouTube SEO. Агент пишет описания к видео канала. Работают два скилла в паре: скилл YouTube и скилл копирайтера. Копирайтер знает стиль автора и запрещает «нейронщину»: длинное тире, нейро-словечки. Алексей шутит, что у него все тире коротенькие.
• Методолог. Пишет тексты для группы и канала, по просьбе готовит набросок выступления по теме.
• Бизнес-архитектор. Разбирает бизнес-задачи и гипотезы. Подробностей в докладе нет.
• Скилл-фабрика. Команда агентов создала скилл генерации лендингов, а затем по нему одностраничный сайт — об этом дальше.

Зал заметил отсутствие денег в докладе: в чате спрашивали, сколько агенты заработали и можно ли это продать, а не просто поиграться. Спикер вслух не ответил, а придумывать кейсы за него мы не будем. Из доклада видно одно: агенты закрывают рутину автора (описания, тексты, проверка). Как это превращается в доход, нужно считать на своём бизнесе. Про то, как собрать целый отдел агентов под бизнес-процессы, у нас есть отдельная статья «Отдел ИИ-агентов для бизнеса».

Команда агентов «Во все тяжкие»: роли и один продюсер

Когда скиллов становится много, один агент начинает путаться. Алексей объясняет это так: из больших возможностей агент «иногда не понимает, чем ему пользоваться, спешит и делает всё сам», а бизнес-задачу надо декомпозировать, и агента тоже. Поэтому у него команда с ролями из сериала. По его словам, агентов около восьми, мы называем тех, кого он описал вслух:

Для демо Алексей поставил задачу: создать скилл генерации лендингов, а затем по нему сделать сайт про OpenClaw в бизнесе и жизни. Цепочка по его словам: Сол читает бриф, Джесси готовит блоки и тексты, Уолтер делает скилл и шаблон, Сол проверяет и доставляет. Главный агент при этом остаётся свободным: Алексей ставит задачу Солу, Сол делегирует, а Хайзенберг нужен для контроля.

Постоянные агенты и субагенты: в чём разница

По словам спикера, субагент создаётся главным агентом на одну задачу и «испаряется» после выполнения. Постоянный агент имеет свою память, личность и скиллы и доступен напрямую круглосуточно. Алексей считает, что OpenClaw позволяет делать именно постоянных агентов, а в Claude Code, по его словам, агенты одноразовые. Это его позиция на март 2026: у Claude Code с тех пор развивались и команды агентов, о чём мы писали в статье про схему команды агентов по воркшопу Никиты Велса, а выбор между вариантами разобран в «Правила, скиллы, субагенты или команда агентов».

Как управлять командой агентов: приёмы Ульянова

Приёмы у Алексея сугубо практические. Механику реализации он не показывал, поэтому все пункты — «по его словам»:

1. План обязателен. Продюсер сначала пишет, кто участвует и кто чем занят.
2. Сброс контекста перед задачей. Если у агентов занято больше 50 тысяч токенов контекста, Сол их сбрасывает, и «с новыми мозгами они вступают в бой». Это его личный порог, а не универсальное правило: причина (на март 2026) в том, что у Claude Opus было 200 тысяч токенов, и при заполненной четверти окна ему нужен запас на саму задачу, чтобы агент не упёрся в лимит посреди работы.
3. Не запускать много параллельных агентов сразу. Число «до пяти одновременно» спикер назвал на слух: в документации OpenClaw это отдельные настройки (maxConcurrent и maxChildrenPerAgent) со своими значениями по умолчанию, зависящими от версии. Совет же его такой: «на первых порах сильно не советую», это тяжело сказывается на модели.
4. Кроны-проверки. Каждый агент проходит проверку по расписанию; если всё хорошо, не докладывает. У самого Алексея ежедневные кроны на проверку системы.
5. Агенты чинят друг друга. Для этого Алексей даёт второму агенту доступ к файловой системе первого. Это самый рискованный из его приёмов: вместе с папкой открываются ключи и токены (подробнее в разделе о безопасности).
6. Должностные инструкции. Алексей советует общаться с агентом как с сотрудником: у каждого прописано, что он делает, «как трудовой договор». ОТК проверяет результат, а Алексей смотрит финал сам.

Как автосброс и кроны устроены в самом OpenClaw, разобрано в статье «Архитектура ИИ-агента на OpenClaw»: установку и настройку мы здесь не повторяем.

ClaudeClaw: зачем нужен второй агент, который чинит первого

ClaudeClaw (в поиске его пишут и как Claude Claw) — надстройка над Claude Code в командной строке: через неё со своим Claude Code можно общаться в Telegram. Простые мосты такого рода Алексей называет «тупыми»: делают дело и забывают сессию. Он доработал свой вариант: векторная память, кроны, инструменты и скиллы. Так получился Майк, «лучший друг Хайзенберга», чья задача — чинить ошибки главного агента.

Правило, которое Алексей выводит из этого: второй, дублирующий агент должен быть независим от первого. В его случае это был другой движок, и два OpenClaw на одном шлюзе конфликтовали. По документации резервный бот на том же OpenClaw возможен, если у него отдельные профиль, состояние и порты; другой движок — выбор автора, а не требование. Если второго агента нет, по словам Алексея, можно взять Gemini CLI, указать ему папку агента и попросить «починить краба». Смысл в том, что если главный агент сломался, нужен независимый способ его оживить. Но «починщик» получает доступ к файлам первого агента, а значит, к его ключам: если делаешь так, дай доступ только к нужным файлам, а копию папки без ключей используй для диагностики. А как собрать Claude Code с голосом в Telegram с нуля, мы разбирали в статье «Claude Code в Telegram: ИИ-агент голосом».

Что пошло не так в эфире

В прямом эфире система сбоила, и Алексей этого не скрывал:

• Сол и Хайзенберг не написали «принял» после получения задачи. Агент объяснял это тем, что все три сессии на тяжёлом Opus и холодный старт долго грузит контекст. Потом Алексей понял, что поставил задачу не Солу, который отвечает за приём, а Хайзенбергу.
• Майк подвис, и перезапустить его главный агент не смог. Алексей связал это с переездом Mac mini. Майк «запустился сам» уже к концу.
• Агенты путались, кто чью задачу взял.
• Лендинг получился средним: Алексей сам прочитал блоки и заметил, что на нём есть «какая-то ерунда». Показать, как агенты переписываются между собой, не удалось.

Ведущий подвёл итог: это как с настоящими сотрудниками, когда никто не знает, чья задача. Алексей согласился: нужны должностные инструкции и ОТК. Вывод: агенты ошибаются как люди, и лечится это регламентом и проверкой результата, а не верой в «порог входа ноль». В докладе также звучит тезис, что OpenClaw «надёжный, если его нормально обслуживать»: чистить, проверять на ошибки и на безопасность, для этого у автора есть свой «агент-доктор». Обслуживание — это постоянная работа, а не бонус.

Безопасность: Ульянов дал агенту все права, и повторять это не стоит

Это место доклада нельзя повторять. Алексей «без страха» установил агента, дал ему все права на Mac mini и открыл все возможности. Его слова: «я потому что энтузиаст, мне безопасность — это второе, мне главное изучить продукт». Позже он прямо сказал, что действует «на свой страх и риск» и нарушает правила Anthropic, используя Claude по подписке. Какие именно права получил агент, что к нему подключено и как защищены, например, медицинские книжки семьи, он не уточнил.

В его рассказе видны три сигнала риска:

• Агент по безопасности. Хэнк, по тексту, который зачитал сам агент, каждое утро в шесть сканирует систему, следит, чтобы никто не увёл ключи и не открыл порт наружу, и только докладывает. Что именно он проверяет, на эфире не показали.
• Взаимный доступ. Чтобы агенты поднимали друг друга, Алексей советует давать им доступ к файловой системе друг друга. Вместе с папкой агента отдаётся и всё, что в ней лежит: ключи и токены.
• Данные внешней модели. Всё, что лежит в файлах агента (в том числе здоровье семьи), агент читает и отправляет модели провайдера. Об этом в докладе речи не было, а это отдельный риск.

Сколько стоит команда ИИ-агентов на подписке

По словам Алексея, на момент демо у него был тариф Claude за 200 долларов, заполненный на 36 %: «мне хватает на очень долго, но впритык». Он считает так: «16 тысяч рублей, какой нормальный сотрудник за 16 тысяч работает? У меня их восемь». Ведущий прикинул, что при делении на восемь получается недорого. Альтернативу Алексей не отвергает: «можно на другой нейронке», но с оговоркой, что нюансов много. Доход, окупаемость и экономия в часах в докладе не названы. Какой именно это тариф, Алексей вслух не назвал; на странице тарифов Claude сейчас значится Max «от 100 долларов» в месяц (цены Claude, проверено 23.10.2026). Условия меняются, смотри актуальные тарифы и помни про ограничение подписки из предыдущего раздела.

С чего начать сегодня

Вопросы и ответы