Кто я

О чём поговорим

1. Что такое агентность — LLM vs Agent, определение
2. Когда нужны агенты — а когда достаточно промпта
3. Анатомия агента — контекст, инструменты, память
4. MCP и инструменты — как агент взаимодействует с миром
5. Паттерны — router, skills, autonomy
6. Живой пример — Jeeves, мультиагентная система
7. Hands-on — собираем агента с нуля

~60 минут + вопросы

LLM vs AI Agent

Определение агентности

Спектр агентности

Когда нужны агенты?

Агент = overhead. Не используй пушку на воробьёв.

Компоненты агента

Контекст: самый важный компонент

Управление контекстом

Инструменты (Tools)

Tool Calling: как это работает

MCP: Model Context Protocol

MCP: архитектура

MCP: три примитива

MCP Server: пример

// Конфигурация MCP сервера Google Calendar
{
  "mcpServers": {
    "google-calendar": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic/mcp-gsuite"],
      "env": {
        "GOOGLE_CLIENT_ID": "...",
        "GOOGLE_CLIENT_SECRET": "..."
      }
    }
  }
}

// Что появляется у агента:
// Tools: calendar_list_events, calendar_create_event,
//        calendar_update_event, calendar_delete_event
// Resources: calendar://primary/events

Агент видит эти tools как обычные функции. Не знает что это MCP.

Паттерн: Single Agent

Паттерн: Router + Specialists

Паттерн: Память

Паттерн: Gradual Autonomy

Паттерн: Guardrails

#!/bin/bash
# Блокируем опасные команды

BLOCKED_PATTERNS=(
  "rm -rf"
  "DROP TABLE"
  "cat.*\.env"
  "curl.*token"
)

for pattern in "${BLOCKED_PATTERNS[@]}"; do
  if echo "$TOOL_INPUT" | grep -q "$pattern"; then
    echo "BLOCKED: $pattern"
    exit 1
  fi
done

Jeeves: архитектура

Jeeves: 8 агентов

14 scheduled jobs. Cron → kiro-cli → agent → Telegram. Полная автономность.

Конфиг агента (JSON)

{
  "name": "health-coach",
  "description": "Health and habits tracker",
  "prompt": "file://prompts/health.md",
  "tools": ["fs_read", "fs_write", "web_fetch", "execute_bash"],
  "toolsSettings": {
    "fs_write": {
      "allowedPaths": ["/opt/jeeves/vault/03 Areas/Health/**"]
    }
  },
  "resources": [
    "file://rules/logging.md",
    "file://skills/health-analysis/SKILL.md",
    "file://data/garmin-latest.json"
  ],
  "hooks": {
    "preToolUse": [{
      "matcher": "execute_bash|fs_write",
      "command": "bash scripts/hooks/pre-tool-validator.sh"
    }]
  }
}

Вся конфигурация = один JSON. Логика = markdown prompt. Код = 0 строк.

Типичный день Jeeves

Jeeves: обучение на ошибках

Стоимость

Агент за 5 минут

# 1. Структура
mkdir -p my-agent/.kiro/agents

# 2. Конфиг (единственный файл!)
cat > my-agent/.kiro/agents/assistant.json << 'EOF'
{
  "name": "assistant",
  "description": "Помогает с задачей X",
  "prompt": "You are a helpful assistant that manages my TODO list.\nYou can read and write files in ./data/ folder.\nAlways confirm before deleting.",
  "tools": ["fs_read", "fs_write", "execute_bash"]
}
EOF

# 3. Запуск
cd my-agent && kiro-cli chat --agent assistant

# Готово. Один JSON. Без Python. Без зависимостей.

Усложняй потом: rules, skills, hooks, scheduling, multi-agent.

Путь роста

Чем запускать агентов?

Для персонального агента фреймворк не нужен. JSON + markdown + cron = достаточно.

Ключевые мысли

1. Агент ≠ чатбот — агент действует, чатбот отвечает
2. Контекст — главное — без правильного контекста agent = random
3. Tools дают суперсилы — но и опасность (guardrails!)
4. MCP — стандарт — один сервер = все клиенты
5. Начни с одного агента — не с архитектуры
6. Файлы > база данных для старта (grep > vector search)
7. Автономность постепенно — доверие растёт, а не даётся
8. Git = undo button — агенты ошибаются, откат бесплатный