Техническая часть: как устроен ИИ-агент на Hermes

Как работает ИИ-агент: ИИ-агент — это цикл из четырёх шагов: собрать контекст, выбрать инструмент, выполнить вызов, оценить результат. Цикл повторяется, пока задача не.

Разобраться в том, как работает ИИ-агент, проще на одной конкретной сборке. Ниже — техническая часть Hermes: из каких блоков состоит агент, что происходит между запросом и результатом, где он ломается и что видно в логах.

Hermes — среда, в которой агент собирается из готовых частей: модели, инструментов, памяти и расписания. Код писать не нужно, но логика сборки остаётся инженерной.

Материал для тех, кто уже видел демо и хочет понять, что внутри и почему это стоит денег.

Из чего состоит агент на Hermes

Четыре блока: модель, инструменты, память, оркестратор.

Модель принимает решения на каждом шаге. Инструменты — функции, которые она может вызвать: запрос к API, чтение таблицы, отправка письма, запуск скрипта. Память хранит факты и историю между запусками. Оркестратор ведёт цикл и следит за лимитами.

В Hermes блоки настраиваются в интерфейсе. Модель выбирается из списка, инструменты подключаются коннекторами, память описывается схемой полей, расписание задаётся в календаре.

Оркестратор — самая недооценённая часть. Именно он проверяет аргументы по схеме, обрывает зацикленный цикл и считает токены. Ошибка в оркестраторе выглядит как «глупая модель», хотя модель тут ни при чём.

Как работает ИИ-агент: цикл от запроса до результата

Пять шагов, которые повторяются до условия остановки.

Сборка контекста. Оркестратор склеивает системную инструкцию, задачу, релевантную память и описание доступных инструментов.

Планирование. Модель возвращает не текст для человека, а структурированный вызов: имя инструмента и аргументы.

Выполнение. Оркестратор проверяет аргументы по схеме, сверяет права, вызывает инструмент и получает ответ.

Оценка. Ответ попадает обратно в контекст. Модель решает, закрыта задача или нужен следующий вызов.

Выход. Результат уходит в целевой сервис, пишется в память или возвращается человеку.

Цикл останавливается по одному из условий: задача выполнена, кончился лимит шагов, истёк таймаут, агент запросил помощь. Без этих условий агент может крутиться часами и жечь бюджет.

Инструменты и права: где агент трогает реальные данные

Инструмент — обёртка над API с описанием на естественном языке. Модель видит только описание: что делает функция, какие параметры принимает, что возвращает.

На этом уровне видно, как работает ИИ-агент: описание функции для него важнее самой функции. Формулировка «работа с CRM» приводит к случайным вызовам. Формулировка «найти контакт по email и вернуть его ID» — нет.

Когда сервисы между собой не связаны, инструменты пишут под каждый. Этим занимается агент-интегратор.

Права задаются на уровне инструмента: только чтение или чтение и запись, лимит вызовов в минуту, белый список доменов. Агент с записью в CRM без лимитов — риск, который замечают через неделю.

Память: что агент помнит между запусками

Три слоя. Рабочий контекст живёт внутри одной задачи и умирает вместе с ней. Долгая память переходит из запуска в запуск: факты о компании, правила, договорённости. История — журнал прошлых прогонов с вызовами и результатами.

Долгая память хранится в таблице или в векторной базе. Таблица удобнее для правил и справочников, векторный поиск — для документов и переписки.

Правило одно: в память пишут проверяемое. Догадка модели, попавшая в память, в следующем отчёте всплывёт как факт, и перепроверять её никто не станет.

Где агент ломается и что видно в логах

Четыре типовые поломки.

• Модель вызывает соседний инструмент. Причина — расплывчатое описание функции.
• Аргументы валидны по схеме, но бессмысленны: дата в прошлом году, пустой фильтр, чужой ID.
• Цикл зацикливается: агент повторяет один и тот же вызов и не меняет аргументы.
• Внешний сервис отдаёт ошибку, а агент принимает её за результат и идёт дальше.

Лечится лимитами на шаги, валидацией в оркестраторе, явными правилами остановки и прогонами на копии данных перед запуском в бой.

Логи — самый быстрый способ увидеть, как работает ИИ-агент на практике. В журнал пишется каждый шаг: инструмент, аргументы, ответ, расход токенов, время. По нему видно, где агент тормозит, где жжёт бюджет и на каком шаге встал.

Утренний отчёт агента-аналитика проверяют именно так: сравнивают собранные цифры с логами вызовов.

Чем Hermes отличается от сборки в коде

Полный контроль над циклом даёт код: свой протокол вызова инструментов, нестандартная валидация, свои ретраи. Так собирают на OpenClaw — цикл и инструменты описываются вручную, зато поведение предсказуемо до строчки.

Hermes закрывает другой сценарий: агент нужен за дни, и команда не хочет держать инженера на поддержке цикла.

Ограничение: нестандартную логику придётся вписывать в рамки платформы или выносить в отдельный сервис за инструментом.

Перед первым запуском нужны три вещи. Задача с проверяемым результатом — «собирать заявки в таблицу» подходит, «помогать с продажами» нет. Список сервисов и прав к ним: одного инструмента на старт достаточно. Критерий остановки — как понять, что агент закончил и не наделал лишнего.

И человек на приёмке первых прогонов. Снимать его стоит после двух-трёх недель без правок в результате.

Контентные задачи собираются из тех же блоков, меняются только инструменты и память — см. агент для контента.

Сергей ЕзепенкоAI-агенты под конкретные процессы

Соберу агента под вашу задачу и доведу до запуска. Бесплатная диагностика — 30 минут.

Написать в TelegramНаписать в MAX