Как создать ИИ-агента без программиста: два пути

На данный момент мой ИИ-ассистент умеет читать и редактировать мои Google-календари, вести мои заметки и задачи в Notion, отслеживать аналитику сайта и моих соцсетей, вести реестр документов семьи и даже следить за тем, как я питаюсь и как это сказывается на моих анализах и весе.

При этом всём, он живёт в Telegram, где я спокойно с ним общаюсь текстом и голосовыми сообщениями.

Мой ассистент — это ИИ-агент, который живёт на моём выделенном сервере уже около года. В статье я покажу, как завести себе такого же.

Что такое ИИ-агент и что он умеет

ИИ-агент — это нейросеть с доступом к файлам, программам и интернету, которая может запускать отдельные задачи (чтение и редактирование файлов, написание и запуск скриптов и т.д.). Вы ставите задачу, агент решает, как её решить.

У меня, например, агент перед консультацией сам открывает проектную таблицу клиента, сверяет цифры на четырёх листах и присылает мне список нестыковок. Он же следит за 61 Telegram-каналом и по воскресеньям приносит выжимку: что случилось на рынке и что это значит для моих проектов. А графику для рилсов у меня делает отдельный агент по b-roll-вставкам.

Прошлой осенью ИИ-агенты были трендом №2 у российских маркетологов, сразу после мемов. Сейчас вопрос рынка сместился со «что это такое?» на «как такое сделать себе?».

Может, вам ИИ-агент вообще не нужен?

Перед тем как создавать ИИ-агента, ответьте себе на один вопрос: ваши рутинные задачи повторяются точь-в-точь или каждый раз выглядят по-новому?

Сценарный конструктор вроде Make или n8n знает порядок шагов заранее: пришла заявка → создать сделку в CRM → отправить уведомление менеджеру. Вы прописали цепочку один раз, дальше она крутится по заданной траектории.

Агент же шаги выбирает сам. За это мы его и ценим, и из-за этого же он иногда ошибается.

Вот несколько примеров задач и что стоит выбрать в их случае:

Задача	Что выбрать
Заявка с сайта → карточка в CRM → уведомление менеджеру	Конструктор
Каждый понедельник собирать отчёт из одних и тех же ячеек	Конструктор
Разобрать присланную клиентом таблицу и найти нестыковки	Агент
«Разберись, почему упали продажи, и дай гипотезы»	Агент
Следить за десятками каналов и приносить выжимку раз в неделю	Агент

Я имею опыт применения обоих направлений. Сценарий на Make превращал мои Zoom-созвоны в готовые посты: задача строго повторяемая, агент там был не нужен. Стартовый тариф Make стоит $9 в месяц за 10 000 кредитов (кредиты — местная валюта, которой Make считает шаги сценариев). Если против каждой вашей задачи в таблице встал «конструктор», берите его и не выдумывайте.

Как создать ИИ-агента без программирования: простой путь и полный путь

Теперь к главному. Как создать себе ИИ-агента? Даю вам два варианта по степени сложности.

Простой путь: приложение ChatGPT с режимом Codex

С 9 июля 2026 агент Codex встроен прямо в приложение ChatGPT для macOS и Windows (раньше было отдельное приложение Codex, теперь его слили в одно). Скачали, переключились в режим Codex, и агент работает с папками прямо на вашем компьютере: читает файлы, создаёт новые, наводит порядок.

Как установить:

1. Скачайте приложение ChatGPT для Mac или Windows (на Linux десктопа нет, там только терминальная версия) и включите режим Codex. Он входит в любую подписку ChatGPT, даже бесплатную.
2. Создайте отдельную папку и сложите туда файлы одной задачи: прайсы, выгрузку из CRM, тексты.
3. Поставьте первую задачу с проверяемым результатом: «сверь эти два прайса и покажи расхождения таблицей», «разбери файлы по папкам и объясни логику».

Два момента, которые надо знать заранее. Агент живёт на вашем рабочем компьютере: файлы он видит в пределах выбранной папки, но есть режимы, где он управляет браузером и другими программами, и этот периметр расширяется незаметно. Мне такое не нравится (мало ли что он решит «вычудить»). И агент работает, только пока компьютер включён, а приложение открыто: закрыли ноутбук, работа встала.

Для знакомства с агентами этого хватает за глаза. Клиенты, которых я веду в рамках консалтинга, строят себе на Codex личную операционную систему: дела, проекты и заметки лежат в папках, а агент этим хозяйством управляет.

Полный путь: агент на своём сервере

Мой вариант. Арендуете VPS (виртуальный сервер, то есть компьютер в дата-центре, который работает всегда) и ставите агентную среду. У меня это Claude Code. Дальше общаетесь с агентом хоть с ноутбука, хоть с телефона.

Сервер решает обе проблемы простого пути. Он отделён от вашей жизни: агент видит только то, что лежит на сервере, а не весь ваш компьютер с личными файлами. И он не выключается: я отдаю задачу, закрываю ноутбук, а агент шуршит себе на сервере, сколько нужно.

Плата за это удобство: технический порог входа. Арендовать сервер, поставить окружение, настроить SSH-подключение между сервером и компьютером, привыкнуть к работе в терминале.

Рекомендация из практики: начинайте с простого пути. Когда агент станет ежедневным сотрудником, переезжайте на сервер.

На чём собрать агента: Codex, Claude Code и остальные

Список агентных сред в 2026 году короче, чем кажется по обзорам. Реальная развилка для непрограммиста состоит из двух сред, остальное пока либо экзотика, либо другой класс инструментов.

Codex (OpenAI)

Агент в приложении ChatGPT, в вебе и в терминале. Главный плюс: работает из коробки. Codex включён во все тарифы ChatGPT, лимиты зависят от тарифа — про них ниже, в разделе о ценах. Для простого пути берите его.

Claude Code (Anthropic)

Моя основная среда: терминал, плюс десктоп, веб и мобильные приложения. Входит в подписку от Pro за $20; мой тариф — Max 5x за $100, потому что агент пашет каждый день и в лимиты Pro не влезает.

DeepSeek

Своей агентной среды у DeepSeek нет: сам вендор предлагает подключать его модели к чужим агентам вроде Claude Code. Модель я пробовал в веб-интерфейсе: OpenAI и Anthropic мне понравились больше.

Яндекс

Агентные режимы есть: бытовые агенты Алисы AI (почта, бронирования, исследования) и агентский режим SourceCraft для работы с кодом. Я в них не работал, поэтому сравнивать не буду.

Сколько стоит ИИ-агент

Мой полный сетап: Claude Max 5x за $100 в месяц плюс VPS примерно за 2 000 ₽ (в статье про сайт сервер был за 800 ₽, с тех пор переехал на конфигурацию помощнее). Стартовые конфигурации под агента у российских хостеров — от 650 ₽ в месяц.

Про «бесплатную схему». Попробовать реально: Codex есть даже на бесплатном тарифе. Работать всерьёз не выйдет: уже на Plus лимит на топовой модели — 15–90 сообщений за пятичасовое окно (на облегчённых моделях — до 350), на Free ещё меньше.

Что-то точно пойдёт не так: честно про 1 год с агентом

Агент ошибается, заложите это в план сразу. Бывает, мой неверно понимает задачу и уверенно делает не то. Не каждый день, но и не раз в год.

Моя страховка — git (система контроля версий: записывает каждое изменение файлов и позволяет вернуться к любой прошлой версии). Вся начинка агента лежит в репозитории на GitHub. Накосячил? Откатываю к рабочей версии за минуту, и разбираемся, что пошло не так. Заводить git руками не придётся: попросите агента, он настроит сам. Без этой страховки каждая ошибка агента превращалась бы в маленький пожар.

Ещё одна история из практики моих клиентов. Без контроля агент может «закрыть» задачу технической заглушкой: у моих клиенток Codex вместо рабочего импорта данных ставил заглушку и рапортовал, что всё готово и отлично работает. Ничего, конечно же, не работало.

С чего начать сегодня?

1. Выпишите три задачи, которые каждую неделю съедают ваше время. Если все три повторяются одинаково, вам нужен конструктор: начните с Make.
2. Скачайте приложение ChatGPT, включите режим Codex и отдайте агенту первую задачу с проверяемым результатом. Это 15 минут.
3. Возвращайтесь к вопросу сервера через месяц. Захотите, чтобы агент работал, пока вы спите? Арендуйте VPS и переносите его туда.

В Telegram-канале @bokorev я показываю свою систему изнутри: что агент сделал, что сломал и во сколько это обошлось. Заходите посмотреть на живого агента до того, как заведёте своего.