Узел ИИ-агент


ИИ-агент — это компонент платформы Nodul, предназначенный для построения интеллектуальных сценариев на базе больших языковых моделей (LLM). Он позволяет интегрировать внешние функции, вести контекстные диалоги и выполнять последовательные действия на основе пользовательского ввода.

Назначение

ИИ-агент используется для:

• генерации ответов на пользовательские запросы
• вызова других узлов в сценарии как функций
• работы с кратковременной памятью в рамках сессии
• получения структурированных JSON-ответов
• выполнения сценариев с ограниченным числом итераций

Интерфейс ИИ-агента

Основные поля

Дополнительные настройки

Как это работает

ИИ-агент реализует концепцию Function Calling (как определено OpenAI) или Tool Call. При запуске он формирует стандартный чат-запрос с ролями (system, user) и списком доступных инструментов на основе подключённых узлов.

Запрос включает:

• User Prompt (1) — запрос пользователя (role: user),

• System Message (2) — системное сообщение (role: system),

• Метаданные инструмента — каждый подключённый узел должен предоставить:

  

  • имя (3) (берётся из заголовка узла),
  • описание (4) (из поля Tool Description),
  • список аргументов (5), определённых через fromAIAgent() в полях ввода.

Пример:

{{fromAIAgent("Email Body"; "Включите тело письма как обычный текст или HTML. Если HTML, убедитесь, что свойство «Body Type» установлено в html")}}

Каждый такой узел рассматривается как вызываемая функция с именем, аргументами и описанием. Если модель решит вызвать одну из функций, Nodul выполнит соответствующий узел и вернёт результат ИИ-агенту.

AI Chat

В правой части настройки узла есть вкладка AI Chat. Вы можете использовать её для общения с ассистентом в реальном времени и тестирования его поведения. Это полезно для проверки того, как модель интерпретирует промпт, какие действия предлагает и какие инструменты решает вызвать.

Подключение инструментов к агенту

Чтобы ИИ-агент использовал другие блоки сценария, они должны быть визуально подключены снизу через интерфейс конструктора.

Есть два способа сделать это:

• Перетащите нужный узел (например, HTTP Request, Telegram, Search и т.д.) и подключите его к нижнему коннектору узла ИИ-агента.
• Или нажмите на коннектор ИИ-агента и вручную свяжите его с существующим узлом.

После подключения связанный узел становится доступным как вызываемый инструмент для агента.

Передача параметров в подключённые инструменты

Чтобы передать данные от ИИ-агента в подключённый узел, используйте оператор fromAIAgent(). Этот оператор действует как плейсхолдер для динамического ввода — агент автоматически подставит в него релевантные значения во время выполнения.

Вы можете разместить {{fromAIAgent("parameter_name"; "parameter description")}} внутри любого поля ввода подключённого узла (например, Request Body, Prompt, Text и т.д.).

Это выражение определяет ожидаемый аргумент для инструмента:

• "parameter_name" — внутреннее имя параметра
• "parameter description" — показывается модели и используется в схеме функции

Формат:

{{fromAIAgent("parameter_name"; "description")}}

Пример:

{{fromAIAgent("Email Body"; "Включите тело письма как обычный текст")}}

Это зарегистрирует узел как доступную функцию с:

• её именем (берётся из заголовка узла),
• описанием (берётся из поля Tool Description),
• списком параметров, определённых через выражения fromAIAgent().

Пример: Прогноз погоды (без авторизации)

Посмотрим, как работает ИИ-агент на примере запроса прогноза погоды.

1. Поместите ИИ-агент на рабочую область.

2. В поле System Message напишите:

   Ты ассистент, который может получать погоду. Используй соответствующий инструмент.

3. Добавьте узел HTTP Request ниже.

4. Назовите узел, например, Weather forecast

5. Установите метод: GET

6. В поле URL вставьте:

   https://wttr.in/{{fromAIAgent("city"; "Название города для прогноза погоды")}}?format=3

7. Запустите ИИ-агент с промптом:

   Какая погода в Берлине?

В результате:

• ИИ-агент получает запрос пользователя;
• анализирует, что нужен прогноз погоды;
• находит узел с именем weather_forecast, который использует fromAIAgent с параметром city;
• подставляет значение «Берлин» и выполняет HTTP-запрос;
• получает краткий прогноз и отправляет его обратно пользователю.

Пример: Гибкий Telegram-чатбот

ИИ-агент также хорошо работает в формате чатбота. Вы можете подключить несколько узлов и позволить модели решать, какой использовать.

Например, вот базовый Telegram-чатбот:

Триггер Telegram подключён к ИИ-агенту, а от ИИ-агента к:

• Web Search (Perplexity);
• Create Note (Notion);
• Current Weather

В этом сценарии:

• Если пользователь отправляет обычное сообщение, агент просто отвечает текстом, не вызывая инструменты.

• Если пользователь просит создать заметку, он использует узел Create Note.

• Если пользователь просит сделать что-то сложное, например, получить погоду и найти информацию в интернете, два инструмента — Web Search и Current Weather — будут запущены последовательно, и их результаты будут включены в ответ.

Каждый узел регистрируется с fromAIAgent() для передачи параметров. Модель понимает, какой инструмент использовать — и игнорирует остальные.

Это делает чатбота динамичным и модульным.

Мультиагентские сценарии

Хотя базовые и модульные агенты подходят для большинства простых и средних случаев использования, мультиагентские сценарии позволяют продвинутую координацию между несколькими агентами — каждый из которых действует независимо и выполняет специализированную роль.

В таких сценариях агенты могут обмениваться данными, запускать друг друга условно и брать на себя различные обязанности в рамках одного запроса. Например, один агент может выступать как копирайтер, другой как редактор, а третий как фактчекер. Такое разделение ролей помогает уменьшить галлюцинации, которые обычно возникают, когда один агент перегружен множеством задач.

Эти паттерны особенно полезны для:

• многошагового рассуждения;
• оркестрации инструментов;
• ИИ-пайплайнов, требующих чёткого разделения логики и внутренних циклов обратной связи.

📘 Для более детальных пошаговых примеров того, как ИИ-агенты ведут себя и координируются в различных сценариях, смотрите полную статью: