Собрал собственного AI-агента на VPS.
Теперь у меня небольшая команда нейросетей 😁
Последнее время активно экспериментирую с AI-автоматизацией. В какой-то момент стало интересно: а что, если выйти за пределы обычного чата с нейросетью и собрать систему, которая работает постоянно, умеет пользоваться инструментами и распределять задачи между разными моделями?
Арендовал облачный VPS, развернул агентную платформу и постепенно начал собирать собственную AI-экосистему. Назвал её Red AI.
И самое интересное здесь не сам бот, а то, как всё устроено.
🤖 Вместо одной модели - целая команда
Есть главный AI-координатор, который может передавать отдельные задачи другим моделям. Одна подходит для анализа документов, другая - для программирования, третья - для простых операций, где не хочется тратить лимиты мощного AI.
Сейчас в системе девять маршрутов для таких задач. А ещё я работаю над удобным переключением главного координатора, чтобы не зависеть от одной модели и её лимитов.
Это не девять постоянно работающих нейросетей. Они подключаются по необходимости, когда возникает подходящая задача.
📱 Управление - прямо в Telegram
Ставлю задачи обычными сообщениями и получаю результаты там же. Причём сам AI помог разработать интерактивную панель управления: в ней видны состояние сервера, модели, задачи и статистика использования.
И тут подоспела интересная новинка Telegram - HTML-виджеты внутри сообщений бота.
Если коротко, теперь прямо в переписке можно размещать маленькие интерактивные интерфейсы с графиками, анимациями и элементами управления. Без отдельного сайта или открытия полноценного приложения.
Для Red мы уже сделали такую панель. А дальше хочется попробовать мини-игры и живые визуализации. Оказывается, у привычного Telegram-бота возможностей гораздо больше, чем кажется.
📊 А где польза для бизнеса?
Я работаю в маркетинге, поэтому в первую очередь смотрю на автоматизацию аналитики.
Например, AI-агент может помогать:
- собирать статистику из рекламных кабинетов; - переносить данные в Google Sheets; - отслеживать расходы, заявки и стоимость привлечения; - сравнивать динамику кампаний; - замечать резкие изменения показателей; - готовить понятные сводки и отчёты.
Важно: речь не о том, чтобы полностью отдать AI управление рекламой. Мне гораздо интереснее сначала убрать рутину: ручные выгрузки, сведение цифр, поиск отклонений. А решения по рекламной стратегии оставить человеку.
Тот же подход применим к документам, контенту, исследованиям, мониторингу сервисов и десяткам других рабочих процессов.
⚙️ Что нужно, чтобы собрать подобное?
На базовом уровне всё выглядит довольно понятно:
1. VPS - небольшой облачный сервер, где живёт агент. 2. Агентная платформа, например Hermes. 3. Подключённые AI-модели и инструменты. 4. Telegram-бот или другой интерфейс управления. 5. Постепенно добавляем задачи, память и автоматизации.
Конечно, между этими пятью пунктами хватает технических приключений 😁 Но есть забавный момент: AI уже сам помогает писать код, настраивать компоненты, искать ошибки и даже создавать интерфейс для управления собой.
Мой Red AI ещё развивается. Какие-то вещи уже работают, какие-то только тестирую. И я не стремлюсь делать из него «полностью автономного сотрудника», который сам принимает все решения.
Мне интереснее другой подход: небольшая собственная цифровая инфраструктура, которая берёт на себя повторяющуюся работу и постепенно становится полезнее.
Кажется, следующий этап применения AI - не просто задавать вопросы нейросетям, а строить из них системы, которые умеют выполнять конкретные задачи.
А вы уже пробовали своих AI-агентов или пока хватает обычного чата?
P.S. Прикладываю фото панели, а не скриншот: технология пока не позволяет нормально её заскринить.
