Як побудувати AI-агента: поради Джованні Беджато для маркетологів, дизайнерів і бухгалтерів

Якщо ти працюєш у маркетингу, дизайні чи фінансах — швидше за все, щодня стикаєшся з повторюваними задачами, на які йде купа часу. Перевірити пошту, відсортувати запити, зробити звіт, зібрати дані з п’яти джерел. І так — по колу. Але що, як частину цієї рутини можна автоматизувати? Не загальними словами, а реально — з інструментами, що вже працюють у бізнесі?

Про це знає Джованні Беджато — AI-інженер, який збудував AI-агентів для понад 50 компаній. У своїх публікаціях він прямо каже: AI — це не про абстрактний «розум», а про рішення, які економлять час і гроші. Не треба будувати робота-супергероя. Достатньо створити агента, що відповідає на окремі задачі. Саме з таких рішень і починається ефективна автоматизація.

Що таке AI-агент — просто про складне

AI-агент — це твій особистий цифровий помічник, який виконує завдання від твого імені. Уяви собі співробітника, який знає, як користуватись Google, читати документи, відповідати на питання клієнтів, а ще — здатен приймати рішення в межах заданої логіки. Це і є агент.

У технічному сенсі AI-агент — це комбінація трьох складових:

1. LLM (модель мови) — мозок агента

Це, наприклад, ChatGPT. Саме він «розуміє» твої запити, генерує відповіді й логіку дій. Але сама по собі LLM — як студент без доступу до інтернету: вона багато знає, але не може перевірити актуальну інформацію або взаємодіяти з системами.

2. Інструменти — руки агента

Тут у гру вступають API, CRM, база даних, email-сервіси, Google Sheets, Google Search, Notion, Slack і навіть файли у твоєму комп’ютері. Інструменти — це те, що дозволяє агенту діяти у зовнішньому світі, а не просто «відповідати в чаті».

Наприклад:

• через API агент може зчитати актуальні транзакції,
• через веб-парсер — зібрати новини або згадки бренду,
• через плагін до Gmail — надіслати відповідь клієнту.

3. Промпт — інструкція або «голос у голові»

Це той текст, який визначає, як саме агент має поводитись. Саме промпт перетворює «мовну модель» на агента для конкретної задачі: обробити листи, знайти аномалії, згенерувати звіт. У ньому прописують:

• хто агент (роль),
• які кроки виконувати (інструкції),
• що робити в разі невідомих даних (ескалація),
• які обмеження є (не вигадувати факти, не діяти без дозволу тощо).

AI-агент — це добре спроєктований процес. Ти сам визначаєш, що він має робити, з чим працювати й де його межа. І це дає повну гнучкість — агент може бути настільки «розумним» і корисним, наскільки чітко ти поставиш задачу.

Тепер, коли ти розумієш, з чого складається агент, — подивімось, із чого почати його навчання та запуск. Спойлер: перші задачі — найпростіші. І саме в цьому їхня сила.

З чого починати: перші задачі для AI-агента

Не треба одразу будувати мегасистему, яка розв’язує всі проблеми бізнесу. AI-агенти найкраще себе проявляють у простих, рутинних задачах, які ти щодня відкладаєш або виконуєш «на автоматі». Саме з таких кейсів радить починати Джованні Беджато — і ось чому.

Чому саме з рутини?

Бо там:

• багато повторень — агенту легко навчитися;
• низький ризик помилок — у разі чого завжди можна перевірити;
• швидкий ефект — економія часу відчувається вже в перші дні.

Беджато каже: «Клієнти платять не за штучний інтелект, а за автоматизацію нудної роботи». І це ключ. Твоя мета — знайти завдання, яке здається незначним, але відбирає по кілька годин на тиждень. Ось приклади задач, які чудово підходять для старту:

1. Відповіді на часті запитання (FAQ)

У кожного бізнесу є перелік стандартних запитів:

 – «Яка ціна?»
– «Де завантажити документи?»
– «Коли знижка?»
– «Як змінити пароль?»

AI-агент може автоматично:
– розпізнавати суть запиту,
– знаходити відповідь у базі знань,
– відповідати користувачу в чаті або поштою.

Цей сценарій працює вже у десятках компаній — і економить сотні годин сапорту щомісяця.

Збір та підсумок інформації

Приклад: агент, який щотижня моніторить Reddit чи X (Twitter) і збирає згадки про твою нішу. Потім — формує стислий звіт із трендами або болями клієнтів. І все це без твоєї участі.

Інший варіант: агент перевіряє аналітику за тиждень і надсилає коротке резюме:

 – що зросло,
– що впало,
– які кампанії дали результат.

3. Чищення вхідної пошти

Агент читає листи й сам вирішує:

 – що треба передати далі,
– що можна обробити автоматично,
– що просто видалити або архівувати.

Він може позначати листи за категоріями, витягувати ключову інформацію (наприклад, суму замовлення, ім’я клієнта, дедлайн) і навіть створювати нотатки в CRM.

4. Розклад і нагадування

Агент стежить за календарем і сам:
– формує список задач на день,
– перевіряє дедлайни,
– надсилає тобі ранковий дайджест.

Це корисно як для соло-спеціалістів, так і для команд: агент може пінгувати колег про статус задач або готувати зведення по проєкту.

Маленький секрет

Не треба вигадувати складну логіку. Візьми те, що вже відбувається щодня — і запиши це у вигляді сценарію.
Приклад:

1. Якщо в листі є слово «рахунок» — агент перевіряє вкладення.
2. Якщо немає — просить клієнта надіслати документ.
3. Якщо сума вказана — записує її у Google Sheet.

Навіть така проста схема може зекономити десятки хвилин щодня. А це — вже реальна вигода.

Тепер, коли ми знаємо, з яких задач стартувати, перейдемо до структури, яка допоможе зібрати агента як конструктор: від цілі — до інструментів і перевірки.

Блок-схема створення агента: «Мета → Інструменти → Перевірка»

У Джованні Беджато є чітка формула: хороший агент — це не магія, а послідовність. Якщо її дотримуватись, можна будувати агентів швидко, масштабовано й без головного болю.

Ось три кроки, які лежать в основі кожного ефективного агента:

1. Мета — що саме має робити агент

Перш ніж починати будувати щось, задай собі запитання: «Який результат я хочу отримати?»

 – Згенерувати відповідь на лист?
– Підготувати фінансовий звіт?
– Зібрати відгуки з соцмереж?

Важливо: сформулюй дієвий результат, а не абстракцію. Не «аналізувати дані», а «знайти всі транзакції за вересень і порахувати суму по кожній категорії».

Чим конкретніше ти визначиш мету, тим легше далі — і тобі, і моделі.

Якщо ти в пошуку нової спеціальності — саме час зробити перший крок. Переходь за посиланням на наші найближчі заходи, обирай напрям, який тобі близький, і працюй із сучасними технологіями пліч-о-пліч. Ким би тобі не хотілося працювати: маркетологом, дизайнером, бухгалтером чи програмістом — ми навчимо і покажемо як штучний інтелект допомагає швидше навчатися, працювати та розвиватися в діджитал-сфері.

2. Інструменти — як агент досягає цієї мети

Після того як мета визначена, обери:

• які дані потрібні агенту (вхідні листи, CRM, Google Sheets, API);
• які дії він має виконати (читати, шукати, сортувати, обчислювати);
• які сервіси треба під’єднати (email, Slack, Notion, банк, календар тощо).
  

Приклад:

Мета: автоматизувати відповідь на типові запити клієнтів із пошти
Інструменти: Gmail API, база FAQ у Notion, OpenAI GPT
Дії: зчитати лист → класифікувати → знайти відповідь → надіслати відповідь

Важливо: агент не повинен знати «все». Достатньо дати йому рівно ті інструменти, які потрібні для досягнення мети. Решта — зайве й лише заплутує.

3. Перевірка — що робити, якщо щось не так

Останній крок — логіка перевірки:

• як агент розуміє, що все зробив правильно?
• що має відбутись, якщо є сумнів або невизначеність?
• куди передати завдання, якщо агент не впорався?

Приклади перевірки:

• Якщо запит не відповідає жодній категорії — надіслати уточнююче питання.
• Якщо сумарна сума не співпадає з очікуваною — винести у звіт для ручної перевірки.
• Якщо відповідь вимагає оцінки людини — тегнути менеджера у Slack.

Цей етап важливий, щоб агент не шкодив, коли не впевнений. Він дозволяє тримати ситуацію під контролем і поступово «навчати» агента діяти дедалі краще.

Підсумуємо у схемі:

🎯 Мета → 🧰 Інструменти + Джерела → ✅ Перевірка + Ескалація

Ця структура допомагає уникнути «хаосу» в побудові. Агент — це не просто LLM із доступом до купи API. Це чіткий сценарій, де кожен компонент працює на результат.

Далі покажу, які інструменти найчастіше використовуються в таких сценаріях — і як їх об’єднати між собою, навіть якщо ти не програміст.

Інструменти, які варто знати: від no-code до SDK

Окей, ти вже маєш мету, розумієш, які дії повинен виконувати агент, і як перевіряти його результати. Наступне логічне питання — якими інструментами це все реалізувати?

Тут є дві хороші новини:

1. Більшість інструментів мають інтуїтивний інтерфейс — без коду.
2. Навіть найпростіші агенти можуть бути суперкорисними, якщо правильно інтегровані.

Ось базовий набір платформ, сервісів та бібліотек, з якими працює більшість агентів, описаних Джованні Беджато.

OpenAI Agents (або Assistants API)

Це офіційний фреймворк від OpenAI для створення агентів, які вміють:

• викликати інструменти (наприклад, браузер, код, базу знань),
• обробляти файли (PDF, CSV, DOCX),
• зберігати контекст «пам’яті» між сесіями,
• запускати ланцюги дій (наприклад, спочатку знайди дані → потім побудуй звіт → потім надішли лист).

Він підходить для більш технічних рішень, але навіть базова інтеграція через Zapier або n8n дозволяє використати всі можливості без коду.

LangChain

Це бібліотека на Python (та інші версії), яка дозволяє створювати комплексні агенти зі збереженням пам’яті, підключенням баз даних, функцій і логіки. Особливо корисна для:

• побудови агентів з логікою умов («якщо → тоді»),
• роботи з векторними базами (RAG-пайплайни),
• кастомних сценаріїв.

Але: вона більше підходить розробникам. Якщо не програмуєш — переходь до наступного варіанту.

Zapier / Make / n8n — no-code інтеграції

Ці сервіси дозволяють візуально з’єднувати сервіси між собою: Gmail ↔ ChatGPT ↔ Google Sheets ↔ Slack

Сценарій:

1. Новий лист у Gmail
2. ChatGPT класифікує, формує відповідь
3. Запис у таблицю
4. Повідомлення в Slack

n8n — безкоштовний і гнучкий, але складніший.
Zapier — зручний, але частково платний.
Make (ex-Integromat) — багато шаблонів і гарний UX.

Для більшості агентів, які описував Беджато (типу «обробити вхідні», відповісти за сценарієм», «зробити звіт»), — цього достатньо.

Vector DBs (Pinecone, Weaviate, Chroma)

Якщо твій агент працює з великими обсягами даних (база знань, архіви, файли), — потрібен механізм пошуку. Векторна база — це індекс, який допомагає агенту «пам’ятати» документи й знаходити релевантне.

Наприклад:

• агент отримує запит: «Що сказав клієнт про доставку в липні?»
• замість перечитувати 1000 сторінок, він запитує Pinecone → отримує 3 абзаци → генерує відповідь.

Так працює RAG (Retrieval-Augmented Generation) — архітектура, яка поєднує пам’ять із генеративною логікою.

ChatGPT + Плагіни + Файли

Навіть без складних платформ, ти можеш створити агента в ChatGPT 4, просто:

• завантаживши файл (PDF, таблицю),
• активувавши плагіни (наприклад, для браузера або коду),
• прописавши чіткий промпт.

Так, це не буде агент у класичному розумінні. Але якщо задача — «поясни, що у цьому договорі» або «зроби зведення фінансів» — вистачить і цього.

Якщо тобі цікаво розібратися глибше — які інструменти варто обирати для різних завдань, радимо прочитати нашу статтю «Не ChatGPT єдиним, або як обрати ідеальний AI-інструмент під твої робочі потреби». У ній ми зібрали добірку найефективніших сервісів — від вузькоспеціалізованих платформ для дизайнерів і маркетологів до AI-помічників для фінансів і планування. Це практичний гайд, який допоможе підібрати саме той інструмент, що підсилить твою роботу, а не створить зайву складність.

Самі інструменти — лише половина справи. Друга половина — це інструкція, яка керує агентом. У наступному розділі ми розберемо, як правильно писати промпти, щоб агент не гальмував і не видавав «білу кашу» замість дій. Тож переходимо до промпт-шаблонів.

Як писати ефективні промпти для агентів

Промпт — це мозок агента. Точніше, його інструкція, яка пояснює, хто він, що має робити, як поводитись у нестандартних ситуаціях та яких помилок уникати. Хороший промпт — це не просто «зроби мені красиво», а чітка карта дій для штучного інтелекту.

Навіть найрозумніший LLM не вгадає твоїх очікувань без правильного завдання. У Джованні Беджато є просте правило: чим ясніше завдання — тим стабільніше агент.

Структура промпта: чотири ключові блоки

1. Роль агента (хто ти)

Задає контекст. Наприклад: «Ти — бухгалтерський AI-агент, який допомагає компанії відстежувати фінансові аномалії та готувати щомісячні звіти.»

Чим конкретніше опис — тим краще модель розуміє себе і свою функцію.

2. Інструкція до дії (що ти робиш)

Покроковий алгоритм або логіка. Приклад:

1. Проаналізуй вхідні транзакції за останні 30 днів.
2. Порівняй з попереднім місяцем.
3. Визнач аномальні витрати або незвичні патерни.
4. Згенеруй короткий звіт із висновками.

Це ніби рецепт: що, за чим, і навіщо.

3. Поведінка в разі невизначеності (що робити, якщо…)

Цей блок критично важливий, щоб агент не «вигадував», якщо не впевнений. Наприклад:

«Якщо даних недостатньо — постав уточнююче питання. Якщо не розумієш запит — не відповідай, а ескалюй задачу людині.»

Без цієї частини агент часто буде видавати неправдиву або фантазовану відповідь.

4. Обмеження (чого не робити)

Тут задається межа. Наприклад:

«Не придумуй факти. Не змінюй формат таблиць. Не додавай припущення без підтвердження.»

10 ідей AI-агентів для маркетолога, дизайнера й бухгалтера

AI-агенти можуть бути надзвичайно корисними саме тоді, коли створені під конкретну роль і виконують зрозумілі завдання. Нижче — добірка із десяти ідей, які вже сьогодні застосовуються в реальних командах. У кожному випадку агент бере на себе рутину, допомагає з аналітикою або працює з контентом — швидше, дешевше й без людської втоми. Неважливо, чи ти просунутий маркетолог, графічний дизайнер чи бухгалтер з фокусом на деталях — серед цих прикладів ти точно знайдеш щось, що одразу можна впровадити або адаптувати під свої потреби.

Для маркетолога

1. Агент відповідей на запити клієнтів. Автоматично обробляє вхідні повідомлення на email або у формі зворотного зв’язку. Визначає суть запиту, знаходить відповідь у базі знань і надсилає відповідь без участі людини.

2. Агент моніторингу бренду в соцмережах. Щодня сканує соцмережі, Reddit, форуми, щоб знайти згадки про бренд або ключові слова в ніші. Формує зведення трендів і негативу.

3. Контент-агент для email-розсилок. Генерує персоналізовані листи для різних сегментів аудиторії на основі поведінки користувачів: хто підписався, відвідував сайт, клікав по банерах тощо.

4. Агент-оптимізатор рекламних кампаній. Аналізує дані з рекламних кабінетів, визначає, які оголошення працюють, які ні — і пропонує перерозподіл бюджету між каналами.

Для дизайнера

5. Генератор дизайн-варіантів. На основі брифа, кольорів бренду і теми створює кілька варіантів банера, обкладинки, посту чи логотипу за допомогою генеративної AI-моделі (наприклад, DALL·E).

6. Агент перевірки доступності макетів. Аналізує готові дизайни на відповідність стандартам доступності: контрастність, шрифти, зображення з alt-текстом. Дає фідбек, що треба покращити.

7. Агент-наглядач брендстилю. Сканує нові макети та порівнює їх з брендбуком: чи використовуються правильні кольори, шрифти, логотипи. У разі порушення — сигналізує дизайнеру.

Для бухгалтера

8. Агент звіряння банківських транзакцій. Автоматично підтягує рух коштів із банку, звіряє з внутрішніми записами і виділяє розбіжності або підозрілі платежі.

9. Агент пошуку фінансових аномалій. Сканує транзакції за період і знаходить аномалії: різкі коливання витрат, дублікати, підозрілі зміни. Попереджає до закриття місяця.

10. Агент формування звітності. Готує щомісячні або щотижневі звіти з основними цифрами, порівняннями по категоріях і поясненнями, що вплинуло на зміну динаміки.

Обери собі 1–2 ідеї, запусти в тестовому режимі й поступово розширюй їх функціонал. А у наступному розділі ти дізнаєшся, як саме це зробити.

Як запустити свого агента: адаптація, тест і масштабування

Створити агента — це лише половина справи. Щоб він реально працював, а не просто «існував», потрібно пройти ще три важливі кроки: адаптація під твій контекст, тестування на реальних даних і масштабування.

Почни з малого: візьми одну задачу, яку ти виконуєш регулярно, і сформулюй її максимально конкретно. Наприклад: «Кожного понеділка я збираю дані про трафік із Google Analytics і формую короткий звіт у Notion». Це і є перша мета для агента. Після цього — вибери інструменти (наприклад, Zapier + ChatGPT), пропиши чіткий промпт і дозволь агенту вперше виконати завдання.

Тестуй на реальних кейсах. Дивись, чи агент розуміє суть задачі, чи видає точні результати, як поводиться в нестандартних випадках. Виправляй промпт, додавай обмеження, уточнюй формулювання. Як каже Беджато, «агентів не будують одразу ідеальними — їх формують у процесі використання».

Коли бачиш, що агент стабільно справляється — можна масштабувати. Наприклад, дати йому кілька ролей: обробляти листи, формувати звіт, робити щотижневий моніторинг. Або — підключити до роботи команду: дизайнер отримує зведення коментарів до макетів, бухгалтер — автоматичне звіряння витрат, маркетолог — дашборд зі згадками про бренд.

Не намагайся автоматизувати все одразу. Один стабільний агент, який реально працює, — цінніший за десять експериментів. І саме з нього починається твоя нова реальність роботи — де рутина вирішується натиском однієї кнопки.

У підсумку

AI-агенти — це не майбутнє, а вже зараз. Вони не замінюють спеціалістів, а підсилюють: знімають рутину, підказують кращі рішення і дають час на важливе. Якщо правильно вибрати задачу, інструмент і промпт — агент почне приносити користь уже з першого дня.

Побудова агента — це послідовний процес із трьох кроків: мета → інструменти → перевірка. Джованні Беджато доводить: достатньо 1–2 ефективних агентів, щоб змінити спосіб, у який працює твій відділ чи команда. Почни з малого, тестуй, адаптуй і поступово перетвори агента на справжнього асистента.

А якщо ти хочеш не просто зрозуміти, як працюють AI-агенти, а й перетворити цю навичку на старт кар’єри — приєднуйся до наших найближчих івентів. Тут ти зможеш обрати сучасну діджитал-професію: від SMM і інтернет-маркетингу до дизайну, програмування та інших актуальних напрямів. Переходь за посиланням, обирай спеціальність — і будуй кар’єру разом із новими помічниками, такими як AI-агенти.