В отличие от простого чата с языковой моделью, полноценный ИИ-агент для бизнеса требует сложной архитектуры. Разработчик под ником XelaBot создал систему, которая автоматизирует работу с 30 клиентами: публикации на сайтах, проверки аналитики, генерацию контента и визуалов. Система получила название XelaBot.
Архитектура XelaBot состоит из нескольких уровней. Первый — постоянный контекст: правила работы вынесены в файлы, которые агент читает при старте. Например, не считать задачу выполненной, пока публичная страница реально не открылась. Второй — инструменты: агент умеет работать с файлами, запускать shell-команды, пользоваться браузерными профилями, генерировать изображения и видео, управлять cron-задачами. Третий — расписание: ежедневные задачи запускаются автоматически: публикация статей, проверка метрики, обновление служебной памяти. Четвертый — субагенты: задачи распределяются между несколькими агентами, работающими параллельно с разными LLM-моделями. Это ускоряет работу в 10 раз.
В сфере публикации контента XelaBot выполняет полный цикл: выбор темы, проверка на уникальность, написание статьи, создание обложки, загрузка в CMS, обновление RSS, sitemap и Yandex News, проверка публичной страницы. Если что-то идёт не так — например, API Tilda не принимает обложку — агент ищет альтернативный путь, а не сообщает об ошибке. Отдельно агент научился проверять наличие Яндекс.Метрики на сайтах. Он не только нашёл сайт без счётчика, но и добавил guard-скрипт, автоматически вставляющий код на новые страницы.
Подобная система демонстрирует, как ИИ-агент может стать полноценным сотрудником, а не просто чат-интерфейсом. Для бизнеса это означает возможность автоматизировать рутинные операции с надёжным контролем качества.
