Ако 2024 беше годината, в която всички се обсебиха от AI чатботове, то сега е ерата на AI агентите. AI агентите преживяват голям момент, особено тези, които не само отговарят на въпроси, но и действително ви освобождават от работа.
🦾 51% от анкетираните в проучването на LangChain за състоянието на AI агентите (2025) казват, че тяхната компания вече използва AI агенти в производството.
Има и обратна страна на нещата. Много разработчици създават агенти, сякаш са просто чатботове... с допълнителни API повиквания. И така се получава нещо, което звучи впечатляващо в демо версията, но се разпада в момента, в който го помолите да се справи с реални задачи.
Истинският AI агент Claude е създаден по различен начин. Той може да действа независимо, точно като човешки съотборник, без да се налага да контролирате всяка негова стъпка.
В това ръководство ще разгледаме архитектурата, инструментите и моделите на интеграция, от които се нуждаете, за да създадете агенти, които действително работят в производството.
Какво е AI агент?
AI агентът е автономен софтуер, който възприема своето обкръжение, взема решения и предприема действия за постигане на конкретни цели, без да се нуждае от постоянна човешка намеса.
С какво AI агентът се различава от AI чатбот?
AI агентите често се бъркат с чатботове, но те предлагат много по-напреднали възможности.
Докато чатботът отговаря на един въпрос и след това чака, агентът приема вашата цел, я разбива на стъпки и работи непрекъснато, докато задачата не бъде изпълнена.
Разликата се състои в характеристики като:
- Автономност: Работи независимо, след като му дадете първоначални инструкции.
- Използване на инструменти: Може да извиква API, да търси в интернет, да изпълнява код или да задейства работни процеси, за да свърши работата.
- Памет: Запазва контекста от минали взаимодействия, за да взема по-умни решения в бъдеще.
- Ориентиран към целта: Работи итеративно за постигане на определен резултат, а не само отговаря на еднократни команди.
Ето едно пряко сравнение между агентите и чатботовете:
| Измерение | AI чатбот | AI агент |
|---|---|---|
| Основна роля | Отговаря на въпроси и предоставя информация | Изпълнява задачи и постига резултати |
| Стил на работния процес | Един подтик → един отговор | Многоетапен план → действия → проверка на напредъка |
| Собственост върху „следващата стъпка“ | Потребителят решава какво да прави по-нататък | Агентът решава какво да прави по-нататък |
| Сложност на задачите | Най-подходящ за прости, линейни заявки | Справя се със сложна, хаотична, многокомпонентна работа |
| Използване на инструменти | Ограничени или ръчни прехвърляния на инструменти | Използва инструменти автоматично като част от работата |
| Работа с контекста | Предимно текущата разговор | Извлича контекст от множество източници (приложения, файлове, памет) |
| Продължителност във времето | Краткотрайни сесии | Постоянна работа през всички етапи/сесии (когато е проектирана) |
| Обработка на грешки | Спира или се извинява | Опитва отново, адаптира се или ескалира, когато нещо се провали |
| Тип на изхода | Предложения, обяснения, чернови | Действия + артефакти (билети, актуализации, отчети, промени в кода) |
| Обратна връзка | Минимален – чака за въвеждане от потребителя | Самопроверява резултатите и повтаря, докато не приключи |
| Най-добри примери за употреба | Често задавани въпроси, мозъчна атака, пренаписване, бърза помощ | Сортиране, автоматизация, изпълнение на работни процеси, текущи операции |
| Показател за успех | „Отговори ли правилно?“ | „Изпълни ли задачата надеждно?“ |
📮 ClickUp Insight: 24% от работниците казват, че повтарящите се задачи им пречат да вършат по-значима работа, а други 24% смятат, че уменията им не се използват пълноценно. Това означава, че почти половината от работната сила се чувства творчески блокирана и недооценена. 💔
ClickUp помага да се върне фокусът върху работата с голямо въздействие с лесни за настройка AI агенти, автоматизиращи повтарящи се задачи въз основа на тригери. Например, когато дадена задача е маркирана като завършена, AI агентът на ClickUp може автоматично да зададе следващата стъпка, да изпрати напомняния или да актуализира статуса на проекта, освобождавайки ви от ръчно проследяване.
💫 Реални резултати: STANLEY Security намали времето, прекарано в създаването на отчети, с 50% или повече с помощта на персонализираните инструменти за отчитане на ClickUp, което позволи на екипите им да се фокусират по-малко върху форматирането и повече върху прогнозирането.
Защо да създавате AI агенти с Claude?
Изборът на подходящ голям езиков модел (LLM) за вашия агент може да ви се стори труден. Преминавате от един доставчик към друг, натрупвате инструменти върху инструменти и все пак получавате несъвместими резултати, защото моделът, който звучи интелигентно, не винаги е добър в следването на инструкции или надеждното използване на инструменти.
Защо Claude е подходящ за този вид задачи? Той се справя добре с дълги контексти, е добър в следването на сложни инструкции и използва инструментите надеждно, така че вашите агенти могат да разсъждават върху многоетапни проблеми, вместо да се отказват по средата.
А с Agent SDK на Anthropic създаването на способни агенти е много по-достъпно, отколкото беше преди.
🧠 Интересен факт: Anthropic всъщност преименува Claude Code SDK на Claude Agent SDK, защото същият „агентски харнес“, който стои зад Claude Code, в крайна сметка се оказа много по-мощен от кодиращите работни потоци.
Ето защо Claude се отличава в разработването на агенти:
- Разширен контекст: Лесно обработва и извлича информация от големи документи и дълги разговори, което му дава по-добро разбиране за вашия проект.
- Надеждно изпълнение на инструмента: Следва структурираните формати, необходими за извикване на функции, като използва инструментите ви по-последователно и предсказуемо.
- Интеграция на Claude Code: Създавайте, тествайте и усъвършенствайте вашите агенти директно от терминала си, ускорявайки цикъла на разработка.
- Предпазни мерки: Вградени предпазни мерки, проектирани от Anthropic, за да намалят вероятността от халюцинации и да поддържат автономните ви работни процеси в правилната посока.
Ключови компоненти на AI агент на Claude
Изкушаващо е да се впуснете веднага в създаването и да „видите какво може да направи Claude“. Но ако пропуснете основите, агентът ви може да няма контекста, необходим за изпълнение на задачите, и да се провали по разочароващ начин.
Преди да напишете първия си ред код, трябва да знаете плана за всеки ефективен агент на Claude.
Не, не е толкова сложно, колкото звучи. Всъщност, най-надеждните агенти на Claude се състоят от само три основни компонента, които работят заедно: подсказка/цел, памет и инструменти.
1. Системно подсказване и дефиниране на целта (за какво е тук вашият агент)
Мислете за системния прозорец като „ръководство за експлоатация“ на вашия агент. Там определяте неговата личност, цели, правила за поведение и ограничения. Неясен прозорец като „бъди полезен асистент“ прави вашия агент непредсказуем. Той може да напише стихотворение, когато ви е нужно да анализира данни.
Една силна системна подсказка обикновено включва:
- Определяне на ролята: Кой е този агент? Например: „Вие сте експерт софтуерен разработчик, специализирал в Python.“
- Яснота на целта: Какъв резултат трябва да постигне? Например: „Вашата цел е да напишете чист и ефективен код, който да премине всички тестове на модулите. ”
- Ограничения на поведението: Какво никога не трябва да прави? Пример за това може да бъде: „Не използвайте никакви остарели библиотеки или функции. ”
- Формат на изхода: Как трябва да структурира отговорите си? Можете да го настроите да „Винаги предоставя кода в един блок, последван от кратко обяснение на логиката ви. ”
Както при всяка AI система, златното правило остава просто: колкото по-конкретен сте, толкова по-добре ще работи вашият агент.
2. Управление на паметта и контекста (за да не започва от нула всеки път)
Агент без памет е просто чатбот, принуден да започва от нулата при всяко взаимодействие. Това обезсмисля целия смисъл на автоматизацията, тъй като се налага да обяснявате отново контекста на проекта във всяко съобщение. За да работят автономно, агентите се нуждаят от начин да запазват контекста през различните стъпки и дори през различните сесии.
Има два основни типа памет, които трябва да се имат предвид:
- Краткосрочна памет: Това е като буфер за разговори, който запазва последните разговори в активния контекстен прозорец на агента.
- Дългосрочна памет: Това е запазена информация, която вашият агент може да извлече по-късно (често чрез използване на векторна база данни за извличане на релевантна информация от минали взаимодействия).
💡 Съвет от професионалист: Можете да предоставите на агента си пълния контекст, за да вземе правилното решение, като съхранявате цялата информация за проекта – задачи, документи, обратна връзка и разговори – на едно място с свързано работно пространство като ClickUp.
3. Рамка за интегриране на инструменти (разликата между „говорене“ и „действие“)
Агент без инструменти може да обясни какво да се направи. Агент с инструменти може действително да го направи.
Инструментите са външните възможности, които позволявате на вашия агент да използва, като например извикване на API, изпълнение на код, търсене в интернет или задействане на работен процес.
Claude използва функция, наречена извикване на функции, за да избере и изпълни интелигентно подходящия инструмент за задачата, която трябва да се изпълни. Вие просто дефинирате инструментите, които са му на разположение, а Claude решава кога и как да ги използва.
Общите категории инструменти включват:
- Извличане на информация: Предоставяне на агента на достъп до търсачки, вътрешни бази от знания или продуктова документация
- Изпълнение на код: Осигуряване на сигурна, изолирана среда, в която агентът може да пише, изпълнява и тества код.
- Външни API: Свързване на агента с други услуги за извършване на действия като актуализиране на CRM, планиране на събитие в календара или изпращане на уведомление.
- Тригери на работния процес: позволяват на агента да стартира многоетапни процеси с помощта на платформи за автоматизация.
Как работи цикълът на агента Claude
Ако някога сте създавали скрипт, който спира след една стъпка или зацикля в безкраен и скъпоструващ цикъл, проблемът е в дизайна на агента.
Цикълът на агента е основният модел на изпълнение, който наистина отличава автономните агенти от обикновените чатботове. С прости думи, агентите на Claude работят в непрекъснат цикъл „събиране-действие-проверка”, докато не постигнат целта си или не достигнат предварително определено условие за спиране.
Ето как работи:
Съберете контекста
Преди агентът ви да направи нещо, той трябва да се ориентира.
В тази фаза той извлича контекста, от който се нуждае, за да вземе добро решение – като последното ви съобщение, резултата от инструмент, който току-що е изпълнил, съответната памет или файлове и документи, до които има достъп.
Това му помага да разбере средата, в която работи, и да адаптира резултатите според нея.
🤝 Приятелско напомняне: Когато информацията се намира в Slack нишки, документи и инструменти за задачи, вашият агент трябва да губи много време, за да я търси (или по-лошо, да гадае). Ето защо разрастването на работата може да бъде убиец на производителността не само за вашия човешки екип (изтривайки 2,5 милиарда долара годишно в световен мащаб), но и за вашите агенти!
📮 ClickUp Insight: Средностатистическият професионалист прекарва над 30 минути на ден в търсене на информация, свързана с работата си – това са над 120 часа годишно, загубени в ровене из имейли, Slack низове и разпръснати файлове. Интелигентен AI асистент, вграден във вашето работно пространство, може да промени това. Представяме ви ClickUp Brain. Той предоставя незабавни прозрения и отговори, като извежда на преден план подходящите документи, разговори и подробности за задачите за секунди – така можете да спрете да търсите и да започнете да работите. 💫 Реални резултати: Екипи като QubicaAMF спестиха над 5 часа седмично с помощта на ClickUp – това са над 250 часа годишно на човек – като премахнаха остарелите процеси за управление на знанията. Представете си какво би могъл да създаде вашият екип с една допълнителна седмица продуктивност на тримесечие!
📮 ClickUp Insight: Средностатистическият професионалист прекарва над 30 минути на ден в търсене на информация, свързана с работата си – това са над 120 часа годишно, загубени в ровене из имейли, Slack низове и разпръснати файлове. Интелигентен AI асистент, вграден във вашето работно пространство, може да промени това. Представяме ви ClickUp Brain. Той предоставя незабавни прозрения и отговори, като извежда на преден план подходящите документи, разговори и подробности за задачите за секунди – така можете да спрете да търсите и да започнете да работите. 💫 Реални резултати: Екипи като QubicaAMF спестиха над 5 часа седмично с помощта на ClickUp – това са над 250 часа годишно на човек – като премахнаха остарелите процеси за управление на знанията. Представете си какво би могъл да създаде вашият екип с една допълнителна седмица продуктивност на тримесечие!
Предприемете действие
След като агентът ви Claude разполага с правилния контекст, той може да направи нещо с него.
Тук той „мисли“, като разсъждава върху наличната информация, избира най-подходящия инструмент за задачата и след това изпълнява действието.
Качеството на това действие зависи пряко от качеството на контекста, който агентът е събрал в предишната стъпка. Ако липсва важна информация или се работи с остарели данни, ще получите ненадеждни резултати.
💡 Съвет от професионалист: Свързването на вашия агент с мястото, където се извършва работата – като ClickUp чрез Automations + API endpoints – прави огромна разлика. Това дава на вашия агент реални пътища за действие, а не само предложения.
Проверете резултатите
След като агентът предприеме действие, той трябва да потвърди, че то е проработило.
Агентът може да провери за успешен код на API отговор, да потвърди, че неговият изход съответства на изисквания формат, или да изпълни тестове на кода, който току-що е генерирал.
След това цикълът се повтаря, като агентът събира нов контекст въз основа на резултата от последното си действие. Този цикъл продължава, докато стъпката за проверка потвърди, че целта е постигната, или агентът прецени, че не може да продължи.
Как изглежда това на практика?
Ако агентът ви е свързан с работното ви пространство в ClickUp, той може лесно да провери дали задачите в ClickUp са маркирани като „Изпълнени“, да прегледа коментарите за обратна връзка или да следи показателите в таблото на ClickUp.
Как да създадете AI агент в Claude?
Сега нека разгледаме стъпка по стъпка процеса на създаване на вашия агент Claude:
Стъпка 1: Настройте проекта си за Claude Agent
Настройването на вашата среда за разработка е много по-трудно, отколкото би трябвало да бъде — и честно казано, това е мястото, където много от плановете „Ще създам агент този уикенд“ умират.
Може да загубите цял ден в борба с зависимости и API ключове, вместо да създадете своя агент. За да пропуснете сложната настройка и да стигнете по-бързо до забавната част, ето един прост процес за настройка, който можете да следвате стъпка по стъпка. 🛠️
Ще ви са необходими:
- Достъп до API на Claude: Можете да получите API ключовете си, като се регистрирате в конзолата Anthropic.
- Развойна среда: Това ръководство предполага, че използвате Python или Node. js, затова се уверете, че имате инсталиран един от тях заедно с техните пакетни мениджъри (pip или npm).
- Claude Code (по избор): За по-бърза итерация можете да инсталирате Claude Code, терминално базирано средство, което ви помага да управлявате кода на вашия агент и подсказките.
След като сте подготвили необходимите условия, следвайте тези стъпки за инсталиране:
- Инсталирайте официалния SDK на Claude за избрания от вас език (например pip install anthropic).
- Настройте API ключа си като променлива на средата, за да го запазите в безопасност и извън изходния си код.
- Създайте проста структура на папки за вашия проект, за да поддържате нещата организирани, може би с отделни директории за вашите инструменти, подсказки и логика на агента.
Стъпка 2: Определете целта на вашия агент и системния подкана
Казахме го и преди. Ще го кажем отново: Общите системни подсказки създават общи, безполезни агенти. Ако кажете на вашия агент да бъде „проектен мениджър“, той няма да знае разликата между бъг с висок приоритет и заявка за функция с нисък приоритет.
Ето защо трябва да започнете с един единствен, фокусиран случай на употреба и да напишете много конкретна системна команда, която не оставя място за двусмислие.
Един добър подсказващ текст действа като подробно ръководство за вашия агент. Използвайте тази рамка, за да го структурирате:
- Идентичност: Започнете с определяне на ролята и експертизата на агента. Например: „Вие сте експерт по QA тестване на мобилни приложения. ”
- Списък с възможности: Ясно посочете до кои инструменти и информация има достъп агентът. Например: „Можете да използвате инструмента report_bug, за да създадете нов билет. ”
- Ограничения: Задайте ясни граници за това, което агентът не трябва да прави. Например: „Не се ангажирайте с неформални разговори. Фокусирайте се само върху идентифицирането и докладването на бъгове.“
- Очаквания за резултата: Посочете точния формат, тон и структура на отговорите на агента. Например: „Когато докладвате за грешка, трябва да предоставите стъпки за възпроизвеждане, очаквания резултат и действителния резултат. “
Стъпка 3: Добавете инструменти и интеграции
Добре, нека сега направим вашия агент наистина полезен. За да направите това, трябва да му дадете възможност да изпълнява действия в реалния свят. Започнете с дефиниране на инструменти – външни функции, които агентът може да извиква – и интегрирайте ги в логиката на вашия агент. Процесът включва дефиниране на всеки инструмент с име, ясно описание на това, което прави, параметрите, които приема, и кода, който изпълнява неговата логика.
Често срещани модели за интеграция на агенти включват:
- Търсене в интернет: Позволява на агента да има достъп до актуална информация от интернет.
- Изпълнение на код: Предоставяне на агента на сигурна среда за писане, изпълнение и отстраняване на грешки в кода
- API връзки: Свързване на агента с външни услуги като CRM, календари или бази данни
- Платформи за работни потоци: Свързване на агента с инструменти за автоматизация, които могат да се справят със сложни, многоетапни процеси
Стъпка 4: Създайте и тествайте цикъла на вашия агент
Нетестваните агенти са риск.
Например... представете си, че изпращате Slack триаж агент, който трябва да създаде задача в ClickUp, когато клиент докладва за бъг. Изглежда безобидно – докато не прочете погрешно едно съобщение и изведнъж:
- Създава 47 дублирани задачи
- @споменава целия екип многократно
- Изразходва API кредитите ви в безкраен цикъл на повторно опитане... и действителната спешна грешка се пропуска, защото се проваля тихо на заден план.
Ето защо тестването не е по избор за агентите.
За да избегнете тези проблеми, трябва да създадете правилно цикъла „събиране → действие → проверка“, след което да го тествате от начало до край, така че агентът да може да предприеме действие, да потвърди, че е проработило, и да спре, когато е готово (вместо да се върти в кръг).
💡 Съвет от професионалист: Започнете с прости тестови случаи, преди да преминете към по-сложни сценарии. Вашата стратегия за тестване трябва да включва:
- Единични тестове: Уверете се, че всяка от индивидуалните функции на инструмента работи правилно поотделно.
- Тестове за интеграция: Уверете се, че вашият агент може успешно да свърже няколко инструмента, за да изпълни поредица от действия.
- Тестване на крайни случаи: Проверете как се държи вашият агент, когато инструментите се провалят, връщат неочаквани данни или изтича времето за изчакване.
- Прекратяване на цикъла: Уверете се, че агентът ви има ясни условия за спиране и не работи безкрайно.
Въвеждането на цялостно логване също е от съществено значение. Чрез логване на процеса на разсъждение на агента, извикванията на инструменти и резултатите от проверката на всеки етап от цикъла, вие създавате ясна одитна следа , която значително улеснява отстраняването на грешки.
Разширени архитектури на агенти на Claude
Един агент може да се справи с основните задачи, но когато работата стане по-сложна (многобройни входни данни, заинтересовани страни, крайни случаи), той започва да се проваля.
Това е като да помолите един човек да проучи, напише, провери качеството и изпрати всичко сам. Когато сте готови да разширите възможностите на вашия агент, трябва да преминете от система с един агент към по-усъвършенствани архитектури.
Ето няколко модела, които можете да проучите:
- Мултиагентни системи: Вместо един агент да прави всичко, вие създавате екип от специализирани агенти, които си сътрудничат. Например, агент „изследовател“ може да намери информация, да я предаде на агент „писател“, който да изготви документ, и след това да я предаде на агент „рецензент“ за окончателна проверка.
- Йерархични агенти: Този модел включва „координаторски“ агент, който разбива голяма цел на по-малки подзадачи и ги делегира на специализирани подагенти.
- Архитектура, базирана на умения: Можете да дефинирате модулни „умения“ в отделни файлове, които всеки агент може да използва, което прави вашите инструменти многократно използваеми и по-лесни за управление.
- Human-in-the-loop: За критични работни процеси можете да създадете контролни точки, където агентът трябва да спре и да изчака одобрение от човек, преди да продължи (практика, известна като human-in-the-loop ).
📚 Прочетете също: Видове AI агенти
Най-добри практики за AI агенти на Claude
Преди да се развълнувате от идеята да имате работещ агент, не забравяйте: създаването на агент е само първата стъпка. Без подходяща поддръжка, мониторинг и итерация дори и най-добре проектираният агент ще се влоши с времето. Агентът, който сте създали през миналото тримесечие, може да започне да прави грешки днес, защото данните или API-тата, на които разчита, са се променили.
За да поддържате ефективността и надеждността на вашите агенти Claude, следвайте тези най-добри практики:
- Започнете с нещо просто: Винаги започвайте с една единствена, добре дефинирана цел за вашия агент, преди да се опитате да добавите повече сложност.
- Бъдете конкретни в указанията: Неясните инструкции водят до непредсказуемо поведение. Указанията на системата трябва да бъдат възможно най-подробни.
- Въведете предпазни мерки: Добавете изрични ограничения, за да предотвратите агента ви да предприема вредни, нецелесъобразни или нежелани действия.
- Следете използването на токени: Дългите разговори и сложните цикли могат бързо да изчерпят API кредитите, затова следете разходите си.
- Записвайте всичко: Записвайте разсъжденията на агента, извикванията на инструменти и резултатите на всеки етап, за да улесните отстраняването на грешки.
- Планирайте за провал: Вашите инструменти и API-та неизбежно ще се провалят понякога. Създайте резервни поведения, за да се справите с тези грешки с достойнство.
- Итерация въз основа на обратна връзка: Редовно преглеждайте представянето на вашия агент и използвайте обратната връзка, за да усъвършенствате неговите подсказки и логика.
Превръщане на резултатите от агента в реален двигател за изпълнение
Най-трудната част от създаването на AI агент не е да го накарате да генерира добри резултати. Трудното е да превърнете тези резултати в реална работа.
Защото ако вашият агент създаде чудесен план за проект... а някой все пак трябва да го копира/постави в инструмента ви за управление на проекти, да назначи собственици, да актуализира статусите и да проследява ръчно – вие не сте автоматизирали нищо. Просто сте добавили нова стъпка.
Решението е просто: използвайте ClickUp като слой за действие, така че агентът ви да може да премине от „идеи“ към „изпълнение“ в същото работно пространство, в което вече работи екипът ви.
А с ClickUp Brain получавате вграден AI слой, проектиран да свързва знания между задачи, документи и хора, така че вашият агент да не работи на сляпо.
Как да свържете агентите на Claude с ClickUp
Имате няколко добри опции в зависимост от това колко активно искате да участвате:
- ClickUp API: Създавайте и актуализирайте задачи, коментари и дори задавайте програмно стойности на потребителски полета.
- Автоматизации в ClickUp: Задействайте работни потоци на агента въз основа на събития във вашето работно пространство, като промяна на статуса на задача или добавяне на нов елемент към списък.
- ClickUp Brain: Използвайте вградения AI на ClickUp, за да обобщавате, отговаряте на въпроси и предоставяте на вашия агент контекстно-съобразени отговори и обобщения.
След като бъде свързан, вашият агент може да изпълнява реална работа:
- Създавайте и актуализирайте задачи въз основа на резултата от разговор
- Търсете във всички документи и задачи в работното си пространство, за да отговорите на въпроси.
- Задействайте автоматизации, които разпределят работата и уведомяват членовете на екипа
- Генерирайте отчети за напредъка, използвайки данни от вашите табла
- Създавайте нови документи въз основа на контекста на даден проект
Защо тази настройка работи (и се мащабира)
Този подход елиминира разрастването на AI и фрагментирането на контекста. Вместо да управлявате отделни връзки за задачи, документация и комуникация, вашият агент получава унифициран достъп чрез единна конвергентна AI работна среда. Вашите екипи вече не се налага да прехвърлят ръчно резултатите от агента в своите работни системи; агентът вече работи там.
👀 Знаете ли, че... Според проучването на ClickUp за разпространението на изкуствения интелект, 46,5% от работниците са принудени да преминават между два или повече инструмента за изкуствен интелект, за да изпълнят дадена задача. В същото време 79,3% от работниците съобщават, че усилията, необходими за работа с изкуствен интелект, са непропорционално големи в сравнение с получената стойност.
Как да подготвите готов за употреба AI агент за минути с ClickUp Super Agents
Ако създаването на AI агент с Claude ви се струва технически сложно и малко сложно, това е защото за хора, които не са програмисти, може да е трудно да разберат всички подробности.
Ето защо супер агентите на ClickUp изглеждат като някакъв вид чит код.
Това са персонализирани AI съотборници, които разбират работата ви, използват мощни инструменти и сътрудничат като хора – всичко това в работната ви среда ClickUp.
Още по-добре: не е нужно да проектирате всичко от нулата. ClickUp ви позволява да създадете Super Agent с помощта на конструктор на естествен език (известен още като Super Agent Studio), така че можете да опишете какво искате да прави (на обикновен английски) и да го усъвършенствате постепенно.
Как да създадете + тествате Super Agent в ClickUp
Нека ви разведем през процеса на създаване на Super Agent в ClickUp (без да прекъсвате реалната си работа):
1) Първо създайте пространство „Sandbox” (вашата безопасна зона за тестване)
Създайте пространство като 🧪 Agent Sandbox с реалистични задачи, документи и персонализирани статуси в ClickUp. Това прилича на вашите пространства в ClickUp, където се извършва реалната работа. Така вашият агент може да действа въз основа на реалистични данни, но не може случайно да спами вашия екип или да се намесва в работата с клиенти.
2) Създайте своя супер агент на естествен език
За да създадете ClickUp Super Agent:
- В глобалната навигация изберете AI. Ако не виждате AI в глобалната навигация, кликнете върху менюто Още, след което изберете AI. Можете също да закачите AI в глобалната навигация.
- Ако не виждате AI в глобалната навигация, кликнете върху менюто Още, след което изберете AI. Можете също да закачите AI към глобалната навигация.
- Ако не виждате AI в глобалната навигация, кликнете върху менюто Още, след което изберете AI. Можете също да закачите AI към глобалната навигация.
- В страничната лента на AI Hub кликнете върху New Super Agent (Нов супер агент).
- В полето за подсказване започнете да пишете подсказване за вашия Super Agent Научете повече за най-добрите практики за подсказване на ClickUp Super Agent!
- Конструкторът ще ви помогне да създадете Супер агент, като ви задава въпроси.
- Когато създаването приключи, в дясната странична лента ще се покаже профилът на вашия Super Agent. Ако сте доволни от профила на вашия Super Agent, той е готов! Веднага след създаването му, Super Agent ще ви изпрати съобщение, в което ще опише какво може и какво не може да прави. Можете да взаимодействате с Super Agent, като пишете въпроси или го помолите да усъвършенства някоя от настройките си.
- Ако сте доволни от профила на вашия Super Agent, той е готов!
- Веднага след създаването му, Super Agent ще ви изпрати лично съобщение, в което ще опише какво може и какво не може да прави.
- Можете да взаимодействате със Super Agent, като въвеждате въпроси или го молите да усъвършенства някоя от настройките си.
- Ако сте доволни от профила на вашия Super Agent, той е готов!
- Веднага след създаването му, Super Agent ще ви изпрати лично съобщение, в което ще опише какво може и какво не може да прави.
- Можете да взаимодействате със Super Agent, като въвеждате въпроси или го молите да усъвършенства някоя от настройките си.
📌 Примерна подсказка:
Вие сте супер агент за сортиране на спринтове. Когато постъпи сигнал за грешка, създайте или актуализирайте задача, определете отговорник, поискайте липсващи подробности и задайте приоритет въз основа на въздействието.
По-скоро визуален тип? Гледайте това видео за стъпка по стъпка ръководство за създаване на първия си Super Agent в ClickUp:
3) Тествайте го по същия начин, по който вашият екип ще го използва в действителност.
ClickUp прави това изключително практично:
- Изпратете съобщение на агента, за да усъвършенствате поведението и крайните случаи.
- @споменете го в задачи, документи или чат в ClickUp, за да видите как реагира в контекста.
- Възложете задачи на агента, за да може той да се занимава с работните елементи.
- Активирайте го чрез график или автоматизации, когато сте готови.
Това е голямата победа: вашият агент се учи в реалната среда, в която ще работи, а не в играчка CLI loop.
4) Задействайте го с автоматизации (така че да работи, без да се налага да го наблюдавате)
След като се държи добре в Sandbox, свържете го със събития като:
- „Когато статуса се промени на Необходима е сортировка → задействайте Super Agent“
- „Когато се създаде нова задача в Bugs → задействайте Super Agent”
5) Отстранявайте грешки по-бързо с помощта на аудитния дневник на Super Agents
Вместо да гадаете какво се е случило, използвайте аудиторския дневник на Super Agents, за да проследите дейността на агента и дали тя е била успешна или неуспешна.
Това се превръща във вашата вградена „наблюдаемост на агента“, без да е необходимо първо да създавате тръбопровод за регистриране.
Тази настройка е причината супер агентите да са по-лесни за използване от агентите, създадени самостоятелно с инструменти като Claude.
Заключение: Как да създадете агенти, които вършат работата
AI агентите бързо се превръщат в истинската история за производителността на това десетилетие. Но само тези, които могат да завършат работата, ще имат значение.
Какво отличава един ефектен прототип от агент, на който наистина имате доверие?
Три неща: способността на агента да остава в контекста, да предприема правилните действия с инструменти и да проверява резултатите без да се заплита.
Започнете с малки стъпки. Изберете един високоценен работен процес. Дайте на вашия агент ясни инструкции, реални инструменти и цикъл, който знае кога да спре. След това преминете към настройки с няколко агенти, само когато първата ви версия е стабилна, предсказуема и наистина полезна.
Готови ли сте да преминете от експерименти с агенти към реално изпълнение?
Свържете агента си с работното си пространство в ClickUp. Или създайте супер агент в ClickUp! В двата случая, създайте безплатен акаунт в ClickUp, за да започнете!
Често задавани въпроси (FAQ)
Claude Agent SDK е официалната платформа на Anthropic за създаване на агентни приложения, която предлага вградени модели за използване на инструменти, памет и управление на цикли. Макар че улеснява разработката, тя не е задължителна; можете да създадете мощни агенти, използвайки стандартния API на Claude с вашия собствен код за оркестриране. Или използвайте готова настройка като ClickUp Super Agents!
Чатботовете са проектирани да отговарят на единични команди и след това да чакат следващата команда, докато агентите работят автономно в непрекъснати цикли. Агентите могат да събират контекст, да използват инструменти, за да предприемат действия, и да проверяват резултатите, докато постигнат определена цел, и всичко това без да се нуждаят от постоянна човешка насока.
Да, агентите на Claude са изключително подходящи за задачи по управление на проекти, като създаване на задачи от бележки от срещи, актуализиране на статуса на проекти и отговаряне на въпроси за работата на вашия екип. Те стават още по-мощни, когато са свързани с унифицирано работно пространство като ClickUp, където всички relevante данни и контекст се намират на едно място.
Claude Code е инструмент, специално създаден за ускоряване на разработката с моделите на Claude, но архитектурните модели и уменията, които дефинирате, са преносими. Ако се нуждаете от поддръжка на multi-LLM за вашия проект, ще трябва да използвате подход, който е по-независим от рамката, или инструмент, който е специално създаден за превключване на модели.