Как да създадете AI агенти с помощта на Google Gemini

Ако някога сте създавали работен процес, който започва като „просто скрипт“ и бързо се превръща в мини продукт, вече знаете защо създаването на AI агенти става все по-популярно.

Един солиден AI агент може да приема потребителски вход, да извиква налични инструменти, да извлича данни от подходящи източници и да поддържа процеса в движение, докато задачата не бъде изпълнена.

Тази технологична промяна вече се ускорява и Gartner очаква, че 40% от корпоративните приложения ще включват AI агенти за конкретни задачи през тази година.

Това е мястото, където Google Gemini се вписва идеално. С достъп до моделите на Gemini чрез Gemini API, можете да създадете всичко – от прост AI агент, който изготвя отговори, до агент с инструменти, който извършва проверки и обработва сложни задачи в няколко стъпки.

В това ръководство за създаване на AI агенти с помощта на Google Gemini ще научите защо моделите Gemini на Google са практичен избор за работните процеси на агентите и как да преминете от първата команда към работеща верига, която можете да тествате и пуснете в употреба.

Какво е AI агент?

AI агентът е система, която може да изпълнява задачи от името на потребителя, като избира действия за постигане на цел, често с по-малко стъпка по стъпка указания, отколкото стандартен чатбот. С други думи, той не само генерира отговор, но и решава какво да направи след това въз основа на целта на агента, текущия контекст и инструментите, които има право да използва.

Практичен начин да се мисли за това е: чатботът отговаря, агентът действа.

Повечето съвременни настройки на агенти включват няколко основни елемента:

Тук се включват и многобройните агенти. В многоагентните системи може да имате един агент, който планира, друг, който извлича данни, и трети, който пише или валидира резултатите. Този вид многоагентно взаимодействие може да работи добре, когато задачите имат ясни роли, като „изследовател + писател + QA“, но също така добавя координационни разходи и повече точки на отказ.

По-късно ще видите как да започнете първо с една агентна верига, а след това да я разширите само ако това наистина е от полза за вашата работа.

Защо да използвате Google Gemini за създаване на AI агенти?

Използването на Google Gemini за агенти има няколко предимства, особено ако искате да преминете от прототип към нещо, което можете да изпълнявате надеждно в реален продукт.

✅ Ето защо трябва да използвате Gemini за създаване на AI агенти:

Вградено използване на инструменти и извикване на функции

Gemini поддържа извикване на функции, така че вашият агент може да реши кога се нуждае от външна функция и да й предаде структурирани параметри. Това е разликата между „Мисля, че отговорът е...“ и „Извиках крайната точка за ценообразуване и потвърдих най-новата стойност“.

Тази функционалност е основна за всеки инструментален агент, който трябва да извлича данни или да задейства действия.

Дълъг контекст за многоетапна работа

Много работни процеси на агенти се провалят, защото губят нишката. Gemini включва модели, които поддържат много големи контекстни прозорци, което помага, когато вашият агент трябва да запази дълъг разговор, спецификация, логове или фрагменти от код в работната памет, докато се повтаря.

Например, Gemini в Pro има контекстно прозорец от един милион токена.

Мултимодални входни данни, когато вашите „данни“ не са само текст

Агентите рядко работят само с обикновен текст. Моделите Gemini поддържат мултимодални подсказки, които могат да включват съдържание като изображения, PDF файлове, аудио или видео, в зависимост от избрания от вас път на интеграция.

Това е важно за екипи, които създават агенти, които преглеждат файлове, извличат подробности или валидират резултатите спрямо изходния материал.

Опции за заземяване за по-надеждни отговори

Ако вашият агент трябва да отговаря въз основа на конкретни източници, можете да използвате модели за свързване, които свързват Gemini с външни системи (например, търсене в предприятието или индексирано съдържание), вместо да разчитате само на общата информация на модела. Това също преодолява проблема с данните за обучение на AI и крайната дата на неговите знания.

Това е особено важно за продуктовите екипи, които се интересуват от възможността за одит и намаляване на неподкрепените претенции.

Силна поддръжка в рамките на отворени софтуерни платформи

Ако не искате да създавате всичко от нулата, Gemini се използва често с отворени софтуерни рамки като LangChain и LlamaIndex, заедно с оркестрационни слоеве като LangGraph.

Това ви дава по-бърз начин да създадете агенти, които могат да се справят с маршрутизирането на инструменти и многоетапни потоци, без да преоткривате или пренаписвате основите.

Практична начална точка и ценови нива

За много екипи първата стъпка е експериментирането. В документите на Google се отбелязва, че използването на Google AI Studio е безплатно в наличните региони, а самият Gemini API предлага безплатни и платени нива с различни лимити на тарифите.

Това улеснява бързото създаване на прототипи, а след това и мащабирането, след като дизайнът на вашия агент е стабилен.

Пътят от прототипите до контролираното внедряване

Ако искате корпоративен контрол, Google предлага и платформа за агенти под Gemini Enterprise, фокусирана върху разгръщането и управлението на агенти на едно място. Ако искате среда за създаване с модели Gemini на ниво платформа, можете да използвате Agent Builder като част от нейния стек.

Тази комбинация може да ви се стори изненадващо проста, след като стандартизирате начина, по който вашият агент извиква инструменти, валидира отговори и излиза чисто, когато не може да потвърди отговор.

Как да започнете с Google Gemini

Чудите се как да започнете с Google Gemini? Нека ви го улесним.

Става въпрос основно за настройване на безопасен достъп и избор на път за развитие, който съответства на вашата система. Ако създавате прототип на прост AI агент, Gemini API и API ключ ще ви помогнат да започнете бързо.

Ако създавате агенти за производствени работни процеси, трябва да планирате сигурно боравене с ключове и ясен процес на тестване още от първата стъпка.

✅ Нека да разгледаме стъпките за започване с Google Gemini по-долу:

Стъпка 1: Потвърдете предварителните изисквания и изберете къде да работи вашият агент

Първата стъпка е да използвате Google акаунт и да отворите Google AI Studio, тъй като Google го използва за управление на Gemini API ключове и проекти. Това ви дава чиста отправна точка за достъп и ранни тестове.

След това решете къде ще работи AI агентът. Ключовите указания за сигурност на Google предупреждават да не се вграждат API ключове в браузъра или мобилния код и да не се записват ключове в контрола на източника.

Ако планирате да създадете агенти за бизнес работни потоци, трябва да пренасочите Gemini API повикванията през бекенд. По този начин можете да контролирате достъпа, регистрирането и мониторинга.

Стъпка 2: Създайте и защитете своя Gemini API ключ

За да използвате Gemini за създаване на AI агенти, трябва да генерирате своя Gemini API ключ в Google AI Studio. Официалната документация на Google ви води през процеса на създаване и управление на ключове там. Трябва да третирате този ключ като производствена тайна, защото той контролира достъпа и разходите за вашия акаунт.

След като създадете ключа, съхранете го като променлива на средата в системата, в която работи вашият агент. В указанията за миграция на Google се отбелязва, че настоящият SDK може да чете ключа от променливата на средата GEMINI_API_KEY , което пази тайните извън вашия код и извън споделените файлове.

Тази стъпка помага на вашия екип, като отделя разработката от управлението на тайни. Можете да ротирате API ключа, без да променяте кода, и да запазите различни ключове за разработка и производство, когато се нуждаете от чисти контроли за достъп.

Стъпка 3: Инсталирайте официалния Gemini SDK

Google препоръчва Google GenAI SDK като официална, готова за производство опция за работа с модели Gemini, която поддържа множество езици, включително Python и JavaScript.

Ако работите с Python, инсталирайте пакета google-genai. Той поддържа както Gemini Developer API, така и Vertex AI API. Това е полезно, когато създавате агенти, които могат да започнат като експерименти, а по-късно да се нуждаят от по-подходяща за предприятието среда.

Ако работите с JavaScript или TypeScript, Google документира @google/genai SDK за прототипиране. Трябва да запазите API ключа на сървърната страна, когато преминете от прототипите. Тук можете да защитите достъпа и да предотвратите изтичане на информация чрез клиентския код.

Как да създадете AI агент с Gemini стъпка по стъпка

Създаването на AI агент с моделите Gemini на Google е изненадващо лесно, когато следвате модулен подход. Започвате с основно извикване на модела, а след това добавяте използването на инструмента чрез извикване на функция. След това обхващате всичко в цикъл, който може да взема решения, да действа и да спира безопасно.

Този процес позволява на разработчиците да преминат от прост агент, който само чати, към сложна система, способна да изпълнява комплексни задачи чрез използване на инструменти.

✅ Следвайте тези стъпки, за да създадете функционален агент, който може да взаимодейства със света чрез извикване на функция или търсене в източници на данни:

Стъпка 1: Настройте основното генериране на текст

Започнете с прост AI агент, който приема входни данни от потребителя и връща отговор, който съответства на целта на агента. Първата ви стъпка е да дефинирате:

Полезен подход е да поддържате подсказките кратки и ясни, а след това да ги повтаряте с подсказващо инженерство, след като видите реални резултати. Насоките на Google за разработване на агенти са основно: започнете с нещо просто, тествайте често, усъвършенствайте подсказките и логиката по време на работа.

✅ Ето един прост пример на Python, който можете да изпълните като отправна точка:

По същество това създава мост между вашата локална среда и големите езикови модели на Google.

💡 Професионален съвет: Поддържайте инженерството на подсказките си в съответствие с шаблона за подсказки Gemini на ClickUp.

Получете безплатен шаблон

Шаблонът Gemini Prompts на ClickUp е готов за употреба ClickUp Doc, който ви предоставя голяма библиотека с Gemini подсказки на едно място, предназначена да ви помогне да получите бързо идеи и да стандартизирате начина, по който вашият екип пише подсказки.

Тъй като се съхранява като един документ, можете да го третирате като споделен източник на истина. Това е полезно, когато няколко души създават команди за един и същ агент и искате последователни входни данни, по-малко отклонения и по-бърза итерация между експериментите.

🌻 Ето защо ще харесате този шаблон:

• Повторно използвайте модели за използване на инструменти и извикване на функции при създаването на агенти, които се нуждаят от структурирани резултати.
• Стандартизирайте подсказките в екипа, така че едно и също въвеждане от страна на потребителя да води до по-предвидими отговори.
• Създайте ролеви подсказки за системи с множество агенти, като работни процеси на планиращи, изследователи и рецензенти.
• Създайте бързи тестови подсказки за валидиране на крайни случаи, преди да пуснете агентна верига.
• Създайте лек списък с задачи за преглед, усъвършенстване и одобрение от продуктовия и инженерния екип.

Стъпка 2: Добавете използване на инструменти и извикване на функции

След като вашият агент, работещ само с текст, заработи, добавете използване на инструменти, така че моделът да може да извиква код, който вие контролирате. Функцията за извикване на Gemini е проектирана за това: вместо да генерира само текст, моделът може да поиска име на функция плюс параметри, така че вашата система да може да изпълни действието и да изпрати резултатите обратно.

Типичният работен процес изглежда така:

Ако искате да си спестите главоболия с анализа, използвайте структурирани изходи (JSON Schema), за да може моделът да връща предсказуеми, типово безопасни данни. Това е особено полезно, когато вашият агент генерира входни данни за инструменти.

✅ Ето код на Python, който ще ви помогне да зададете формата:

Този скрипт дава на AI „способността“ да взаимодейства с вашите собствени външни системи – в този случай, вътрешна база данни за билети за поддръжка.

Стъпка 3: Създайте цикъла на агента

Сега преминавате от „единичен отговор“ към агент, който може да повтаря, докато достигне условие за изход. Това е цикълът, който повечето хора имат предвид, когато говорят за „агентски режим“:

За да поддържате контекста, без да претрупвате подсказката:

Искате да имате няколко агенти или системи с много агенти? Започнете първо с една агентна верига, а след това разпределете отговорностите (например: агент планиращ, агент инструменти, агент рецензент).

Google също така подчертава отворените софтуерни рамки, които улесняват този процес, включително LangGraph и CrewAI, в зависимост от това колко контрол искате да имате върху взаимодействието между множество агенти.

✅ Ето един практичен модел на цикъл, който можете да използвате:

AI е мозъкът (решава какво да се направи), а тази Python верига е тялото (извършва действителната работа по извличане на данни).

MAX_TURNS = 8 е предпазна мярка. Ако AI се обърка и продължава да извиква инструменти в безкраен цикъл, това гарантира, че скриптът ще спре след 8 опита, спестявайки ви пари и API квота.

Стъпка 4: Тествайте своя AI агент

Тествайте своя AI агент, за да се уверите, че той се държи правилно в конкретни сценарии.

Добавете тестове на три нива:

Практическо правило: Третирайте всяко извикване на инструмент като производствен API. Проверявайте входните данни, записвайте изходните данни и се справяйте безопасно с грешките.

По избор: Използвайте Gemini агентски конструктор или отворени рамки.

Ако не искате да свързвате всичко на ръка, Google поддържа няколко маршрута от типа „builder“:

Най-добри практики за създаване на AI агенти с Gemini

Когато създавате AI агенти за бизнес работни потоци, оптимизирайте за надеждност, преди да оптимизирате за интелигентност. Gemini 3 ви дава по-голям контрол върху начина, по който моделът разсъждава и взаимодейства с инструментите. Това ви помага да създавате агенти, които се държат последователно при сложни задачи и реални системи.

✅ Ето някои най-добри практики за създаване на AI агенти с Gemini:

Започнете с агентна спецификация, която налага граници.

Определете целта на агента и условията за изход, преди да напишете код. Това е мястото, където много проекти за агенти се провалят, особено когато агентът може да задейства действия в клиентски или производствени системи. Много инициативи за агенти с изкуствен интелект се отменят, когато екипите не могат да докажат стойността им или да контролират риска.

Настройте дълбочината на разсъжденията, за да съответстват на задачата.

Gemini 3 въведе контрол на нивото на мислене, който ви позволява да променяте дълбочината на разсъжденията за всяко заявка. Трябва да използвате разсъждения на високо ниво при планирането и отстраняването на грешки, както и при стъпки, които изискват много инструкции. Използвайте разсъждения на ниско ниво при рутинни стъпки, при които латентността и разходите са по-важни от дълбокия анализ. Този контрол балансира производителността на LLM.

Инструменти за дизайн като API за продукти

Поддържайте всяка функция ограничена, като й дадете ясно име и поддържате строги параметри. Извикването на функции става по-надеждно, когато моделът избира между малък набор от добре дефинирани инструменти. Съдържанието на Google Gemini 3 също подчертава надеждното извикване на инструменти като ключов елемент за създаването на полезни агенти.

Поддържайте повърхността на инструмента си малка и безопасна

Трябва да контролирате до кои инструменти има достъп агентът и какво може да прави всеки инструмент. Вмъкнете проверки за разрешения във вашата система. Записвайте всяко извикване на инструмент с входни и изходни данни, за да можете да отстранявате грешки и да докажете какво е направил агентът по време на инцидент.

Третирайте оценката като изискване към продукта

Трябва да проверите дали агентът действително е изпълнил задачата, а не дали е формулирал отговора по един и същи начин всеки път. При всяко изпълнение проверете дали агентът е избрал правилния инструмент и е изпратил валидни входни данни. Уверете се, че това води до правилния краен резултат във вашата система.

Можете също да изпълните малък набор от тестове на сценарии, базирани на реални заявки от потребители и реални формати на данни. Работните процеси на агентите, като попълване на формуляри и уеб действия, често се провалят в крайни случаи, освен ако не ги тествате специално.

Направете мултимодалните входни данни ясни, когато са важни

Ако вашият работен процес включва PDF файлове, екранни снимки, аудио или видео, трябва да планирате как агентът ще интерпретира всеки формат. Gemini 3 Flash Preview поддържа мултимодални входни данни, което помага да се опрости начинът, по който вашата система обработва смесени работни артефакти.

Контролирайте разходите и латентността от първото създаване

Циклите на агентите могат да нараснат бързо, когато заявката стане сложна. Задайте ограничения за броя на опитите и времеви ограничения, за да не може агентът да работи безкрайно, и обработвайте повторените опити в системата си, за да не се натрупват грешките.

Добавете потвърждения преди необратими действия, особено когато агентът актуализира записи или задейства последващи работни процеси.

Уверете се, че сте разделили рутинните стъпки от стъпките, изискващи задълбочено разсъждение. Това ще ви помогне да поддържате бързината на ежедневните заявки, като запазите по-тежкото разсъждение за малкото задачи, които действително се нуждаят от него.

📽️Гледайте видео: Искате AI да работи за вас, а не само да добавя шум? Научете как да извлечете максимума от AI с това видео.

Ограничения при използването на Google Gemini за създаване на AI агенти

Gemini ви предоставя солидни градивни елементи за агенти, но производственият агент се проваля всеки път по едни и същи причини. Той губи контекста или създава инструмент, който вашата система не може да изпълни безопасно. Ако планирате тези ограничения предварително, ще избегнете повечето изненади след първия си пилотен проект.

✅ Ето някои от ограниченията при използването на Google Gemini за създаване на AI агенти:

Квотите и ограниченията на скоростта могат да създадат пречка за реалното използване

Gemini API налага ограничения на скоростта, за да защити производителността на системата и справедливото използване, така че агент, който работи в тестови режим, може да забави работата си при реален трафик. Трябва да очаквате да проектирате за пакетиране и опашки, когато няколко потребители задействат агента едновременно.

Филтрите за безопасност могат да блокират доброкачествени бизнес заявки.

Gemini API включва вградено филтриране на съдържание и настройваеми настройки за безопасност. Тези филтри понякога могат да блокират съдържание, което е безвредно в бизнес контекст, особено когато агентът се занимава с чувствителни теми или текст, генериран от потребители.

Трябва да тествате настройките за безопасност спрямо реалните си команди и работни процеси, а не само спрямо демонстрационните команди.

Контекстните прозорци ограничават колко може да „вижда“ вашият агент наведнъж.

Всеки модел Gemini има контекстно прозорец, измерван в токени. Този лимит ограничава количеството входяща информация и история на разговорите, които можете да изпратите в едно заявка. Когато го надвишите, се нуждаете от стратегия, като обобщаване или извличане от източници на данни.

Управлението на ключовете се превръща в риск, веднага щом напуснете прототипите.

Агентите често трябва да работят непрекъснато, което означава, че API ключът се превръща в оперативна инфраструктура. Ако ключът бъде разкрит, употребата и разходите могат да скочат, а агентът може да разкрие достъп, който не сте имали намерение да предоставите.

Трябва да третирате ключа като всяка друга производствена тайна и да го държите извън кода и хранилищата на клиента.

Контролът на сигурността в предприятието зависи от мястото, където го внедрявате.

Ако се нуждаете от строги контроли на мрежата и криптирането, наборът от опции зависи от това дали изпълнявате Gemini чрез Vertex AI и контролите на Google Cloud.

Google Cloud документира функции като VPC Service Controls и ключове за криптиране, управлявани от клиента, за Vertex AI. Това е важно за регулираните работни процеси и обработката на клиентски данни.

Тестването е по-трудно от нормалния код, защото резултатите варират.

Дори когато кодът ви е правилен, отговорите на модела могат да варират при различните изпълнения. Това може да наруши строгите работни процеси, когато агентът трябва да генерира структурирани входни данни за инструмента или последователни решения. Трябва да намалите случайността при тестовете за маршрутизиране на инструмента и да валидирате всеки аргумент на функцията.

Освен това, трябва да фокусирате тестовете си върху крайните състояния, които системата ви може да провери, а не върху точната формулировка.

Алтернативен инструмент за създаване на AI агенти: ClickUp

Създаването на AI агенти в Gemini има своите предимства, но може бързо да се превърне в тежка задача по отношение на кода. Започвате с подсказки и извикване на функции. След това свързвате използването на инструмента, се занимавате с настройката на API ключа и поддържате контекста в цикъла на агента, така че той да може да завърши сложни задачи без отклонения.

Ето как се проявява разрастването на работата, когато екипът използва различни инструменти за управление на работните си процеси и последващи действия.

Сега добавете към картината разрастването на AI. Различните екипи пробват различни AI инструменти и никой не е сигурен кои резултати са надеждни или кои данни е безопасно да се споделят. Дори ако знаете как да създавате AI агенти с Google Gemini, в крайна сметка се занимавате повече с управлението на инфраструктурата, отколкото с резултатите.

Тук конвергентното AI работно пространство като ClickUp играе важна роля. То позволява на екипите да създават и управляват агенти в същото работно пространство, където вече се извършва работата, така че агентите да могат да действат върху реални задачи, документи и разговори, вместо да остават затворени в отделен прототип.

✅ Нека да видим как ClickUp действа като подходяща алтернатива за създаване на AI агенти:

Поддържайте многоетапната работа с ClickUp Super Agents

Когато създавате агенти с Gemini, голяма част от усилията се влагат в оркестрирането. Вие определяте целта на агента, избирате инструментите, проектирате цикъла и поддържате контекста чист.

ClickUp Super Agents работят като AI съотборници, подобни на хора, във вашето работно пространство, така че могат да сътрудничат там, където вече се извършва работата. Можете да контролирате до кои инструменти и източници на данни имат достъп AI агентите, а те могат да поискат одобрение от човек за важни решения.

ClickUp Super Agents са сигурни, контекстуални и адаптивни. Те могат да работят по график, да реагират на тригери и да изпълняват реални работни задачи, като изготвяне на документи, актуализиране на задачи, изпращане на имейли и обобщаване на срещи.

Научете повече за тях в това видео

✅ Ето как Super Agent Builder на ClickUp ви помага да създавате AI агенти:

💡 Професионален съвет: Използвайте ClickUp Whiteboards , за да проектирате работния процес на вашия Super Agent, преди да го създадете.

Супер агентите работят най-добре, когато им дадете ясна задача и ясни условия за спиране. ClickUp Whiteboards ви помага да визуализирате целия работен процес, така че вие и вашият екип да се споразумеете какво трябва да прави супер агентът, преди да започне да изпълнява задачи и актуализации.

• Картографирайте цикъла на агента с входна точка, точки за вземане на решения, инструменти и условия за изход.
• Избройте какво може да променя Супер агентът и какво трябва да изисква одобрение от човек.
• Превърнете крайния работен процес в задачи, които вашият екип може да възлага и проследява.

Стандартизирайте повтарящи се работни процеси с ClickUp Autopilot Agents.

Не всеки „агент“ се нуждае от усъвършенствано мислене. Много екипи просто искат повторяемо изпълнение: сортиране на заявка, препращане, запитване за липсваща информация, актуализиране на статуса или публикуване на актуализация, когато нещо се промени. Ако създадете всичко това от нулата в Gemini, ще прекарвате време в поддържане на код за работни процеси, които трябва да бъдат предвидими.

Агентите на ClickUp Autopilot са проектирани точно за това. Те изпълняват действия въз основа на определени тригери и условия, на конкретни места (включително списъци, папки, пространства и чат канали). Те следват вашите инструкции, използвайки конфигурирани знания и инструменти.

💡 Професионален съвет: Използвайте ClickUp Automations , за да задействате агентите на ClickUp Autopilot в подходящия момент.

Ако създавате агенти с Gemini, най-трудната част за мащабиране не е моделът. Това е надеждността: да се уверите, че правилното действие се изпълнява в точното време, всеки път. ClickUp Automations ви предоставя тази събитиево-управлявана основа във вашето работно пространство, така че работните потоци на агентите се задействат от реални работни сигнали (промени в статуса, актуализации, съобщения).

Най-полезният модел за техническите и продуктовите екипи е да третират ClickUp Automations като диспечер:

• Използвайте тригер + условие, за да решите кога да се изпълни агентът.
• Добавете допълнителни инструкции, когато е необходимо (особено за Super Agents), така че агентът да работи в подходящия контекст за момента.
• Стартирайте агент на автопилот от Automation Builder, като използвате действието Launch Autopilot Agent, когато работният процес се нуждае от повтарящо се изпълнение.
• Активирайте Super Agent, използвайки тригери и условия за автоматизация, когато искате по-гъвкава, многоетапна работа (и добавете допълнителни инструкции за автоматизация, ако е необходимо).
• Стартирайте агент, когато в канал бъде публикувано съобщение в чат, така че приемането и сортирането да могат да се извършват там, където действително се появяват заявките.
• Поддържайте последователност в изпълнението на агентите в различните екипи, като използвате една и съща логика за автоматизация в едни и същи места в работния процес (списъци, папки, пространства, чат канали).

Отговаряйте на повтарящи се въпроси в чата с ClickUp Ambient Answers

В натоварените продуктови и инженерни екипи всяка седмица възникват едни и същи въпроси. Какво се е променило в обхвата, какво е блокирано, какво е последното решение и къде е текущата версия на процеса? Хората питат в чата, защото е по-бързо от търсенето, а отговорът често зависи от това, което е актуално в момента в задачите и документите.

ClickUp Ambient Answers работи в чат каналите и отговаря с контекстно-ориентирани отговори. То е предназначено за запитвания в стил „въпрос-отговор“ в чата, така че вашият екип може да получи отговор, без някой да трябва ръчно да извлича линкове и резюмета.

✅ Ето как ClickUp Ambient Answers помага:

💡 Професионален съвет: Използвайте ClickUp Chat , за да направите ClickUp Ambient Answers по-надеждни.

Ambient Answers работи по-добре, когато вашият чат канал остава свързан с реалния работен контекст. ClickUp Chat поддържа превръщането на съобщения в задачи, използва AI за обобщаване на теми и поддържа разговорите свързани с работата.

• Превърнете повтарящите се заявки в свързани задачи, така че „отговорът“ да се превърне в проследявана работна задача.
• Използвайте публикациите в канала за актуализации на процесите, за да можете по-лесно да се позовавате на ключовия контекст по-късно.
• Поддържайте обхвата на канала ограничен (една продуктова област или един работен процес), за да отговорите на агента да останат последователни.
• Използвайте AI обобщения за дълги низове, за да могат заинтересованите страни да се запознаят с информацията, без да препрочитат всичко.

Ускорете настройката на AI агентите с ClickUp Brain

Когато започнете да създавате AI агент, трябва да настроите работата и да имате ясна дефиниция на задачата. Нужен ви е и надежден източник на материали и чист начин да превърнете резултатите в реални работни елементи. Ако направите това първо в код, ще прекарате време в изграждане на скеле, преди да можете да докажете стойността.

ClickUp Brain съкращава фазата на настройка, като ви предоставя множество градивни елементи в едно работно пространство. Можете да извличате отговори, да превръщате отговорите в задачи и да превръщате срещите в обобщения и действия.

Тези функции ви помагат да дефинирате задачите на агента и да генерирате структурирани резултати, които вашият екип може да изпълни.

✅ Ето как ClickUp Brain ви помага в работата с AI агенти:

💡 Съвет от професионалист: Използвайте ClickUp Brain MAX , за да проектирате и валидирате работния процес на вашия AI агент.

ClickUp Brain MAX ви помага да преминете от груба идея за AI агент към работен процес, който можете действително да реализирате. Вместо да пишете първо цялата агентна верига, можете да използвате Brain MAX, за да дефинирате целта на агента и да начертаете стъпките на инструмента. След това тествайте крайните случаи, използвайки същия език, който ще използват вашите потребители.

• Записвайте бързо изискванията с Talk to Text, като изговаряте неясни искания на заинтересовани страни и ги преобразувате в структуриран план за агента с стъпки, извиквания на инструменти и условие за изход.
• Проверете контекста с Enterprise Search, като извлечете най-новите спецификации, бележки за решения и актуализации на задачите от работното си пространство, преди да финализирате подсказките и инструкциите за инструментите.
• Тествайте агента за устойчивост, като помолите ClickUp Brain MAX да генерира крайни случаи и сценарии за отказ, след което пренапишете вашите команди и правила за инструментите, за да се справите с тези случаи безпроблемно.
• Превключвайте между различни AI модели (ChatGPT, Claude или Gemini), за да генерирате различни резултати в зависимост от вашите изисквания.

Създавайте и изпълнявайте AI агенти по-бързо с ClickUp

Google Gemini ви предоставя солидна основа за създаване на AI агент, когато искате персонализирана логика и контрол над инструментите във вашата собствена кодова база. Вие определяте целта, свързвате инструментите чрез извикване на функции и повтаряте, докато агентът не започне да се държи надеждно в реални работни процеси.

С разрастването на бизнеса ви, истинският натиск се прехвърля към изпълнението. Необходимо е работата на вашия агент да остане свързана с задачите, документите, решенията и отчетността на екипа. Това е мястото, където ClickUp се превръща в практичен вариант, особено когато искате да създадете агенти без код и да ги поддържате близо до доставката.

Ако искате работните процеси на вашите AI агенти да останат последователни във всички екипи, централизирайте работата на едно място. Регистрирайте се безплатно в ClickUp още днес ✅.