Как создать своего первого AI агента: полный пошаговый гайд

Что мы будем создавать

В этом туториале мы создадим агента конкурентного мониторинга. Каждую неделю он будет:

1. Обходить сайты трёх конкурентов
2. Фиксировать новые страницы, акции, изменения цен
3. Составлять сводный отчёт
4. Отправлять его вам в Telegram

Раньше это занимало 2–3 часа в неделю. С агентом — 0 минут. Он делает всё сам.

Если у вас другая задача — принцип тот же. Что такое AI агент — прочитайте сначала, если не знакомы с концепцией.

Шаг 1: Выбрать цель агента

Главная ошибка новичков — хотят сделать «умного агента на все случаи жизни». Это путь к разочарованию. Лучший первый агент — решает одну конкретную рутинную задачу.

Хорошие кандидаты для первого агента:

• Еженедельный парсинг цен / акций конкурентов
• Генерация контент-плана на основе трендов
• Сбор данных из Google Analytics в сводную таблицу
• Мониторинг упоминаний бренда в соцсетях
• Обработка входящих заявок и создание карточек в CRM

Выберите задачу и ответьте на три вопроса:

1. Что является входными данными для этой задачи?
2. Что является результатом?
3. Какие шаги нужно выполнить между входом и выходом?

Ответы на эти вопросы — это почти готовое ТЗ для вашего агента.

Шаг 2: Установить Claude Code

Claude Code — лучший инструмент для создания первого агента. Он понимает русский язык, умеет сам писать код для своих инструментов и работает прямо в терминале.

Подробная инструкция по установке — в отдельной статье: как установить Claude Code на macOS.

Краткая версия:

# Установить Node.js (если ещё нет): nodejs.org
# Затем установить Claude Code
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

# Запустить и авторизоваться
claude

После авторизации вы попадёте в интерактивный терминал, где можно давать задания на русском языке.

Шаг 3: Создать CLAUDE.md — мозг агента

CLAUDE.md — это системный файл инструкций, который Claude Code читает при каждом запуске. По сути, это «должностная инструкция» для вашего агента.

Создайте папку для проекта и файл внутри:

mkdir ~/agents/competitor-monitor
cd ~/agents/competitor-monitor
touch CLAUDE.md

Пример CLAUDE.md для агента конкурентного мониторинга:

# Агент конкурентного мониторинга

## Роль
Ты — аналитик, который отслеживает активность конкурентов
и составляет еженедельные отчёты.

## Задача
Каждый запуск:
1. Открой сайты конкурентов (список в competitors.txt)
2. Зафиксируй: новые страницы, акции, изменения цен
3. Сравни с предыдущим отчётом (previous_report.json)
4. Составь сводку изменений
5. Сохрани в report_ДАТА.md
6. Отправь отчёт в Telegram (используй telegram_bot.py)

## Формат отчёта
- Краткое резюме (3-5 пунктов) в начале
- Детали по каждому конкуренту
- Рекомендации: на что обратить внимание

## Конкуренты
Список читай из файла competitors.txt

Чем конкретнее описание — тем предсказуемее работа агента. Расплывчатые инструкции → непредсказуемые результаты.

Шаг 4: Подключить инструменты

Агент силён ровно настолько, насколько мощны его инструменты. Для нашего агента нужны два: парсер сайтов и Telegram-бот.

Скажите Claude Code прямо в терминале:

Создай файл web_scraper.py — скрипт для парсинга URL.
На вход: URL страницы. На выход: заголовок, мета-описание,
список всех ссылок, текст первых 500 слов. Используй
библиотеки requests и BeautifulSoup4.

Claude напишет скрипт сам. Затем попросите создать telegram_bot.py:

Создай файл telegram_bot.py — скрипт для отправки сообщения
в Telegram. Токен бота и chat_id читай из .env файла.
На вход: текст сообщения. Поддержи Markdown форматирование.

Где взять токен Telegram бота? У @BotFather в Telegram — это официальный бот для создания ботов. Займёт 2 минуты.

MCP серверы — продвинутый вариант

Для более сложных интеграций используйте MCP (Model Context Protocol) — стандарт подключения внешних инструментов к Claude. Готовые MCP серверы есть для: GitHub, Slack, Notion, PostgreSQL, Google Drive и десятков других сервисов.

Шаг 5: Запустить и протестировать

Запустите Claude Code в папке проекта:

cd ~/agents/competitor-monitor
claude

Дайте команду:

Выполни задачу из CLAUDE.md. Начни с сайта первого конкурента.
Покажи промежуточные результаты по ходу работы.

Наблюдайте, как агент работает. Обращайте внимание на:

• Правильно ли он понял задачу?
• На каких шагах возникают ошибки?
• Соответствует ли результат ожиданиям?

После первого запуска отредактируйте CLAUDE.md, уточнив то, что пошло не так. 2–3 итерации — и агент работает стабильно.

Совет: Просите агента объяснять, что он делает: «После каждого шага пиши одну строку: что ты сделал и что получил». Это сильно упрощает отладку.

Шаг 6: Автоматизировать запуск

Чтобы агент запускался автоматически каждую неделю — без вашего участия — используйте cron (macOS/Linux) или Task Scheduler (Windows).

Создайте скрипт запуска:

#!/bin/bash
# run_agent.sh
cd ~/agents/competitor-monitor
echo "Выполни задачу из CLAUDE.md" | claude --no-interactive > logs/$(date +%Y%m%d).log 2>&1

Добавьте в cron (каждый понедельник в 9:00):

crontab -e
# Добавьте строку:
0 9 * * 1 /bin/bash ~/agents/competitor-monitor/run_agent.sh

Теперь каждый понедельник в 9 утра агент сам соберёт данные и пришлёт отчёт в Telegram. Вы только читаете.

Реальный пример: агент конкурентного анализа ai-mrkt.ru

Именно такой агент работает для этого сайта. Каждую неделю он:

1. Парсит 5 конкурирующих блогов об AI для маркетологов
2. Извлекает темы новых статей
3. Проверяет, какие темы ещё не закрыты на ai-mrkt.ru
4. Добавляет идеи в Notion-базу контент-плана
5. Отправляет уведомление в Telegram с кратким резюме

Время создания этого агента: ~3 часа. Еженедельная экономия: 2–3 часа ручной работы. ROI за месяц — очевиден.

Что дальше

После первого агента — масштабируйте:

• Добавьте больше инструментов: Google Sheets для хранения данных, Airtable для базы конкурентов, amoCRM для лидов
• Создайте мультиагентную систему: один агент собирает данные, второй анализирует, третий публикует контент
• Автоматизируйте SEO-блог: как создавать SEO-статьи на автомате с Claude Code

Дмитрий Коновалов

CMO с 10-летним опытом. Строю комьюнити AI-маркетологов в России. Сам создаю агентов и автоматизирую маркетинговые процессы с Claude Code. Делюсь кейсами в Telegram @dima_konovalov_edtech.