Перейти к основному содержимому

ИИ Агент

Описание​

Данный экшен используется для работы с LLM-провайдерами (OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Gemini, Perplexity), позволяет отправлять текстовый промпт из запроса/переменной и получать ответ в переменную.

ИИ Агент — обзор

Как добавить действие в проект?​

Через контекстное меню: Добавить действие → ИИ → ИИ Агент

Добавить в проект

Для чего это используется?​

  • Поддерживать диалог с ИИ
  • Писать и генерировать статьи, посты, тексты
  • Создавать и применять промпты
  • Анализировать и классифицировать данные
  • Автоматизировать создание контента

Принцип работы​

Основные настройки​

Основные настройки

  1. Выбор модуля LLM из выпадающего списка.
  2. Предварительно надо указать ваш API ключ от сервиса в настройках.

Модель​

Настройка модели

Модель — название LLM-модели, которая будет использоваться для генерации текста.

После выбора провайдера список моделей автоматически подгружается в выпадающий список. Если вы используете собственный LLM сервис, укажите название модели вручную.

От выбранной модели зависят:

  • качество ответов;
  • скорость генерации;
  • стоимость запросов.

Лимит токенов​

Лимит токенов — параметр, который ограничивает максимальное количество токенов, которое модель может сгенерировать в ответе.

Подходит для:

  • контроля длины ответа;
  • снижения стоимости API-запросов;
  • уменьшения задержки генерации;
  • предотвращения «слишком длинных» ответов.

Особенности:

  • учитываются именно выходные токены (output), а не входной prompt (контролируйте входной промт в поле «Текст запроса»);
  • если лимит достигнут, генерация останавливается;
  • слишком маленькое значение может обрезать ответ на полуслове.

По умолчанию стоит 400, увеличьте значение если вам нужны длинные ответы (также можете добавить доп. ограничение в тексте промта, например — «Комментарий длиной в 300 символов»).

Токен — не слово и не символ

Важно понимать, что токен — это не слово и не символ, а кусок текста, поэтому длина сильно зависит от языка и текста.

Примерные оценки для современных LLM:

Язык1 токен ≈100 токенов ≈
Английский3–4 символа / ~0.75 слова~70–80 слов
Русский2–3 символа / ~0.4–0.6 слова~40–60 слов
Немецкий2–4 символа~50–70 слов
Китайский1–2 иероглифа~100–150 иероглифов
Японский1–2 символа~80–120 символов
Кодочень зависит от синтаксисачасто токенов больше, чем в обычном тексте
warning

Русский текст обычно «дороже» по токенам, чем английский той же длины.

Температура​

Температура — параметр, который управляет степенью случайности и креативности генерации текста.

Как работает:

  • низкие значения → ответы более точные, предсказуемые и стабильные;
  • высокие значения → ответы более разнообразные, творческие и неожиданные.

Типичный диапазон: от 0 до 2 (в зависимости от LLM).

Практика использования:

  • 0.0–0.3 → код, SQL, документация, точные ответы;
  • 0.4–0.7 → обычный чат и большинство задач (по умолчанию);
  • 0.8–1.2+ → креатив, идеи, сторитейлинг.

Особенности:

  • Температура 0 не гарантирует 100% одинаковый результат, но делает ответы максимально детерминированными;
  • высокая температура повышает вероятность нестандартных формулировок и ошибок.

Текст запроса​

Текст запроса

Текст запроса (или prompt) — это инструкция и входные данные, которые передаются модели для генерации ответа.

подсказка

Можно использовать макросы переменной или проекта.

Именно prompt определяет:

  • что должна сделать модель;
  • в каком формате отвечать;
  • какой стиль использовать;
  • какие данные анализировать.

Хороший prompt обычно включает:

  • задачу;
  • контекст;
  • ограничения;
  • желаемый формат ответа.

Пример хорошего промта для x.com​

Ты активный пользователь Crypto Twitter.

Напиши reply к посту в стиле опытного crypto/AI пользователя.

Тон:
- умный, но не слишком официальный
- коротко и по делу
- допускаются мемные фразы
- максимум 280 символов
- без хэштегов
- без эмодзи-spam

Пост:
{-POST_TEXT-}

Верни только reply.

Положить в переменную​

Выбираем переменную, в которую будет возвращён результат работы.

Полезные ссылки​