Evolution
Тема интерфейса

Быстрый старт

Эта статья полезна?

С помощью этой статьи вы познакомитесь с AI Agents и узнаете, как создать агентную систему под задачу отчета о погоде.

Для создания агентной системы:

Перед началом работы

  1. Если вы уже зарегистрированы, войдите под своей учетной записью.

  2. Убедитесь, что у вас подключены сервисы ML Inference и Foundation Models. Без этого не получится создавать агентов и агентные системы.

  3. Убедитесь, что у вас подключен Evolution AI Agents.

    Для быстрого входа рекомендуем использовать прямую ссылку на сервис.

Шаг 1. Создайте MCP-сервер из каталога

  1. Перейдите в AI Factory → AI Agents → Агентные системы.

  2. Нажмите Создать MCP-сервер.

    ../_images/s__gui-create-mcp.png
  3. Выберите MCP-сервер из каталога, к примеру mcp-weather. Этот сервер позволит вам получать актуальную информацию по погоде.

    ../_images/s__create-mcp.png
  4. Пропустите настройку масштабирования и дополнительных опций.

  5. Нажмите Создать.

  6. Дождитесь, пока MCP-сервер перейдет в статус «Запущен» или «Ожидает запроса».

Вы создали ваш первый MCP-сервер. Его уже можно использовать и тестировать на вкладке Тестирование.

Шаг 2. Создайте простого агента

  1. Перейдите в AI Factory → AI Agents → Агенты.

  2. Нажмите Создать агента.

    ../_images/s__gui-create-agent.png
  3. Выберите тип агента Простой агент.

  4. Введите название и при необходимости описание.

  5. Выберите источник модели: одну из популярных моделей Foundation Models, например, Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct.

  6. Выберите ранее созданный MCP-сервер из MCP Registry.

  7. Нажмите Улучшить инструкцию для ассистента. Это сгенерирует специализированный промпт для выбранного MCP-сервера.

  8. Пропустите настройку масштабирования и дополнительных опций.

  9. Нажмите Создать.

  10. Дождитесь, пока агент перейдет в статус «Запущен» или «Ожидает запроса».

Вы создали вашего первого агента. Он уже может отвечать на ваши вопросы про погоду и запрашивать у API актуальную информацию.

Шаг 3. Создайте агентную систему

  1. Перейдите в AI Factory → AI Agents → Агентные системы.

  2. Нажмите Создать агентную систему.

    ../_images/s__gui-create-agent-system.png
  3. Введите название и при необходимости описание.

  4. Выберите источник модели: одну из популярных моделей Foundation Models, например, Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct.

  5. Выберите конфигурацию ресурсов для агентной системы.

  6. Введите системный промпт — он задает сущность действий агента:

    Вы являетесь экспертом, который может делегировать запрос пользователя соответствующим удаленным агентам.
    ## Поиск
    Вы можете использовать `list_remote_agents` для составления списка доступных удаленных агентов, которым вы будете делегировать задачи.
    ## Делегирование
    Для запросов, требующих принятия мер, вы можете использовать `send_message` для взаимодействия с удаленными агентами.
    При ответе пользователю обязательно указывайте имя удаленного агента.
    Используйте инструменты для обработки запроса и не составляйте ответ. Если вы не уверены, пожалуйста, уточните у пользователя подробности. Сосредоточьтесь в первую очередь на самых последних частях разговора.
    ## Агенты
    1. Агент погоды - профессиональный метеорологический консультант с глубокими знаниями в области прогнозирования погоды.
  7. Пропустите конфигурацию масштабирования и дополнительных опций.

  8. Нажмите Создать.

  9. Дождитесь, пока агентная система перейдет в статус «Запущен» или «Ожидает запроса».

Вы создали агентную систему под задачу отчета о погоде.

Что дальше

Протестируйте созданную агентную систему на вкладке Тестирование. Отправьте запросы о погоде в разных регионах и оцените качество ответов.

Затем вы можете расширить возможности созданной агентной системы: