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
-
Если вы уже зарегистрированы, войдите под своей учетной записью.
Убедитесь, что у вас подключены сервисы ML Inference и Foundation Models. Без этого не получится создавать агентов и агентные системы.
Убедитесь, что у вас подключен Evolution AI Agents.
Для быстрого входа рекомендуем использовать прямую ссылку на сервис.
Шаг 1. Создайте MCP-сервер из каталога
Перейдите в AI Factory → AI Agents → Агентные системы.
Нажмите Создать MCP-сервер.
Выберите MCP-сервер из каталога, к примеру mcp-weather. Этот сервер позволит вам получать актуальную информацию по погоде.
Пропустите настройку масштабирования и дополнительных опций.
Нажмите Создать.
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
Перейдите в AI Factory → AI Agents → Агенты.
Нажмите Создать агента.
Выберите тип агента Простой агент.
Введите название и при необходимости описание.
Выберите источник модели: одну из популярных моделей Foundation Models, например, Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct.
Выберите ранее созданный MCP-сервер из MCP Registry.
Нажмите Улучшить инструкцию для ассистента. Это сгенерирует специализированный промпт для выбранного MCP-сервера.
Пропустите настройку масштабирования и дополнительных опций.
Нажмите Создать.
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
Перейдите в AI Factory → AI Agents → Агентные системы.
Нажмите Создать агентную систему.
Введите название и при необходимости описание.
Выберите источник модели: одну из популярных моделей Foundation Models, например, Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct.
Выберите конфигурацию ресурсов для агентной системы.
Введите системный промпт — он задает сущность действий агента:
Вы являетесь экспертом, который может делегировать запрос пользователя соответствующим удаленным агентам.## ПоискВы можете использовать `list_remote_agents` для составления списка доступных удаленных агентов, которым вы будете делегировать задачи.## ДелегированиеДля 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.## Агенты1. Агент погоды - профессиональный метеорологический консультант с глубокими знаниями в области прогнозирования погоды.Пропустите конфигурацию масштабирования и дополнительных опций.
Нажмите Создать.
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:
Добавить дополнительные MCP-серверы для получения новостей, финансовых данных или другой информации.
Создать специализированных агентов для различных задач.
Настроить параметры масштабирования в зависимости от нагрузки.
- Перед началом работы
- Шаг 1. Создайте MCP-сервер из каталога
- Шаг 2. Создайте простого агента
- Шаг 3. Создайте агентную систему
- Что дальше