Как заставить AI-агента купить вам билеты в Казань: мануал по одной петле

Вы просите нейросеть «купи мне билеты в Казань во вторник утром дешевле 15 тысяч». Модель выдает красивый текст с советами, где искать. Это не агент. Агент — это модель, у которой есть руки (инструменты) и память. Он не рассказывает, как устроен аэропорт. Он заходит на сайт авиакомпании, вводит данные и возвращает ссылку на оплату.

В основе его работы лежит цикл Observe-Plan-Act-Evaluate (наблюдение-план-действие-проверка). Наблюдение — что видит ИИ прямо сейчас. План — ровно один следующий шаг. Действие — вызов инструмента вроде поиска или кода. Проверка — совпал ли результат с целью. Если нет — новый виток. Если да — готовое решение.

Шаг 1. Наблюдение: что агент видит в вашем запросе и календаре

Вы даете ему цель одной строкой: «Купить два билета Москва — Казань на утро вторника, бюджет до 15 000 рублей на человека, возвратные». Агент делает первый ход наблюдения. Он обращается к вашему рабочему календарю через API (программный интерфейс — способ для программ общаться друг с другом), чтобы убедиться, что во вторник у вас действительно свободный слот с 10:00 до 12:00. Затем он смотрит на ваши сохраненные паспортные данные в защищенном хранилище профиля. Здесь происходит первая развилка. Если вы написали просто «в Казань», агент должен уточнить параметры внутри своей головы перед тем, как трогать инструменты. Он проговаривает вслух свой контекст: «У пользователя в паспорте указан старый срок действия до ноября. Нужна проверка визового режима? Нет, внутренний рейс. Бюджет жесткий, значит лоукостеры в приоритете, но багаж включен». Никаких десяти вариантов развития событий. Только фиксация фактов: дата, время, пассажиры, документы, деньги.

Шаг 2. План: почему агент выбирает только одно звено цепи

Начинающие пользователи думают, что умная модель должна сразу выдать идеальный маршрут со стыковками, страховкой и такси. Настоящий агент берет ровно один следующий шаг, который снимет самую большую неопределенность. Не «найди всё», а «проверь наличие прямых рейсов Аэрофлота на SU1193». Почему так? Потому что каждое действие стоит вычислительных ресурсов и времени ожидания. Если прямого рейса нет, план перестраивается мгновенно: вторым шагом станет поиск S7. Но сначала — только Аэрофлот. Это называется цепочкой мысли (Chain of Thought), вынесенной в реальность. Агент пишет себе короткую заметку в оперативную память: «Цель — уложиться в 15к. Гипотеза — утренние рейсы Аэрофлота укладываются. Инструмент — официальный API авиакомпании». Типичная ошибка на этом этапе — просить агента одновременно смотреть отели и сравнивать цены на бензин для авто. В этот момент петля рвется: модель забывает про авиабилеты и начинает рассуждать о расходе топлива. Мы держим фокус на одном инструменте — поиске билетов.

Шаг 3. Действие: как работает вызов инструмента и откуда берутся цифры

Агент отправляет технический запрос к API поисковика авиабилетов. Для него это выглядит как заполнение анкеты полями: from=Moscow, to=Kazan, date=next Tuesday morning, adults=2, max_price=30000. Он получает в ответ сырой код — массив данных JSON (формат передачи данных, выглядящий как список свойств в фигурных скобках). Там нет красивых кнопок, там есть строки: "airline": "Aeroflot", "price": 14200, "baggage": true. Важный нюанс развертывания, о котором редко пишут в блогах: ключи API имеют лимиты. Если наш учебный агент упирается в потолок бесплатных запросов, грамотная архитектура заставляет его сначала сходить в кэш (временное хранилище недавних поисков). Если три минуты назад кто-то из коллег уже смотрел эти даты, агент возьмет данные оттуда бесплатно и быстрее. Действие совершено. Инструмент вернул объект. Теперь агенту нужно превратить машинный код в смысл.

Шаг 4. Проверка: математика одного витка петли

Агент сравнивает прилетевшую цифру с вашим фильтром. 14 200 меньше 15 000 — факт зафиксирован. Время вылета 08:45 — попадает в ваше условие «утро» (до 12:00). Багаж включен — критичное требование соблюдено. Но петля на то и петля. Агент проводит проверку безопасности. Он замечает расхождение: цена в выдаче 14 200, а итоговая сумма с таксами в следующем поле — 14 850. Он не скрывает это, а проговаривает: «Цена выросла на 650 рублей за счет сборов, мы всё еще в бюджете». Если бы цена была 15 100, агент не стал бы вас уговаривать. Он бы вернулся к Шагу 2, выбрал новое звено цепи («План Б: проверяем Уральские авиалинии») и начал бы новую итерацию цикла OPA-E. На этом же этапе срабатывает защита от галлюцинаций (выдуманных фактов). Агент делает контрольный HEAD-запрос (запрос технической информации о странице без загрузки всего сайта) на страницу оплаты. Если ссылка ведет на подозрительный домен вместо официального aeroflot.ru, инструмент помечает результат как опасный, и петля уходит на новый круг даже при идеальной цене.

Где студенты теряют цикл чаще всего

Петля спотыкается не на математике, а на правах доступа. Вы дали агенту цель, но забыли дать ключ. Перед запуском проверьте четыре точки отказа. Первая — доступ к календарю: разрешили ли вы стороннему сервису видеть вашу занятость? Вторая — платежный токен (цифровой пропуск для проведения транзакции): привязана ли карта в профиле или агент остановится на этапе «готов оплатить, введите CVV»? Третья — политика компании: разрешен ли вашей бухгалтерией именно этот агрегатор? Четвертая — хранение контекста: если вы разорвете чат, забудет ли агент, что вам нужны именно два места у окна? Чтобы этого не случилось, используйте правило явного промпта-инструкции. Запишите задачу текстом до запуска: Цель: билет в Казань. Инструменты: календарь, API aviasales, ваша почта. Критерий остановки: получена ссылка на оплату с замком в адресной строке и суммой <15000. Попросите модель проговорить первый шаг перед действием. Она напишет: «Запрашиваю слоты календаря». Вы увидите, не пытается ли она первым делом забронировать отель.

Что сделать завтра

Возьмите эту самую задачу с Казанью. Не настоящие билеты, чтобы не потратить лишнего, а тренировочный прогон. Напишите агенту (подойдет любой режим Computer Use или Operator): «Ты — мой тревел-ассистент. Твоя цель — найти возвратный билет Москва-Казань на двоих на утро ближайшего вторника до 15 000 рублей. Твои инструменты — Google Calendar API и бесплатный тестовый ключ сервиса путешествий. Критерий успеха — рабочая ссылка на бронирование. Проговаривай каждый свой шаг вслух. Начни с наблюдения: какие свободные окна есть в моем календаре?» Дайте ему выполнить ровно один виток. Когда он скажет «Проверяю цену», остановите его. Посмотрите на лог его рассуждений. Если первой строчкой идет анализ цен на гостиницы — ваш промпт недостаточно строгий. Если он честно сходил в календарь и вернулся с таймингом — вы собрали свою первую работающую петлю. Завтра повторите это с любым другим процессом: сбором справок или выгрузкой отчета из CRM (системы управления клиентами). Главное — держать одну цель, один инструмент и жесткую проверку результата на каждом обороте.