Реальные проекты и ФАЗА X
Время применить все знания! Разверните агента в продакшн и научитесь его поддерживать.
Теория
- *Всё, что было до этого — песочница. Настоящая работа начинается сейчас.**
- *Что вас ждёт:**
1. Развёртывание Ваш агент должен работать 24/7. Docker, Kubernetes, облачные функции — выберите подходящий способ.
2. Latency Пользователи не будут ждать 30 секунд. Оптимизируйте: кэширование, streaming, параллельные запросы.
3. Мониторинг Логируйте всё: запросы, ответы, ошибки, latency. Настройте алерты.
4. Циклы обратной связи Агент должен учиться на своих ошибках. Собирайте фидбэк пользователей.
5. Конфиденциальность Какие данные вы храните? Как защищаете? GDPR, персональные данные.
6. Доверие пользователей Агент должен быть прозрачным. Показывайте источники, объясняйте решения.
- *Эта фаза никогда не заканчивается.** Вы просто становитесь лучше в этом цикле.
- *Всегда начинайте с исследования проблемы, а не решения.**
- *Процесс:**
- 2-3 дня наблюдайте за реальными людьми, которые выполняют эту работу
- Описывайте процесс простым языком (без технических терминов)
- Определите 20% случаев, которые вызывают 80% геморроя
- Опишите идеальный результат человеческим языком
- *Документируйте перед кодингом:**
- Бизнес-проблема простым языком
- Точные входные и выходные данные
- Метрики успеха (основная + второстепенные)
- 3-5 логических шагов решения
Пример: «Люба тратит 45 минут каждое утро, чтобы классифицировать письма. Входные данные: письма с support@. Выходные: тексты в нужных ТГ-чатах. Метрика: время Любы < 10 минут.»
1. Производственный календарь Google Sheets + QUERY строит таймлайн, подсвечивает нехватку сырья.
2. Кросс-постинг контента n8n + Buffer API: генерирует карусели, формирует хэштеги, публикует по расписанию.
3. PRD-бот в Telegram Когда в чате появляется цепочка идей, бот составляет PRD и закидывает в Notion.
4. Фоллоу-ап по email Скрипт сканирует входящие, LLM формулирует напоминания для писем без ответа > 48ч.
5. Автосборка статьи Keyword research → кластеризация → GPT пишет черновик → добавляет meta-теги → публикует в WordPress.
6. Telegram → Notion task Сообщение с «todo:» создаёт карточку с дедлайном T+1.
7. ИИ-автоответчик поддержки Классификация входящих, поиск в базе знаний, генерация ответа, отправка.
8. LinkedIn outreach Сервис ищет «тёплые» сигналы, формирует персональное сообщение, запускает follow-ups.
- *Ленивый подход, который работает: всегда сначала ищите существующие решения.**
- *Где искать шаблоны для n8n:**
- Шаблоны в сообществе n8n (по ключевым словам)
- Reddit r/n8n + r/automation (сортировка по лучшим)
- Туториалы на YouTube
- Хештег #n8n в X/Twitter
- *Стратегия адаптации:**
- Найдите воркфлоу, который решает 60-70% вашей проблемы
- Скопируйте структуру нод, адаптируйте логику
- Начните с чужой базы, а не с чистого листа
- *И только потом** переходите к сборке своего MVP.
Ключевые концепции
- ФАЗА X: Переход от песочницы к реальному миру
- Развёртывание: Docker, API, вебхуки
- Latency и оптимизация: кэширование, streaming
- Мониторинг: логирование, метрики, алерты
- Циклы обратной связи: как агент учится на ошибках
- Реальные кейсы: 12 примеров ИИ-автоматизаций
Практические задания
ФАЗА X: Полноценный проект
Выберите реальную проблему и создайте агента для её решения. Разверните в продакшн.
Работающий агент + документация + демо
Настройка мониторинга
Добавьте логирование, метрики и алерты для своего агента.
Dashboard с метриками + примеры логов
Оптимизация latency
Измерьте скорость, найдите узкие места, оптимизируйте.
Отчёт: до/после оптимизации, что изменили