Summary обсуждения домашнего задания, живой опыт работы с нейросетями
и бонус-блок про самую мощную технологию момента — рой агентов.
← Свайпайте или листайте стрелками →
Разбор проекта №2 «AI Email-ассистент в n8n»: что именно нужно сделать на первой неделе и к понедельнику.
Кто какими нейросетями пользуется, реальные бизнес-кейсы, NotebookLM и неожиданная тема «психологии» LLM.
Живая демонстрация: агент сам пишет программу, тестирует её и деплоит сайт на Cloudflare без участия человека.
Как работает технология, где она уже доступна, как её вызвать и почему это качественный скачок по сравнению с обычным чатом.
Группа вместе разобралась, что требуется на первой неделе. Excel-файла с планом нет — ориентируемся на PDF-описание и шаблон презентации (8 слайдов) из урока 26.
К понедельнику (консультация по проекту): заполнен первый слайд презентации «Общая идея» и готов хотя бы первый промпт с результатами прогонов. Сами n8n-цепочки — это недели 2–4.
Из России — доступ ограничен, работает через VPN. Основа — Gemini 3.5 Flash (самый стабильный) + ChatGPT. Claude выдал бан. Gemini помог даже с медицинским вопросом (боррелиоз после укуса клеща) и с инженерными задачами.
Корпоративный ChatGPT (~80 $/мес) закрывает ~50% бизнес-задач: анализ больших массивов данных, консолидация Excel-таблиц, формулы для Google Sheets, SEO-домены «город + услуга + улица». Ошибки почти исчезли.
Чёткое разделение: ChatGPT — разговоры и юмор, Gemini — точная работа, Claude — юриспруденция. Claude составил судебное возражение такого уровня, что чиновник не поверил, что это ИИ.
Оля: перешла с ChatGPT на Claude, для учёбы — NotebookLM, для музыки — Suno. Дина: Claude + Gemini для генерации фото и видео для рилсов, хочет сделать агента для изучения немецкого (B2).
Поиск реальных компаний в других странах и свежие юридические нормы — информация недостоверна, нужна ручная проверка. Grok — «побаловаться», в работе небрежен.
Опыт Константина: одинаковые промпты дают разные результаты в зависимости от стиля общения. Вежливые запросы и «налаженный контакт» вместо приказного тона заметно улучшают качество ответов — проверено на реальном бизнес-плане и судебных документах.
Документ, созданный в одном аккаунте Claude, анализируется через другой аккаунт и возвращается на доработку — «документ получается абсолютно совершенным».
Дмитрий показал вживую, как работает агентная система Claude Code на тарифе Max (100 €/мес) с топовой моделью Fable 5.
От Medium до Extra, Max и Ultracode. Ultracode — максимум рассуждений и качества, но сжигает токены за минуты. Для демо использовался Extra.
Вопрос Константина: «Зачем изучать n8n, если всё можно сделать в Claude?» Ответ — у каждого инструмента своя ниша.
Вывод группы: после 5–10 реальных проектов станет ясно, где сильнее n8n, а где — агентные системы. Пока для учебного email-ассистента n8n подходит хорошо.
Самая мощная технология работы с ИИ на июль 2026 года.
Что это, как работает, где уже есть и почему это в разы качественнее обычного чата.
Главный агент принимает вашу задачу, составляет план и делит её на подзадачи: «ты исследуешь SEO, ты — платную рекламу, ты — email-маркетинг…»
Каждый агент — отдельный экземпляр модели со своим контекстным окном, своими инструментами и своей специализацией. В демо 7 агентов одновременно потратили сотни тысяч токенов — один агент физически не вместил бы столько контекста.
Агенты возвращают только выжимку результата (а не весь мусор промежуточных шагов), могут сверять выводы друг друга и пользоваться общими файлами/задачами.
Оркестратор собирает результаты, устраивает перекрёстную верификацию (агенты-скептики пытаются опровергнуть выводы друг друга) и выдаёт финальный результат.
LangGraph — граф агентов для продакшена; CrewAI — «команды» с ролями, самый простой вход; AutoGen / Microsoft Agent Framework — агенты общаются в групповом чате; OpenAI Agents SDK — передача задач между агентами.
Мульти-агентные схемы строятся и в n8n (AI Agent-ноды, вызывающие друг друга), и в облачных продуктах: Deep Research в ChatGPT/Gemini/Claude — это тоже рой агентов-исследователей под капотом.
7 исследований идут одновременно, а не по очереди. Anthropic отмечала, что мульти-агентный поиск справляется с исследовательскими задачами до ~90% лучше одиночного агента.
Каждый агент работает в своём окне и возвращает только результат. Главный диалог не тонет в логах, поисковой выдаче и содержимом файлов.
Агент-SEOшник, агент-тестировщик, агент-ревьюер — у каждого свой промпт, инструменты и зона ответственности. Как команда специалистов вместо одного универсала.
Агенты сверяют и оспаривают выводы друг друга — ошибок и галлюцинаций на выходе кратно меньше. Можно, например, сгенерировать 10 вариантов дизайна и выбрать лучший.
Чат отвечает текстом, а агентная система доводит дело до конца: пишет код, тестирует, заходит в браузер и деплоит на сервер — без Ctrl+C / Ctrl+V. Цена вопроса: рой умножает расход токенов, поэтому его включают для сложных задач, а не для мелочей.
Пересмотреть записи встреч:
▶ Часть 1 — ДЗ, n8n и опыт с нейросетямиСледующая встреча — во вторник. Вопросы и идеи проектов — в личку. 🚀