🔌 MCP серверы: "USB-C для AI" или дыра в безопасности?

🔥 На одном из своих вебинаров показывал примеры использования MCP:
1:27:29 - Введение в протокол Model Context Protocol (MCP)
1:33:40 - Демонстрация работы MCP на примере Blender

Model Context Protocol от Anthropic стремительно захватывает AI индустрию:

✅ OpenAI интегрировал в ChatGPT
✅ Google добавляет в Gemini
✅ Microsoft выпустил C# SDK
✅ 200+ готовых серверов уже доступно

НО есть нюанс... 🚨

Пока все восхищаются "универсальным протоколом для AI", специалисты по безопасности бьют тревогу:

❌ Supply chain атаки через публичные реестры
❌ Prompt injection через внешние данные
❌ Проблема "ключей от королевства"
❌ Авторизация как головная боль Enterprise

В статье разбираю:
• Что такое MCP и почему все сходят с ума
• Реальные угрозы безопасности с примерами
• Практические рекомендации для Enterprise
• Кейс правильного/неправильного внедрения

Спойлер: технология развивается быстрее security controls 😬. В комментах оставлю подборку ссылок по MCP 🔥

👉 Читать полную статью

Используете MCP? Поделитесь опытом в комментариях 👇

Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU

Мультиагентские AI-архитектуры революционизируют маркетинг! 🚀

Вот 6 типов архитектур с практическими примерами для SMM и digital-маркетинга:

𝟭. 𝗛𝗶𝗲𝗿𝗮𝗿𝗰𝗵𝗶𝗰𝗮𝗹 (𝗩𝗲𝗿𝘁𝗶𝗰𝗮𝗹) 𝗔𝗿𝗰𝗵𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲
Главный маркетинг-агент координирует команду специалистов:
- SMM-агент создает контент для соцсетей
- SEO-агент оптимизирует тексты для поисковиков
- Таргетинг-агент настраивает рекламные кампании
- Аналитик-агент отслеживает метрики

𝟮. 𝗛𝘂𝗺𝗮𝗻-𝗶𝗻-𝘁𝗵𝗲-𝗟𝗼𝗼𝗽 𝗔𝗿𝗰𝗵𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲
AI создает контент, но маркетолог утверждает перед публикацией. Критично для брендов с высокими репутационными рисками.

𝟯. 𝗡𝗲𝘁𝘄𝗼𝗿𝗸 (𝗛𝗼𝗿𝗶𝘇𝗼𝗻𝘁𝗮𝗹) 𝗔𝗿𝗰𝗵𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲
Агенты обмениваются данными для создания омниканальных кампаний:
- Email-агент получает инсайты от Social-агента
- Контент-агент адаптирует материалы под разные платформы
- CRM-агент синхронизирует данные клиентов

𝟰. 𝗦𝗲𝗾𝘂𝗲𝗻𝘁𝗶𝗮𝗹 𝗔𝗿𝗰𝗵𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲
От исследования до запуска кампании:
- Исследователь анализирует аудиторию и конкурентов
- Стратег создает концепцию кампании на основе исследования
- Креативщик разрабатывает контент по утвержденной стратегии
- Медиабайер запускает кампанию с готовыми креативами

𝟱. 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗧𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗔𝗿𝗰𝗵𝗶𝘁𝗲𝗰𝘁𝘂𝗿𝗲
Специализированные агенты для работы с данными:
- Агент обогащения клиентских профилей данными из соцсетей
- Агент сегментации для создания персонализированных аудиторий
- Агент атрибуции для отслеживания customer journey

Дополнительные паттерны:
𝗟𝗼𝗼𝗽: A/B тестирование с постоянной оптимизацией
𝗣𝗮𝗿𝗮𝗹𝗹𝗲𝗹: Одновременное создание контента для разных платформ
𝗥𝗼𝘂𝘁𝗲𝗿: Распределение запросов между специализированными агентами
𝗔𝗴𝗴𝗿𝗲𝗴𝗮𝘁𝗼𝗿: Сбор метрик со всех каналов для единого отчета

Какую архитектуру используете в своих маркетинговых проектах?

Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU

Будущее маркетинга — это AI-агенты! 🚀

Рассмотрим архитектуру AI-агента на примерах SMM и маркетинга:

Что такое AI-агент? Это система, способная анализировать маркетинговые задачи, создавать стратегии кампаний и выполнять их через набор инструментов. Агенты обладают развитыми способностями к планированию, памятью и выполнением задач.

Основные компоненты маркетинг-агента:

1. Ядро агента — центральный SMM-менеджер, координирующий все процессы
2. Модуль памяти — база знаний о бренде, аудитории, предыдущих кампаниях
3. Инструменты — соцсети, CRM, аналитика, планировщики контента
4. Модуль планирования — разработка стратегий и календарей публикаций

Ключевые возможности в маркетинге:

- Решение сложных задач: создание омниканальных кампаний, анализ конкурентов, планирование контент-стратегий
- Самоанализ и улучшение: агент анализирует метрики кампаний, выявляет неэффективные посты и предлагает улучшения
- Использование инструментов: автоматическая публикация в соцсетях, A/B тестирование креативов, анализ аудитории
- Командная работа агентов: один агент создает контент, другой проверяет на соответствие бренду, третий анализирует эффективность

Реальность сегодня: Маркетинговые агентства пока осторожно внедряют AI — используют в основном ChatGPT для текстов и простую автоматизацию.

Но AI-агенты уже скоро заменят целые отделы: будут самостоятельно вести соцсети, анализировать тренды и адаптировать стратегии в реальном времени.

Готов ли ваш бизнес к автономному маркетингу?

Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU

AI-агенты в маркетинге прошли путь от генерации текстов до полноценных автономных систем управления кампаниями. Но это только начало. 🔥

Разберем эволюцию на примерах SMM и маркетинга:

✔️ Базовые LLM
Простая генерация: вводим запрос → получаем пост для соцсетей. Без контекста и памяти о бренде.

✔️ Document-Aware LLM
Работа с брифами, ТЗ, brand book. AI понимает структуру маркетинговых документов и создает контент по гайдлайнам.

✔️ AI + RAG + Инструменты
Доступ к базе знаний в реальном времени: анализ трендов, изучение конкурентов, поиск актуальных инфоповодов для контента.

✔️ Мультимодальные AI-агенты
Работа с текстом, изображениями, видео, аудио. Создание комплексного контента: пост + креатив + Stories + Reels в едином процессе.

✔️ Продвинутые архитектуры
Агент помнит всю историю бренда, анализирует метрики прошлых кампаний, принимает решения о корректировке стратегии на основе данных.

✔️ Будущее AI-агентов
Полностью автономный маркетинг: агент самостоятельно планирует контент-календарь, создает креативы, запускает таргет, анализирует результаты, адаптирует стратегию и соблюдает этику бренда.

AI в маркетинге больше не просто "помощник копирайтера" — это экосистема интеллектуальных агентов, способных самостоятельно вести бренд в digital.

Главный вопрос: готовы ли маркетологи и бизнес передать управление брендом AI?

Как вы видите следующий этап эволюции AI в маркетинге?

Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU

10 типов тестирования API для маркетинговых платформ 🚀

Как нужно тестировать AI-агентов и маркетинговые автоматизации:

1. Smoke Testing
Быстрая проверка: работает ли постинг в соцсети, приходят ли метрики, отправляются ли уведомления.

2. Functional Testing
Тестируем функционал: создание постов, таргетинг аудитории, планирование публикаций, A/B тестирование креативов.

3. Integration Testing
Проверяем интеграции: Instagram + Facebook + LinkedIn + CRM + аналитика + планировщик работают вместе корректно.

4. Regression Testing
После обновления проверяем: не сломался ли автопостинг, работает ли парсинг метрик, сохранились ли настройки таргетинга.

5. Load Testing
Тестируем обработку: 10,000 постов в день, анализ аудитории 1M пользователей, массовая загрузка креативов.

6. Stress Testing
Пиковые нагрузки: одновременный запуск 50 кампаний, массовый парсинг конкурентов, обработка viral-контента.

7. Security Testing
Защита данных: токены доступа к соцсетям, данные клиентов, финансовая информация по рекламным кабинетам.

8. UI Testing
Проверка интерфейса: корректное отображение превью постов, загрузка креативов, работа календаря публикаций.

9. Fuzz Testing
Отправляем некорректные данные: эмодзи в названиях кампаний, слишком длинные тексты, битые изображения, спецсимволы.

10. Reliability Testing
Стабильность системы: автопостинг работает 24/7 без сбоев, метрики собираются постоянно, уведомления приходят вовремя.

Качественное тестирование API = стабильная работа маркетинговых инструментов без неожиданных сюрпризов для клиентов.

Какие типы тестирования используете в своих проектах?

Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU

LangGraph vs AutoGen vs CrewAI — какой фреймворк выбрать для маркетинговых AI-агентов? 🚀

Agentic AI взрывается новыми фреймворками. LangChain, Haystack, LlamaIndex, LangGraph, AutoGen, crewAI... список растет.

Вместо того чтобы теряться в шуме, давайте разберем топ-3 фреймворка для AI-агентов с примерами для маркетинга:

🔥 LangGraph — Complex Workflows

Возможности:
- Multi-step оркестрация и state management
- Event-driven выполнение
- Graph-based дизайн агентов
- Debugging и persistence layers

Пример для SMM:
Сложная цепочка: парсинг трендов → анализ конкурентов → генерация контента → проверка brand voice → планирование публикаций → A/B тестирование → адаптация стратегии на основе метрик.
Лучше всего для: mission-critical workflows, где важен контроль и надежность.

🔥 AutoGen — Enterprise Teams

Возможности:
- Multi-agent коллаборация на scale
- Role-based дизайн агентов
- Enterprise-grade интеграция и мониторинг
- Advanced error handling и recovery

Пример для SMM - Команда агентов для крупного бренда:
- Content Agent создает посты для 10+ каналов
- Compliance Agent проверяет соответствие brand guidelines
- Analytics Agent мониторит метрики
- Crisis Agent отслеживает негатив и алертит команду
- Supervisor Agent координирует всех

Лучше всего для: энтерпрайз, где важны scale, governance и compliance.

🔥 CrewAI — Rapid Prototyping

Возможности:
- Быстрый деплой агентов
- Template-driven workflows
- Lightweight и flexible setup
- Сильное developer community

Пример для SMM:
Стартап запускает Instagram-агента за день:
- Шаблон "Social Media Manager"
- Быстрая интеграция с Instagram API
- Простой workflow: мониторинг комментариев → авто-ответы → генерация Stories
- Итерации и улучшения каждую неделю

Лучше всего для: стартапов и небольших команд, запускающих быстрые эксперименты.

❗️ Где они пересекаются:
- Workflow management
- RAG и tool support
- Human-in-the-loop
- Easy-to-use дизайн

Главный вывод:
- Используйте LangGraph, когда сложность высокая
- Используйте AutoGen, когда нужна enterprise-готовность
- Используйте CrewAI, когда важны скорость и итерации

Agentic AI — это не про одного "победителя". Это про понимание, какой фреймворк подходит вашей стадии, масштабу и стратегии.

Какой фреймворк вы используете для маркетинговых агентов?

Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU

5 паттернов дизайна Agentic AI с примерами для маркетинга 🎯

Agentic поведение позволяет LLM улучшать свои результаты через самооценку, планирование и коллаборацию!

Разбираем 5 самых популярных паттернов с примерами для SMM:

1) Reflection Pattern
AI проверяет свою работу, находит ошибки и итерирует до финального результата.

Пример для SMM:
Агент генерирует пост для Instagram → проверяет соответствие tone of voice бренда → находит несоответствия → переписывает → проверяет снова → выдает финальную версию.

2) Tool Use Pattern
LLM собирает информацию через инструменты:
- Запросы к векторной базе данных
- Выполнение Python скриптов
- Вызов API

Пример для SMM:
Агент получает запрос на создание поста о трендах → запрашивает Google Trends API → парсит данные конкурентов из базы → проверяет brand guidelines в векторной БД → генерирует контент.

3) ReAct Pattern (Reasoning and Action)
Комбинация двух предыдущих паттернов:
- Агент рефлексирует над результатами
- Взаимодействует с миром через инструменты

Пример для SMM:
Агент создает рекламную кампанию → использует Analytics API для проверки целевой аудитории → анализирует результаты → корректирует таргетинг → запускает A/B тест через Ads API → рефлексирует над метриками → оптимизирует.

4) Planning Pattern
Вместо решения задачи за один раз, AI создает roadmap:
- Разделяет на подзадачи
- Определяет цели

Пример для SMM:
Запрос: "Запустить продукт в соцсетях"
План агента:
- Исследовать целевую аудиторию
- Создать контент-стратегию
- Разработать креативы для каждой платформы
- Настроить таргетинг
- Запустить кампанию
- Мониторить метрики

Каждая задача выполняется последовательно с проверкой результатов.

5) Multi-agent Pattern
Несколько агентов работают вместе:
- Каждый имеет свою роль и задачу
- Каждый может использовать инструменты
- Могут делегировать задачи друг другу

Пример для SMM:
Content Agent — создает тексты и креативы
Analytics Agent — мониторит метрики и дает insights
Community Agent — отвечает на комментарии
Trend Agent — отслеживает тренды и новости
Campaign Manager Agent — координирует всех и принимает стратегические решения

Все работают параллельно для достижения общей цели.

Какой паттерн наиболее полезен?

Для быстрых задач — Reflection
Для работы с данными — Tool Use
Для сложных задач — ReAct
Для больших проектов — Planning
Для enterprise масштаба — Multi-agent

Какой паттерн используете вы в своих маркетинговых агентах?

Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU

Эволюция ChatGPT с 2019 по 2025 — и как это изменило маркетинг 🚀

GPT в 2019 начинались как базовые текстовые модели, но теперь эволюционировали в системы, которые могут браузить веб в реальном времени, коллаборировать с другими агентами и даже строить workflows самостоятельно.

Вот краткая визуализация эволюции и что это значило для маркетинга:

1️⃣ GPT-2 (2019) — Эра простой автоматизации

Возможности:
- Только текст, повторяющийся, без multimodal input
- Галлюцинации, shallow understanding

Маркетинг в 2019:
- Простая генерация описаний товаров
- Базовые email-рассылки
- Копирайтеры все еще переписывали 90% текста
- AI = экспериментальная игрушка

2️⃣ GPT-3 (2020) — Прорыв в контенте

Возможности:
- 175B параметров → fluency, multi-language
- Few-shot learning
- Контекст 2k-4k токенов

Маркетинг в 2020-2022:
- Массовая генерация контента для блогов
- Персонализированные email-кампании
- AI-копирайтинг становится мейнстримом
- Появление первых AI-инструментов
- Копирайтеры переходят в роль редакторов

3️⃣ GPT-4 (2023) — Мультимодальность и стратегия

Возможности:
- Multimodal (текст + изображения)
- Deep research, stronger reasoning
- Custom GPTs ecosystem
- 8K-32K контекст
- Safer outputs

Маркетинг в 2023-2024:
- AI анализирует креативы и дает рекомендации
- Генерация визуального контента + текста вместе
- AI-стратег: анализ конкурентов, positioning
- Появление AI-аналитиков для данных
- Маркетологи фокусируются на стратегии, AI — на execution

4️⃣ GPT-5 (2025) — Автономный маркетинг

Возможности:
- Native tool orchestration
- 1M-token контекст
- Persistent long-term memory
- Multi-agent collaboration
- Real-time web browsing
- Self-improving workflows

Маркетинг в 2025:
- Полностью автономные кампании: AI планирует, создает, запускает, оптимизирует
- AI Team Lead: управляет командой AI-агентов (контент + аналитика + таргетинг)
- Гиперперсонализация: каждому пользователю уникальный контент на основе поведения
- Predictive маркетинг: AI предсказывает тренды до их появления
- Real-time оптимизация: кампании адаптируются каждую минуту
- Маркетологи = стратеги + этические надзиратели

💡 Ключевой инсайт:
Это не просто эволюция параметров или контекстных окон.

Это фундаментальный сдвиг роли: AI больше не просто отвечает — он принимает решения, предвидит и улучшает себя как человек.

❓ Что ждет маркетинг дальше?
- 2026-2027: AI-агенты полностью заменят junior-специалистов
- Автономные бренды: AI будет управлять всем digital presence
- Этический контроль: главная роль человека — следить за compliance
- AI vs AI конкуренция: бренды будут конкурировать AI-агентами

Вопрос уже не "использовать ли AI в маркетинге", а "насколько автономным вы готовы его сделать?"

Как вы видите следующий этап эволюции маркетинга с AI?

Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU

ChatGPT не лучший инструмент для поиска 😳. Есть более эффективные AI-поисковики для маркетологов (октябрь 2025) 🔥

Большинство использует ChatGPT для всего, но для поиска информации есть специализированные решения. Разбираем 7 AI-поисковиков с примерами для SMM:

1. Perplexity
https://www.perplexity.ai/

Быстрый, понятный, всегда дает источники. Лучший для research и актуальной информации.

Для маркетинга:
- Поиск трендов в нише клиента с источниками
- Анализ конкурентов с реальными данными
- Проверка фактов перед публикацией контента
- Быстрый research для подготовки кампаний

2. Grok
https://grok.com/

Создан xAI. Имеет доступ к данным Twitter (X). Отлично для трендов и real-time новостей.

Для маркетинга:
- Отслеживание viral-постов в реальном времени
- Анализ обсуждений бренда в Twitter
- Мониторинг трендовых тем для контента
- Поиск influencers и их активности

3. DeepSeek
https://chat.deepseek.com/

Силен в технических и академических поисках. Впечатляет в коде и математике.

Для маркетинга:
- Анализ сложных метрик и статистики
- Поиск технической информации для B2B контента
- Проверка данных для white papers
- Research для технических кейсов

4. Claude (Sonnet 4.5)
https://claude.ai/

Хорош для summaries и длинных ответов. Обрабатывает контекст лучше остальных.

Для маркетинга:
- Анализ длинных отчетов конкурентов
- Суммаризация market research
- Обработка больших объемов feedback
- Создание comprehensive briefs

5. Gemini
https://gemini.google.com/

Лучший для визуальных задач и данных Google. Редактирует изображения, понимает контекст.

Для маркетинга:
- Анализ визуальных трендов
- Поиск референсов для креативов
- Работа с изображениями для контента
- Интеграция с Google Analytics данными

6. Kimi
https://www.kimi.com/

Китайский AI с наименьшей предвзятостью. Хорош для чувствительных тем. Дает сбалансированные, нейтральные ответы.

Для маркетинга:
- Анализ controversial topics для бренда
- Подготовка контента для разных рынков
- Проверка культурной чувствительности
- Research для международных кампаний

7. ChatGPT
https://chatgpt.com/

Все еще силен в creative writing и brainstorming. Не лучший для live search. Не хватает real-time данных.

Для маркетинга:
- Генерация креативных идей
- Brainstorming кампаний
- Написание копирайта
- НЕ подходит для проверки фактов и актуальных трендов

❗️ Вывод для маркетологов:
Используйте Perplexity как основной инструмент для research и проверки информации. Это must-have для любого SMM-специалиста в 2025.

Комбинируйте инструменты:
- Perplexity — research и факты
- Grok — Twitter тренды
- Claude — анализ длинных документов
- ChatGPT — креатив и идеи

Перестаньте использовать ChatGPT для всего. Правильный инструмент для правильной задачи = эффективность.

А какие вы используете AI-инструменты для маркетинга?

Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU

OpenAI ChatGPT запустил AgentKit — комплексную платформу для создания, деплоя и оптимизации AI-агентов 🚀

До сегодняшнего дня создание агентов означало жонглирование фрагментированными инструментами — сложная оркестрация без версионности, custom коннекторы, ручные eval pipelines, prompt tuning и недели frontend работы перед запуском.

AgentKit решает все это одним инструментом.

Ключевые компоненты:

1️⃣ Agent Builder — визуальный конструктор workflows

Drag-and-drop интерфейс для создания multi-agent workflows с preview runs, inline eval и полным версионированием.

Пример для маркетинга:

Создайте SMM-агента за несколько часов:
- Start node → Jailbreak guardrail (защита от неуместного контента)
- Classification agent (определяет тип запроса: контент, аналитика, тренды)
- If/else (маршрутизация по типу задачи)
- Content agent (создает посты)
- Analytics agent (анализирует метрики)
- Community agent (отвечает на комментарии)
- Hallucination guardrail (проверка фактов)
- End node → публикация

2️⃣ Connector Registry — централизованное управление данными

Консолидация источников данных в единой admin панели: Dropbox, Google Drive, Sharepoint, Microsoft Teams + third-party MCPs.

Пример для маркетинга:
- Подключите все соцсети в одном месте
- Интегрируйте CRM (HubSpot, Salesforce)
- Добавьте аналитику (Google Analytics, Meta Business)
- Подключите планировщики (Buffer, Hootsuite)
- Централизованное управление для всей маркетинговой команды

3️⃣ ChatKit — встраиваемые чат-интерфейсы для агентов

Embedding chat-based агентов в ваш продукт с кастомизацией под бренд.

Пример для маркетинга:
- Canva сэкономили 2+ недели разработки, создав support agent для разработчиков менее чем за час.
- HubSpot использует ChatKit для customer support agent.

Для SMM-агентства:
- Встройте AI-консультанта на сайт для клиентов
- Чат-бот для подбора SMM-услуг
- AI-помощник для onboarding новых клиентов
- Support agent для ответов на вопросы о кампаниях

4️⃣ Расширенные возможности Evals

Новые функции для измерения и улучшения производительности агентов:
- Datasets — быстрое создание evals с автоматическими грейдерами
- Trace grading — end-to-end оценка agentic workflows
- Automated prompt optimization — генерация улучшенных промптов
- Third-party model support — оценка моделей других провайдеров

Для маркетинга:
- Тестируйте разные версии контент-агентов
- Оценивайте качество генерируемых постов
- Автоматически оптимизируйте промпты для лучшего tone of voice
- Сравнивайте производительность разных LLM для ваших задач

5️⃣ Guardrails — модульный safety layer

Open-source защита агентов от нежелательного поведения:
- Маскировка PII данных
- Детекция jailbreak попыток
- Применение safeguards

Для маркетинга:
- Защита от публикации неуместного контента
- Проверка соответствия brand guidelines
- Фильтрация sensitive информации клиентов
- Предотвращение controversial постов

6️⃣ Reinforcement Fine-Tuning (RFT)

Кастомизация reasoning моделей для o4-mini и GPT-5:
- Custom tool calls — обучение моделей вызывать правильные инструменты
- Custom graders — установка кастомных критериев оценки

Для маркетинга:
- Fine-tune модель под ваш tone of voice
- Обучите агента оптимальному использованию маркетинговых инструментов
- Кастомизируйте под специфику вашей ниши

Реальные кейсы:
🔥 Klarna — support agent обрабатывает 2/3 всех тикетов
🔥 Clay — 10x рост с sales agent
🔥 Canva — support agent за 1 час вместо 2+ недель
🔥 Ramp — 70% сокращение итераций

Для SMM-агентств AgentKit — это game changer:
- Создавайте сложные multi-agent системы за часы, а не месяцы
- Визуальное проектирование workflows без глубокого кодинга
- Встраивайте AI-чаты в свои продукты за минуты
- Измеряйте и оптимизируйте производительность систематически
- Защищайте агентов с помощью Guardrails

А что насчет N8N, Zapier и Make? Ваше мнение: это конец или они найдут свою нишу?

Ссылка на статью:
https://openai.com/index/introducing-agentkit/

Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU

5 типов AI-агентов: от простых правил до самообучающихся систем 🤖

AI-агенты не все думают и действуют одинаково. Они варьируются от простых rule-следователей до систем, которые учатся и адаптируются. Каждый тип — это шаг вперед в том, как машины воспринимают, принимают решения и действуют.

1️⃣ Simple Reflex Agents — простые рефлексивные агенты

Следуют condition-action правилам: IF условие THEN действие. Без памяти, без раздумий — только мгновенная реакция.

Пример для SMM:
- IF упоминание бренда в негативном контексте THEN отправить alert команде
- IF комментарий содержит вопрос THEN автоответ с FAQ
- IF время 10:00 THEN опубликовать запланированный пост

Быстро, просто, но примитивно. Не понимает контекст.

2️⃣ Model-based Reflex Agents — агенты с моделью среды

Поддерживают внутреннее представление окружения. Не просто реагируют на немедленные inputs — у них есть модель, которая помогает понять, что происходит за пределами того, что они видят сейчас.

Пример для SMM:
- Агент помнит историю взаимодействий с пользователем
- IF пользователь уже задавал похожий вопрос THEN дать более детальный ответ
- Понимает, что бренд запускает новую кампанию и адаптирует ответы
- Учитывает текущий tone of voice бренда из базы знаний

Уже умнее — есть контекст и память.

3️⃣ Goal-based Agents — целеориентированные агенты

Фокус смещается на цели. Решения принимаются на основе того, приближает ли действие агента к его целям.

Пример для SMM:
- Цель: увеличить engagement на 20%
- Агент анализирует: какой контент приближает к цели?
- Планирует actions: больше Stories, опросов, UGC
- Проверяет: достигнута ли цель? Если нет — меняет стратегию
- Использует Planner/Search для поиска оптимального пути

Думает стратегически, а не реактивно.

4️⃣ Utility-based Agents — агенты на основе полезности

Идут дальше, взвешивая разные исходы. Выбирают действие, которое дает лучший общий результат, балансируя trade-offs.

Пример для SMM:
- Utility function: максимизировать ROI кампании

Агент оценивает:
- Опция A: Viral-контент (высокий reach, низкая конверсия) = utility 6/10
- Опция B: Образовательный контент (средний reach, высокая конверсия) = utility 8/10
- Опция C: Промо (низкий reach, средняя конверсия, прямые продажи) = utility 7/10

Выбирает Опцию B как оптимальную

Умеет взвешивать и оптимизировать.

5️⃣ Learning Agents — самообучающиеся агенты

Самые продвинутые. Непрерывно улучшаются, используя feedback для адаптации и лучшей производительности со временем.

Пример для SMM:
- Агент публикует контент и получает feedback (метрики)
- Critic анализирует: что сработало, что нет
- Learning element обновляет знания: "Посты с эмодзи в 18:00 получают на 30% больше engagement"
- Problem generator предлагает эксперименты: "Попробовать carousel посты в 20:00"
- Performance element применяет новые знания в будущих постах

С каждой кампанией становится умнее.

Эволюция для маркетинга:
- 2020-2022: Simple Reflex (автопостинг по расписанию)
- 2023: Model-based (контекст и память бренда)
- 2024: Goal-based (стратегическое планирование)
- 2025: Utility-based + Learning (оптимизация и самообучение)

Лично я вижу будущее за гибридными системами: Learning Agents для оптимизации + Human-in-the-loop для стратегических решений.

А вы какой тип агентов используете в своих маркетинговых проектах?

Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU

MCP vs A2A: две архитектуры, которые формируют будущее AI-агентов 🤖

Два open standards тихо формируют то, как современные AI-системы работают под капотом: MCP и A2A.

Разбираем разницу с примерами для маркетинга:

🔌 MCP (Model Context Protocol) от Anthropic

Думайте о нем как о USB-C для AI.

Что делает:
Подключает модели к внешним данным и инструментам (API, базы данных, локальные файлы).

Архитектура:
- AI Application в центре
- MCP коннекторы к: Gmail, Slack, GitHub, Database, Local Filesystem
- Один агент → множество инструментов

Пример для SMM:
Один мощный контент-агент с MCP:
- Подключен к Google Drive (brand guidelines)
- Подключен к Telegram API (публикация)
- Подключен к Analytics Database (метрики)
- Подключен к Trend API (актуальные темы)
- Подключен к Local Filesystem (креативы)

Агент создает пост → проверяет brand guidelines → анализирует тренды → публикует → сохраняет метрики.

Идеально для: single-agent систем, которым нужен tool access + data retrieval.

🤝 A2A (Agent-to-Agent) от Google

Коммуникационный слой для multi-agent коллаборации.

Что делает:
Позволяет независимым агентам делиться контекстом, делегировать задачи и координировать workflows.

Архитектура:
- User → Client Agent
- Client Agent → координирует Remote Agent 1, 2, 3
- Каждый Remote Agent — специалист в своей области

Пример для SMM:
Команда специализированных агентов через A2A:

🤖 Client Agent (координатор) получает запрос от пользователя:
"Запустить кампанию для нового продукта"

Делегирует задачи:

🤖 Remote Agent 1 (Research Agent):
- Анализирует целевую аудиторию
- Изучает конкурентов
- Находит тренды
- Передает insights Client Agent

🤖 Remote Agent 2 (Content Agent):
- Получает insights от Client Agent
- Создает контент-стратегию
- Генерирует посты, креативы, Stories
- Передает контент Client Agent

🤖 Remote Agent 3 (Campaign Agent):
- Получает контент от Client Agent
- Настраивает таргетинг
- Запускает рекламу в Meta/Google
- Мониторит метрики
- Сообщает результаты Client Agent

Client Agent → координирует всех → возвращает результат пользователю.

Идеально для: multi-agent команд, работающих вместе через frameworks или vendors.

💡 Простыми словами:
- MCP → дает одному агенту суперсилы (tools + data)
- A2A → позволяет многим агентам работать как команда

Сравнение для маркетинга:

Сценарий 1: Простая автоматизация контента
→ Используйте MCP
→ Один агент с доступом ко всем инструментам
→ Быстрее, проще, меньше накладных расходов

Сценарий 2: Комплексная маркетинговая кампания
→ Используйте A2A
→ Команда специализированных агентов
→ Research + Content + Analytics + Ads работают вместе
→ Более сложно, но мощнее для enterprise

Вместе они — фундамент для следующего поколения agentic AI-систем, где модели не просто отвечают... они кооперируются.

Какой подход вы видите более перспективным для маркетинговых агентств: один универсальный агент с MCP или команда специализированных агентов через A2A?

Консультация по AI проекту:
Dmitry Saprykin
Dmitry Saprykin | AI Tech Lead RU