Интеграция с AI-агентом

В процессе создания нового рабочего процесса или изменения существующего в консоли управления в блоке Создание рабочего процесса / Изменение рабочего процесса выберите Конструктор.

Из секции Интеграционные шаги в левой части экрана перетащите элемент AI-агент в нужное место рабочего процесса в окне конструктора.

Перетаскивать шаги можно в обозначенные пунктирной линией блоки на графической схеме рабочего процесса, такие как Добавить шаг и т.п.

В окне со схемой рабочего процесса нажмите на добавленный блок AI-агент, чтобы выбрать его.

В правой части окна на вкладке Настройки:

1. В поле Имя шага задайте имя шага рабочего процесса.

2. В блоке Настройки AI-агента:

   1. В поле Модель выберите большую языковую модель, которую будет использовать AI-агент.
   2. В поле Роль опишите роль, которая определяет функции и опыт AI-агента. Например: консультант по выбору автозапчастей.
   3. В поле Цель опишите индивидуальную цель, которой руководствуется AI-агент при принятии решений. Например: помочь с выбором автозапчастей для указанного автомобиля.
   4. (Опционально) В поле Предыстория укажите предысторию, которая определяет индивидуальность AI-агента и обогащает контекст. Например: ты находишь лучшие автозапчасти по соотношению цены и качества и кратко объясняешь свой выбор.
   5. (Опционально) В блоке Источники знаний с помощью кнопки укажите источники знаний для AI-агента. Выберите:

      • Текст, чтобы указать источник знаний в виде текста.

      • Файл, чтобы указать источник знаний в виде файла:

        1. Выберите тип файла, который содержит источник знаний.
        2. Выберите источник данных:
           • Публичный URL, чтобы указать публичную ссылку на файл.
           • Object Storage, чтобы указать имя бакета и имя объекта, в которых находится файл (например, prefix/subprefix/data.json).
   6. (Опционально) В блоке Инструменты нажмите кнопку и добавьте инструмент, который AI-агент сможет использовать, чтобы получать дополнительные данные для формирования ответа:

      • В поле Адрес MCP-сервера укажите URL, по которому доступен MCP-сервер. Например: https://mcp.example.com/sse.

      • В поле Транспорт выберите тип транспортного механизма, который будет использоваться для взаимодействия с MCP-сервером:

        • STREAMABLE — AI-агент сможет получать обновления (события) с сервера без необходимости поддерживать постоянное HTTP-соединение. Данные между AI-агентом и сервером будут передаваться в обоих направлениях.
        • SSE — AI-агент сможет получать обновления с сервера через одно постоянное HTTP-соединение. Данные будут передаваться только от сервера к AI-агенту.

      • В поле Авторизация укажите данные, необходимые для авторизации AI-агента на MCP-сервере:

        • Без авторизации — авторизация на MCP-сервере не требуется.

        • OAuth-токен — для авторизации на MCP-сервере используется OAuth-токен. Укажите OAuth-токен или секрет Yandex Lockbox, в котором сохранен этот токен. Выберите:

          • Lockbox, чтобы хранить OAuth-токен в секрете, и в блоке Cекрет выберите секрет, его версию и ключ, в которых сохранен OAuth-токен.

            Если у вас еще нет секрета Yandex Lockbox, нажмите кнопку Создать, чтобы создать его.

          • Текст, чтобы хранить OAuth-токен в спецификации в виде текста, и в поле Значение введите OAuth-токен.

            Важно

            Хранить OAuth-токен в открытом виде в тексте спецификации небезопасно.

        • IAM-токен — для авторизации на MCP-сервере используется IAM-токен, который автоматически выпускается для сервисного аккаунта, привязанного к рабочему процессу.

3. (Опционально) В блоке Задачи с помощью кнопки задайте задачи, которые должен выполнить AI-агент:

   • В поле Описание задачи изложите суть задачи, которую должен выполнить AI-агент. Например: подбери масляный фильтр для LADA Granta.
   • (Опционально) В поле Ожидаемый результат опишите, в каком виде вы ожидаете получить результат. Например: список адресов магазинов, где можно купить подходящие автозапчасти.

4. (Опционально) В поле Таймаут, мс задайте максимальное время выполнения текущего шага.

5. (Опционально) Чтобы задать для шага собственную политику повторных попыток, разверните блок Политика повторных попыток и нажмите кнопку Политика повторных попыток. В появившейся форме:

   1. (Опционально) В поле Начальная задержка, мс задайте начальное значение задержки между повторными попытками выполнения шага.

   2. (Опционально) В поле Скорость изменения задержки задайте коэффициент, на который будет умножаться время задержки перед каждой повторной попыткой выполнения шага.

   3. (Опционально) В поле Максимальная задержка, мс задайте значение максимальной задержки между повторными попытками выполнения шага.

   4. В поле Ошибки выберите ошибки, для которых будут (или, наоборот, не будут) сделаны повторные попытки выполнения шага.

      Подробную информацию о возможных ошибках см. в разделе Возможные коды ошибок.

   5. (Опционально) В поле Количество повторных попыток задайте максимальное количество повторных попыток выполнения шага.

   6. В поле Режим выбора ошибок выберите:

      • INCLUDE — чтобы делать для шага повторные попытки выполнения при возникновении ошибок, указанных в поле Ошибки.
      • EXCLUDE — чтобы делать для шага повторные попытки выполнения при возникновении любых ошибок, за исключением ошибок, указанных в поле Ошибки.

   Если вы хотите удалить политику повторных попыток, ранее созданную для шага, в строке Политика повторных попыток нажмите и выберите Удалить.

   Если для шага не настроена собственная политика повторных попыток, к нему будет применяться политика повторных попыток, заданная для всего рабочего процесса.

(Опционально) Перейдите на вкладку Вход и задайте jq-шаблон для фильтрации состояния рабочего процесса, которое передается в шаг.

(Опционально) Перейдите на вкладку Выход и задайте jq-шаблон для фильтрации выходных данных шага, которые добавляются в состояние рабочего процесса.

(Опционально) Добавьте для создаваемого шага правило перехода по ошибкам, которые могут возникать во время выполнения этого шага.