Задача и моя работа.
Мне нужен был один вход ко всей рутине: поиску работы, заметкам, задачам по коду и служебным ботам. Держать под это пять разных сервисов неудобно, поэтому всё собрано в одном Телеграм-боте на сервере.
Схема та же, что нужна бизнесу для заявок или лидов: собрать, отсеять по правилам, оценить моделью, подготовить черновик и отдать человеку на решение.
- Агент поиска вакансий: 8 этапов, 6 источников, запуск каждую ночь. Сбор, жёсткие правила, оценка LLM с порогом 80 из 100, разбор компании и публичных контактов, черновики резюме и письма, дайджест в Телеграм с кнопками.
- Отправка писем через Gmail идёт только после подтверждения получателя, темы и текста. Правки и причины отказа сохраняются.
- Агент базы знаний: разбирает входящие заметки в Obsidian по правилам самой базы.
- Делегирование кода: задачи на разработку и исследование уходят в Codex через MCP.
- Утренний бриф: сводка по входящим, базе знаний и состоянию сервера.
- Создание и управление Телеграм-ботами через n8n и MTProto; разбор изображений отдельной vision-моделью.
Ключевые решения.
Почему взял готовый движок Hermes.
Hermes от NousResearch — готовый open-source движок для агентов: Телеграм-шлюз, расписания, MCP, навыки и память уже есть. Писать это с нуля значит неделями делать инфраструктуру вместо задач. Моя работа — агенты, этапы, проверки и интеграции поверх него.
Ответ модели проверяется до следующего этапа.
Обязательные поля, диапазон оценки и допустимые решения сверяются со схемой. Кривой JSON перезапрашивается один раз. Частичный сбой этапа отмечается отдельно от успеха, а пустой прогон присылает короткий статус.
Без запасных моделей.
Если основная модель недоступна, система падает с видимой ошибкой. Тихая подмена модели меняет качество оценок так, что это никто не замечает.
Как устроен процесс.
- Собрать и отсеять
Агент забирает записи из источников, убирает дубли и отбрасывает всё, что не проходит жёсткие правила.
- Оценить и подготовить
LLM ставит оценку с причинами и рисками, агент собирает контекст и готовит черновик.
- Решение человека
В Телеграме: одобрить, поправить или отклонить. Отправка только после подтверждения.
Реализация и пример работы.
Схема системы: вход через Телеграм, агенты по задачам и решение человека в конце.
СХЕМА РЕАЛИЗОВАННОЙ СИСТЕМЫ
- Телеграм + Hermes
Один вход, расписания, навыки и подключение инструментов через MCP.
- Агенты
Поиск вакансий, база знаний, Codex для кода, боты через n8n, vision.
- Решение человека
Кнопки одобрить / править / отклонить; внешние действия только после подтверждения.
Архитектурная схема по проекту. Рабочие данные и подключения здесь не показаны.
Результат проекта.
Поиск вакансий работает каждую ночь и присылает дайджест с оценками, рисками и готовыми черновиками. Остальные агенты вызываются из того же чата. Без подтверждения ничего не уходит наружу.
Технологии и детали реализации
Hermes (NousResearch), Python, MCP, Codex, PostgreSQL, Pydantic, n8n, Gmail API и Телеграм. Движок готовый; агенты, этапы, проверки и интеграции — мои.
Обсудим вашу задачу.
Опишите задачу агента, доступные инструменты и данные, а также действия, которым нужно подтверждение сотрудника. Определим границы агентного сценария и проверки результата.
Обсудить ИИ-агента ↗