Что это за зверь и зачем он вам?
Представьте, что у вас есть стажер. Он не спит, не ест, не просит отпуск. И за сутки может написать полноценную книгу с сотнями точных цитат. 24hr-research-agent — это именно такой стажер, только из кода. Экспериментальный проект, который берет тему, роет интернет, анализирует источники и выдает готовый текст с безупречной библиографией. Звучит как фантастика? В 2026 году это уже реальность.
Это не готовый SaaS-сервис, а открытый инструмент, который нужно собирать и настраивать самому. Если вы ждете одну кнопку "создать книгу", вас ждет разочарование. Если же вы готовы покопаться в конфигах — добро пожаловать.
Что умеет этот агент?
Его главный трюк — автономность. Вы задаете тему (например, "История киберпанка в Японии 90-х"), запускаете процесс и возвращаетесь через 24 часа. За это время агент:
- Планирует исследование: разбивает большую тему на подзадачи.
- Ищет информацию в вебе и академических базах (если вы их подключили).
- Критически оценивает источники, отсеивает мусор.
- Извлекает ключевые цитаты и тут же формирует сноски в правильном формате (APA, Chicago — на выбор).
- Пишет связный текст, структурируя его по главам.
- Создает черновик объемом до 50-70 тысяч знаков. И все это без вашего участия.
В основе — цепочка LLM-вызовов. На 2026 год логично использовать самые мощные и свежие модели, вроде GPT-4o-mini или Claude 3.7 Sonnet, чтобы агент меньше "галлюцинировал" и лучше рассуждал. Система цитирования — его гордость. Она не просто вставляет ссылку в конец, а привязывает каждый факт к конкретному источнику, как это делают в диссертациях. Если вы читали про архитектуру research-агента от Tavily, то поймете, что здесь та же философия, но заточенная под долгий, многоэтапный процесс.
Чем он лучше (или хуже) других?
Давайте без иллюзий. Есть десятки инструментов для исследования: от простых чат-ботов до продвинутых агентов вроде Tavily. Но у 24hr-research-agent три ключевых отличия.
| Инструмент | Для чего | Длительность работы | Цитирование |
|---|---|---|---|
| 24hr-research-agent | Создание длинных текстов (книги, отчеты) | Часы, сутки | Детальное, автоматическое |
| Обычный AI-поиск | Быстрые ответы на вопросы | Минуты | Часто отсутствует |
| Автономные агенты (на базе AutoGPT) | Выполнение задач в интернете | Минуты, часы | Редко, поверхностно |
Главный недостаток? Он медленный. И дорогой. 24 часа непрерывных запросов к GPT-4 или Claude — это сотни тысяч токенов. Без серьезного бюджета на API даже не начинайте. И да, он может "зациклиться" на каком-то этапе, если промпты составлены плохо. (Кстати, о промптах: готовые шаблоны, которые спасают от вымысла ИИ, можно взять в этом гайде).
Как это работает в реальности? Пример из 2026 года
Вам нужна брошюра о влиянии квантовых вычислений на криптовалюты. Вы пишете в консоли одну команду. Агент просыпается.
Сначала он гуглит. Не просто первые десять ссылок, а углубляется в форумы, whitepapers, блоги разработчиков. Потом фильтрует: свежесть источника — не старше 2024 года (актуальность на 2026 год критична), авторитетность домена, наличие технических деталей. Каждый найденный фрагмент сохраняется в векторную базу с метаданными: URL, дата, автор. Потом начинается сборка текста. Агент не копипастит, а пересказывает своими словами, но каждый второй абзац снабжает цитатой в квадратных скобках с номером источника. В конце — автоматически генерируемый список литературы. Все это вы получаете в markdown-файле, готовом к публикации.
1Шаг 1: Подготовка окружения
Качаете репозиторий с GitHub. Ставите Python 3.12 или новее. Создаете виртуальное окружение — это обязательно, иначе зависимости поломают вашу систему. Потом pip install -r requirements.txt. В требованиях на 2026 год обычно: langchain, openai, tavily-python, beautifulsoup4, chromadb для векторного хранилища. Главное — получить API-ключи. Для поиска нужен Tavily (или аналоги, но Tavily в 2026 все еще лидер). Для мозга агента — ключ от OpenAI, Anthropic или другого провайдера LLM. Без ключей агент слеп и нем.
2Шаг 2: Настройка мозга агента
Открываете config.yaml. Там два критических параметра: модель LLM и модель для эмбеддингов. Для LLM в 2026 я бы взял Claude 3.7 Sonnet через Anthropic API — он лучше держит длинный контекст. Для эмбеддингов — text-embedding-3-large от OpenAI или cohere-embed-v4. Не экономьте на этом.
2Шаг 2: Настройка цепочки промптов
Сердце системы. Агент работает по циклу: планирование -> поиск -> анализ -> написание. Для каждого этапа нужен свой промпт. Не пишите их на коленке. Возьмите за основу примеры из репозитория и адаптируйте. В промпт для анализа обязательно встройте правило: "Если источник старше 2024 года, помечай его как устаревший, если нет данных о авторе — помечай как ненадежный". Промпт для написания должен требовать цитировать каждый факт. Тут пригодятся готовые шаблоны для RAG, которые не дают ИИ выдумывать. Сохраните промпты в отдельные .txt файлы — так легче править.
3Шаг 3: Запуск и мониторинг
Запускаете скрипт main.py с темой и максимальным количеством шагов (например, 50). И уходите пить кофе. Но недалеко. Первые 10-15 минут стоит понаблюдать за логами. Агент пишет, что он делает: "Планирую разделы...", "Ищу статьи по квантовой криптографии...", "Анализирую источник https://...". Если видите, что он пятый раз ищет одно и то же — что-то пошло не так. Остановите, проверьте промпт планирования. В 2026 году некоторые умельцы ставят простой веб-интерфейс на Streamlit, чтобы видеть прогресс в реальном времени. Если вы не хотите возиться с интерфейсом, хотя бы логируйте все в файл.
Совет: перед первым большим запуском протестируйте систему на маленькой теме, которая вам знакома. Например, "История создания Python". Так вы быстро увидите, насколько точны цитаты и не сходит ли агент с ума.
Кому это нужно, а кому нет?
Нужно: исследователям, которые готовят обзорные статьи по новым темам. Копирайтерам, специализирующимся на deep-dive материалах (но будьте готовы к серьезной проверке фактов). Консультантам, которым нужно быстро погрузиться в незнакомую отрасль. Преподавателям для создания учебных материалов с актуальными примерами.
Не нужно: тем, кто ждет волшебную таблетку. Агент не напишет бестселлер — он напишет черновик, который надо вычитывать и править. Тем, у кого нет бюджета на API. Тем, кто боится командной строки. Если вы из последней категории, возможно, вам больше подойдут готовые AI-агенты для бизнеса, которые уже упакованы в сервисы.
Что будет дальше?
К 2027 году такие агенты, вероятно, научатся работать с видео и аудио, извлекать цитаты из подкастов и лекций. Но главный прорыв будет не в этом. Главное — они станут дешевле. Уже сейчас появляются локальные модели на 20-30 миллиардов параметров, которые можно запускать на своей видеокарте и которые почти не уступают GPT-4 в задачах анализа. Например, AgentCPM-Explore показал, что можно быть эффективным и без облаков. Мой прогноз: через год настройка автономного research-агента станет такой же обыденностью, как сегодня настройка RAG-системы. Но пока что это территория энтузиастов, которые не боятся, когда скрипт работает сутки, а на выходе получается 50 страниц текста с цитатами, которые нужно проверять. Всегда проверяйте цитаты.
