В 2026 году создать агента стало проще, чем настроить уведомления в Slack
LangSmith выпустил Agent Builder в публичную бету. Это не просто очередной конструктор цепочек промптов. Это полноценный no-code инструмент для создания динамических агентов, которые сами решают, что делать дальше.
Забудьте про "если-то" логику. Агент Builder генерирует агентов, способных разбивать задачи на подзадачи, выбирать инструменты и даже сохранять контекст между сессиями. Все через веб-интерфейс. Без единой строчки кода.
Что умеет этот конструктор агентов?
Первое, что бросается в глаза — это не очередной "переупакованный" LangChain. Интерфейс чистый, минималистичный. Слева — список ваших агентов, справа — конструктор.
1Динамическое планирование
Агент не просто следует фиксированному workflow. Он анализирует задачу, разбивает ее на подзадачи и выполняет их последовательно. Хотите проанализировать финансовый отчет? Агент сам решит: сначала найти данные, потом проанализировать тренды, затем сравнить с конкурентами.
2Долгосрочная память
Встроенная векторная база данных сохраняет контекст между сессиями. Агент помнит предыдущие разговоры, извлеченные факты, выполненные задачи. Не нужно каждый раз объяснять, что вы имели в виду под "тем отчетом за прошлый квартер".
3Интеграция инструментов
Подключайте веб-поиск, базы данных, API через простые формы. Нет необходимости писать адаптеры или разбираться с аутентификацией. Хотя для сложных интеграций все равно придется использовать OpenAPI-to-Skills.
Агент vs Workflow: в чем разница на практике?
Вот пример, который показывает разницу. Допустим, нужно создать агента для анализа новостей о компании.
| Workflow (старый подход) | Agent (новый подход) |
|---|---|
| 1. Получить запрос 2. Поиск в Google 3. Извлечение текста 4. Анализ тональности 5. Суммаризация | 1. "Проанализируй новости о Tesla" 2. Агент сам решает: какие источники проверить, какую информацию искать, как ее анализировать 3. Если находит противоречивые данные — задает уточняющие вопросы |
| Жесткая последовательность шагов | Динамическое планирование |
| Падает при ошибке на любом шаге | Пытается обойти ошибки альтернативными путями |
Workflow подходит для предсказуемых задач. Агент — для сложных, многовариантных сценариев, где заранее неизвестен оптимальный путь решения.
Agent Builder пока не умеет работать с DOM-структурами веб-страниц. Для браузерной автоматизации лучше использовать специализированные инструменты, о которых мы писали в статье про DOM-пранинг.
С кем конкурирует LangSmith Agent Builder в 2026?
No-code платформ для создания агентов стало больше, чем моделей LLM. Вот основные конкуренты:
- Vercel AI SDK — больше для разработчиков, но с хорошими no-code компонентами
- Claude Projects — проще, но менее гибко
- Custom GPTs от OpenAI — дешевле, но функциональность ограничена
- Flowise — открытый аналог, но требует самодеятельности
Преимущество LangSmith — глубокая интеграция с экосистемой. Уже есть мониторинг, трассировка, оценка качества. Не нужно собирать пазл из разных инструментов.
Кому действительно нужен этот инструмент?
Не всем. Вот кому Agent Builder подойдет идеально:
- Продукт-менеджерам, которые хотят прототипировать AI-фичи без разработчиков
- Бизнес-аналитикам для создания внутренних помощников по данным
- Маркетологам, уставшим от рутинного анализа конкурентов
- Стартапам без технического сооснователя
А вот кому лучше поискать альтернативы:
- Разработчикам, которым нужен полный контроль (посмотрите статью про создание агента на Bun)
- Командам, работающим с чувствительными данными (облачное решение)
- Тем, кому нужны сложные многоагентные системы (пока не поддерживается)
Как выглядит создание агента на практике?
Представьте, что вы хотите создать агента для анализа отзывов о продукте.
Входите в LangSmith, выбираете "Create Agent". Даете имя: "Анализатор отзывов".
В разделе "Capabilities" добавляете:
- Веб-поиск (для сбора отзывов)
- Анализ тональности (встроенная функция)
- Классификатор тем (подключаете предобученную модель)
- Генератор отчетов
В "Instructions" пишете: "Ты — эксперт по анализу пользовательских отзывов. Собирай отзывы о продукте, анализируй общую удовлетворенность, выделяй основные проблемы и предлагай рекомендации по улучшению."
Сохраняете. Тестируете в чат-интерфейсе: "Проанализируй отзывы на iPhone 17 за последний месяц".
Агент сам:
- Ищет отзывы в различных источниках
- Группирует их по темам (батарея, камера, ПО)
- Определяет общий настрой пользователей
- Формирует отчет с рекомендациями
Весь процесс занял 15 минут. Без программирования.
В публичной бете Agent Builder доступен бесплатно, но с ограничениями по количеству вызовов и сложности агентов. Для продакшена потребуется платная подписка.
Чего не хватает (пока)
Инструмент сыроват. Вот что раздражает:
- Нет версионирования агентов — изменили инструкции, а откатиться некуда
- Ограниченный набор предустановленных инструментов
- Сложно настроить сложные цепочки рассуждений (ReAct, например)
- Нет возможности создавать сабагентов для распределенных задач
Но команда LangSmith обещает добавить эти функции до конца 2026 года.
Стоит ли пробовать сейчас?
Да, если вы:
- Хотите быстро протестировать идею AI-агента без найма разработчиков
- Работаете с относительно простыми задачами (анализ, суммаризация, классификация)
- Готовы мириться с ограничениями бета-версии
Нет, если вам нужен:
- Полный контроль над архитектурой агента
- Интеграция со сложными внутренними системами
- Мультиагентные сценарии или работа с кодом (для этого есть CodeAct)
Личный прогноз: к концу 2026 года такие no-code конструкторы станут стандартом для 80% бизнес-агентов. Оставшиеся 20% — сложные системы, требующие агентной инженерии и кастомной разработки.
Попробуйте создать своего первого агента. Даже если он окажется бесполезным — вы поймете, какие задачи действительно можно автоматизировать. А это уже половина успеха.
