Что такое ИИ-агент на практике: мультиагентная система для валютной аналитики за 30 минут

Инструмент Omnigent позволяет описать нескольких ИИ-агентов в одном YAML-файле, раздать им инструменты в виде обычных Python-функций и запустить всё через Claude Agent SDK (среду исполнения от Anthropic). Ниже полный разбор: что понадобится, как настроить и где подвох.

Что понадобится?

• Google Colab (бесплатный тариф подойдёт) или локальный Python 3.12
• uv (менеджер виртуальных окружений, ставится одной командой)
• Omnigent (опенсорс-фреймворк для мультиагентных систем)
• Ключ Anthropic API (Claude). Получить можно на сайте Anthropic, тариф с оплатой за токены (минимальные единицы текста, которые обрабатывает модель)
• Библиотека Requests для Python
• Около 30 минут на первый запуск

Пошаговая инструкция

1. Создайте изолированное окружение

Откройте Colab-блокнот и выполните:

import os, sys, subprocess, pathlib

WORKDIR = pathlib.Path("/content/omnigent_tutorial")
WORKDIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

subprocess.run([sys.executable, "-m", "pip", "install", "-q", "uv"], check=True)

VENV = WORKDIR / ".venv"
subprocess.run(["uv", "venv", "--python", "3.12", str(VENV)], check=True)

PY = str(VENV / "bin" / "python")
subprocess.run(["uv", "pip", "install", "--python", PY, "-q", "omnigent", "requests"], check=True)

Виртуальное окружение через uv обходит ограничение Colab с ensurepip и не засоряет системный Python.

2. Сохраните ключ Anthropic безопасно

import getpass

if not os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY"):
    os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = getpass.getpass("Anthropic API key: ")

env = os.environ.copy()
env["OMNIGENT_NO_UPDATE_CHECK"] = "1"

Ключ остаётся в памяти процесса и не записывается ни в файл, ни в историю ячеек. Переменная OMNIGENT_NO_UPDATE_CHECK отключает автопроверку обновлений при каждом запуске.

3. Напишите инструменты агентов как обычные Python-функции

Создайте файл agent_tools.py в рабочей папке:

import requests

def get_exchange_rate(base_currency: str, target_currency: str) -> dict:
    """Получает актуальный курс валют через Frankfurter API."""
    r = requests.get(
        "https://api.frankfurter.app/latest",
        params={"from": base_currency.upper(), "to": target_currency.upper()},
        timeout=10,
    )
    r.raise_for_status()
    data = r.json()
    return {
        "base": base_currency.upper(),
        "target": target_currency.upper(),
        "rate": data["rates"][target_currency.upper()],
        "date": data["date"],
    }

def word_count(text: str) -> int:
    """Считает слова в тексте."""
    return len(text.split())

Первая функция обращается к открытому API Frankfurter за курсом валют. Вторая позволяет агенту-аудитору измерить длину черновика. Обе функции Omnigent подхватит автоматически по имени из YAML-конфига.

4. Опишите архитектуру агентов в YAML

Файл fx_research_lead.yaml:

name: fx_research_lead
prompt: |
  You are a financial research lead. Call get_exchange_rate
  to fetch the live rate, then hand your draft to text_auditor
  for a clarity and length check before giving a final answer.
executor:
  harness: claude-sdk
tools:
  get_exchange_rate:
    type: function
    callable: agent_tools.get_exchange_rate
  text_auditor:
    type: agent
    prompt: |
      You audit short financial texts. Call word_count,
      flag jargon, suggest one clarity improvement.
    tools:
      word_count:
        type: function
        callable: agent_tools.word_count
policies:
  cap_calls:
    type: function
    handler: omnigent.policies.builtins.safety.max_tool_calls_per_session
    factory_params:
      limit: 20
  budget:
    type: function
    handler: omnigent.policies.builtins.cost.cost_budget
    factory_params:
      max_cost_usd: 1.00

Здесь ведущий агент получает инструмент для валютных курсов и подчинённого агента-аудитора. Секция policies ограничивает сессию 20 вызовами инструментов и бюджетом в 1 доллар. Что такое ИИ-агент в этом контексте: программа, которая сама выбирает, какой инструмент вызвать и когда делегировать задачу другому агенту.

5. Запустите workflow

OMNI = str(VENV / "bin" / "omnigent")
env["PYTHONPATH"] = str(WORKDIR)

question = (
    "What is the current USD to EUR exchange rate? "
    "Give me a two-sentence summary for a client note."
)

result = subprocess.run(
    [OMNI, "run", str(WORKDIR / "fx_research_lead.yaml"),
     "-p", question, "--no-session"],
    cwd=WORKDIR, env=env, stdin=subprocess.DEVNULL,
    capture_output=True, text=True, timeout=300,
)
print(result.stdout.strip())

Флаг --no-session запускает workflow без интерактивного терминала, что критично для Colab.

Как адаптировать для российского рынка?

Frankfurter API отдаёт курсы ЕЦБ, пара USD/RUB там отсутствует. Для рублёвых данных замените URL в функции get_exchange_rate на API Центробанка (https://www.cbr-xml-daily.ru/daily_json.js) и скорректируйте парсинг JSON. Формат ответа ЦБ другой, но логика агента не меняется: он по-прежнему вызывает функцию, получает словарь и пишет справку.

Вместо Claude API можно попробовать YandexGPT или GigaChat как бэкенд, но Omnigent на момент публикации использует Claude Agent SDK как среду исполнения (harness), поэтому замена потребует написания собственного harness-адаптера.

Кому это пригодится и что делать прямо сейчас?

• Финансовому аналитику. Соберите прототип за полчаса в Colab, подключите API ЦБ РФ вместо Frankfurter, и получите систему, которая сама тянет курс, пишет справку и проверяет её перед отправкой клиенту.

• Автору Дзена, пишущему про финансы. Используйте эту схему как основу для контента: покажите читателям, что такое ИИ-агент на конкретном примере с валютами, а не абстрактными определениями.

• Предпринимателю или фин-стартапу в РФ. Архитектура с лимитами бюджета и вызовов подходит для MVP: вы контролируете расходы на API жёстко через YAML, без написания отдельного кода. Учтите, что Anthropic API требует оплату в валюте и доступ из РФ может потребовать VPN.

Схема «ведущий агент плюс аудитор плюс бюджетный потолок» переносится на любой исследовательский процесс за полчаса: замените функцию данных, поправьте промпт (инструкцию агенту на естественном языке) и запускайте.