Kortix и Suna: полное руководство по созданию автономных AI агентов
Добро пожаловать, дорогой читатель. Давайте сыграем в простую игру. Я скажу фразу, а ты честно ответишь себе, не вслух.
«AI-агенты, которые сами ставят задачи, сами пишут код, сами ходят по API и сами отчитываются о результате».
Ну как? Звучит как хайп? Или как то, что ты тайком уже пробовал ночью в Docker-контейнере?
Вот именно. Сегодня мы поговорим не про «чатик с кнопками», а про автономных AI-агентов. И конкретно — про связку Kortix + Suna, которая в 2025–2026 году внезапно стала одной из самых вменяемых платформ для их создания.
Без магии. Без «нажми и разбогатей». С архитектурой, агентами, памятью, планированием и болью, как мы любим.
Давай разбираться.
Что вообще такое автономный AI-агент и почему это не просто LLM
Начнём с базы, но без занудства.
Автономный AI-агент — это не модель. Это система, которая умеет:
- Получать цель (goal)
- Разбивать её на подзадачи
- Планировать шаги
- Использовать инструменты (API, код, браузер, базы данных)
- Запоминать контекст и опыт
- Самостоятельно оценивать результат и корректировать поведение
Если совсем по-человечески — это джун, который не спит, не ноет и не просит ревью каждую минуту.
А надо ли? Когда у тебя десятки рутинных процессов — ещё как надо.
Kortix: мозг, который умеет планировать
Кто и зачем
Kortix — это фреймворк для построения автономных AI-агентов нового поколения. Его делают выходцы из enterprise-AI и open-source комьюнити, уставшие от «демо-агентов», которые красиво говорят, но ничего не делают.
Миссия Kortix звучит сухо, но честно: “Build production-ready autonomous agents, not toys.”
И это чувствуется.
Архитектура Kortix: не «чёрный ящик», а конструктор
Под капотом Kortix — чётко разложенная архитектура:
- Agent Core — логика агента
- Planner — планирование задач (ReAct / Tree of Thoughts / custom)
- Tool Executor — выполнение действий
- Memory Layer — краткосрочная и долговременная память
- Evaluator — проверка результатов
- Orchestrator — управление жизненным циклом
Никакого «всё в одном prompt». Каждый слой — отдельный модуль.
Разве это не чудо после AutoGPT-хаоса 2023 года?
Как выглядит агент на Kortix (упрощённо)
И вот тут важный момент: Kortix не навязывает модель. GPT-4, Claude, DeepSeek, локальные LLM — подключай, что хочешь.
Suna: тело и нервы агента
Если Kortix — это мозг, то Suna — это руки, глаза и нервная система.
Что такое Suna
Suna — это runtime-платформа для выполнения действий AI-агента в реальном мире:
- HTTP / REST / GraphQL
- браузер (headless)
- файловая система
- очереди
- cron-задачи
- sandbox-исполнение кода
Suna отвечает за вопрос: «Окей, агент решил что-то сделать. А как именно?»
Философия Suna
Основатели Suna говорят простую вещь:
LLM не должен иметь прямой доступ ко всему. Он должен работать через контролируемые интерфейсы.
Поэтому в Suna:
- строгие permissions
- sandbox по умолчанию
- логирование всех действий
- лимиты и квоты
Да, звучит скучно. Зато безопасно и продакшен-готово.
Почему Kortix + Suna — это сильная связка
По отдельности они хороши. Вместе — закрывают почти весь цикл автономного агента.
И главное — между ними чёткий контракт.
А не «давай просто передадим prompt строкой».
Реальный пример: агент-аналитик рынка
Давай без абстракций. Представим задачу:
«Проанализировать рынок радиоуправляемых машинок в ЕС и выдать отчёт с конкурентами и ценами».
(Да, я помню, что тебе это близко 😉)
Шаг 1. Постановка цели
Шаг 2. Планирование (Kortix)
Агент сам строит план:
- Найти топ-маркетплейсы
- Собрать цены и бренды
- Сгруппировать по сегментам
- Сделать выводы
- Сформировать PDF - Markdown отчёт
Не магия. Обычный hierarchical planner + LLM.
Шаг 3. Выполнение (Suna)
- WebSearchTool → Google / Bing
- BrowserTool → парсинг страниц
- PythonExecutor → анализ данных
- FileTool → сохранение отчёта
Все действия логируются. Каждый шаг воспроизводим.
Шаг 4. Самооценка
Evaluator в Kortix прогоняет результат через чек-лист:
- полнота данных
- структура отчёта
- соответствие цели
Если плохо — агент сам корректирует план.
Вот здесь и начинается автономность.
Память: агент, который учится, а не забывает
Kortix поддерживает несколько типов памяти:
🔹 Short-term memory
Контекст текущей задачи (prompt window).
🔹 Long-term memory
Vector DB (FAISS / Milvus / Pinecone).
🔹 Episodic memory
История прошлых задач и решений.
Это позволяет агенту:
- не повторять ошибки
- использовать прошлый опыт
- становиться «умнее» со временем
Да, звучит странно, но на самом деле… именно этого нам не хватало.
Где это реально применяют (а не в презентациях)
🧩 DevOps и инфраструктура
- анализ логов
- авто-ремедиация
- проверка конфигов
📊 Аналитика и ресёрч
- market research
- конкурентный анализ
- отчёты
🛒 E-commerce
- мониторинг цен
- управление ассортиментом
- анализ спроса
🧪 R&D
- сбор научных данных
- сравнение подходов
- генерация гипотез
И да — всё это без человека в цикле, кроме контроля.
Ограничения (потому что идеала не бывает)
Давай честно, без фанатизма.
- Агент может «застрять» в плохом плане
- LLM всё ещё ошибается
- Стоимость токенов никто не отменял
- Нужно хорошо продумывать permissions
Kortix и Suna не убирают ответственность инженера. Они убирают рутину.
А надо ли больше? Хороший вопрос.
Документация и ссылки
Если хочешь копать глубже — вот проверенные точки входа:
Совет: начни с простого агента и не пытайся сразу построить Skynet.
Итого, по-честному
Kortix + Suna — это:
- не хайп-демо
- не игрушка
- не «волшебная кнопка»
Это инженерный ответ на вопрос:
«Как строить автономные AI-системы в реальном мире, а не в твиттере?»
И да, порог входа выше, чем у чат-бота. Зато и результат — другого уровня.
🙌 Если статья была полезной — буду рад лайку и комментарию. Это реально помогает продвигать материалы и показывает, что стоит разобрать дальше.
Пиши в комментариях: ты бы доверил автономному агенту реальные бизнес-процессы или пока держишь его на коротком поводке?
#python #pythondeveloper #backend #django #flask #разработка #железо #pythondeveloper #backend #backenddevelopment #backend_разработчик #питон
#разработка #железо #искусственный_интеллект #ai
#deeplearning #machinelearning #technology #искусственныйинтеллект #python #pythondeveloper #backend #backenddevelopment #backend_разработчик #ии #стартапы #vcru