Бесплатный AI агентский стек 2026: как начать разрабатывать агентов за 0 рублей

Спойлер: минимальный вход в современные AI-агенты — $20/мес. Для россиянина с медианной зарплатой это ощутимая трата. Но есть полностью бесплатный стек на базе Hermes, Tencent Hy3 и Qwen, который покрывает 90% типовых задач. Расскажу архитектуру, конкретные настройки и покажу на примере.

Я предпринимаю в ИТ с 2001 года, видел несколько глобальных перемен. Сейчас слежу за коллегами — техпредпринимателями, которые разбирают AI-тренды. Они покупают Claude за $200, Cursor за $20 и используют GPT-4 через API на $1000+ — и на основе своего опыта делают выводы, куда движется индустрия.

Но они живут в другой экономической реальности и забыли, что значит быть бедным.

С момента появления поиска в интернете доминирующей стала бизнес-модель «пользователь платит глазами», то есть демонстрация рекламы. Платная модель (разовая покупка игры) и подписочная занимали существенно меньшую долю рынка. И связано это было не с жадностью людей — хотя культура платить за контент сильно различается от страны к стране — а с тем, что интернет явление международное, а в среднем по миру люди бедные. В старом интернете равных возможностей ты получал топовый сервис типа YouTube бесплатно, за рекламу. Да, мы могли купить подписку, чтобы не смотреть рекламу, слушать музыку без видео и получать другие бонусы. Но если ты этого не делал, ты получал тот же контент. Конечно, появились и только платные сервисы, как онлайн-кинотеатры. Но ответом им стали пиратские сайты, и онлайн-кинотеатры борются с пиратством в первую очередь удобством сервиса. Плати — получай быстро и качественно, или не плати — и сильно мучайся.

Когда появились первые массовые нейросетевые сервисы, была задана планка только платной подписки. Да, в GPT и Midjourney были бесплатные версии, но пользоваться ими было невозможно из-за лимитов и скорости выдачи. И эту малость потихоньку забирают. Сейчас идёт ужесточение модели, когда от тебя требуется не только платить, но и обладать правильным IP. А Anthropic с 8 июля 2026 заявил, что будет выборочно требовать у flagged users не просто паспорт, а биометрическое селфи + паспорт. То есть оплаты мало — у тебя должно быть верное гражданство. На мой взгляд, это может привести к опасному расслоению общества: если у тебя есть деньги и паспорт, ты получаешь доступ к мощным инструментам. Если нет — ты пользуешься технологиями начала века: поиском и простыми нейросетями. Реальные шаги оставить интернет прежним я вижу только у Google, который активно внедряет в поиск AI. Но даже если они найдут бизнес-модель «пользователь платит глазами за ИИ», которую если и не создали, то превратили в стандарт, нейросети — это не поиск, это новый стиль работы. Тенденция тревожная, и уже сегодня она тормозит развитие молодых специалистов из бедных стран.

Сегодня минимальный вход в современную AI-разработку — $20/мес. Это базовая подписка на ChatGPT Plus (Codex) или Claude Pro (Desktop). Рабочий режим профессионала — $50-200/мес. При активной разработке агентов счёт идёт на тысячи долларов.

Для человека из ИТ это немного, для предпринимателей вообще копейки. Но для большинства людей в мире — существенная трата. Медианная зарплата в РФ ~60 тысяч рублей, подписка на AI за 2 000 ₽ — это больше 3% дохода. Для студента со стипендией 2-3 тысячи — физически невозможная сумма.

Получается, что поколение, которому AI нужнее всего, оказывается отрезано от инструмента, который определяет будущее.

Но есть хорошая новость: если ты хочешь начать собирать агентов, но подписка не по карману — путь существует. Я протестировал его руками — работает.

Главный принцип — не пытаться всё сделать одним инструментом. Если мы не платим, нас ограничивают, а значит надо найти узкие инструменты под конкретные задачи.

Советник думает. Исполнитель делает.

Описанный ниже стек работает летом 2026, потом все может измениться, но общий принцип работает всегда: дроби задачи и под каждую ищи бесплатный мощный инструмент.

Нам нужен мощный мозг, который будет готовить задачи и разбирать результаты деятельности LLM-исполнителя.

Для агентской работы критична одна фича — встроенный поиск из коробки.

DeepSeek отрубил поиск в бесплатной версии через интерфейс для топовой думающей модели. Это делает его слабее как советника — агент не может проверить факты. Поиск остался только в flash-версии, что не подходит на роль мозга.

У Qwen 3.7 Max поиск работает из коробки — полноценный исследовательский слой, интегрированный в reasoning. Только аккуратно — она отлично галлюцинирует, выдумывая факты. Запретите врать на уровне мастер-промпта.

Qwen выпустил desktop-приложение для Mac/Windows. Три ключевые фичи:

1. MCP для локальных файлов — подключение MCP-серверов даёт доступ к файлам на компьютере. Агент читает PDF, Excel, Word, пишет результаты. Всё локально.

2. Мастер-промпт на все чаты и отдельные на папки с проектами.

3. Deep Research режим — киллер-фича. Даёшь тему, агент проводит многоступенчатое исследование (десятки поисковых запросов), выдаёт PDF на несколько страниц глубокого размышления. По качеству сопоставим с аналогичным режимом ChatGPT Pro ($200/мес) или Perplexity, но бесплатно.

Hermes Agent — это open-source агентский фреймворк от лаборатории Nous Research (одна из самых уважаемых AI-лабораторий в опенсорсе). Он превращает LLM в автономного агента с памятью, планированием и навыками. MIT-лицензия — бесплатно навсегда В отличие от платных решений типа Claude , он полностью бесплатный и работает локально на твоём компьютере.

Сайт: https://hermes-agent.nousresearch.com

Простыми словами, Hermes — это сбруя для LLM, которая делает её послушной и заставляет даже более глупую модель работать умнее.

Более сотни встроенных скиллов — это готовые поведенческие обвязки. Как в Claude, но тут их уже предустановили за тебя и направили на цель «писать код», оставив право дополнить список по желанию. Именно то, что нам нужно для «рук».

Lives Everywhere — один агент живёт во всех каналах: Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Email, CLI. Одна память — все поверхности.

Persistent Memory — агент учит твои проекты, автоматически генерирует скиллы и никогда не забывает, как решил проблему раньше.

Focused Automation — естественный язык для расписаний: отчёты, бэкапы, брифинги — всё крутится без твоего участия, сфокусированно каждый раз.

Tasks Multiplied — изолированные подагенты со своими диалогами, терминалами и Python RPC-скриптами для пайплайнов с нулевой стоимостью контекста.

Isolated Sandboxing — пять бэкендов: локальный, Docker, SSH, Singularity, Modal. Контейнерная изоляция и namespace-изоляция.

Обычная LLM в чате:

LLM в Hermes со скиллами:

Отдельно стоит отметить, что документация по каждому проекту собирается в удобные .md-файлы, которые удобно читать, править, передавать или копировать в Notion и т.д.

Внутри Hermes нужно выбрать LLM-«мозг-исполнитель». Из бесплатных вариантов лучший — Tencent Hy3. Это мощная модель, занявшая первое место в рейтинге OpenRouter по совокупному использованию: триллионы токенов, обработанных сообществом, говорят о её реальной силе в боевых задачах.

Изначально я подключил Hy3 через OpenRouter — агрегатор LLM-моделей, который предоставляет единый API для доступа к десяткам моделей от разных провайдеров и удобно интегрируется в Hermes. И все шло отлично…

Чтобы проверить полностью бесплатный стек, я придумал тестовый проект, о котором подробнее пишу ниже. Начал разработку с Hy3, потому что она мощная и была доступна бесплатно.

Но когда проект был готов на 80%, бесплатную версию Hy3 отключили, сделав её платной. Стоит она копейки, но наш эксперимент — строго за ноль рублей.

Я попытался заменить Hy3 на другие доступные бесплатные модели:

Через сутки Hy3 стала вновь доступна, но только теперь через Nous Portal — внутренний агрегатор моделей от создателей Hermes. И проект был успешно завершён.

В общем, если хотите делать проект бесплатно, будьте готовы к постоянным переменам и поиску альтернатив в стеке.

У Hy3 через API поиск есть, но он слабый: можно посмотреть примеры проектов на GitHub, но нельзя, например, посмотреть поисковую выдачу российских продуктовых ритейлеров. Для агентских задач это критично.

Tavily — поисковый API, сделанный специально для AI-агентов. Он не просто выдаёт ссылки, а возвращает живой веб-контекст: извлекает релевантный контент, структурирует его и чанкует для моделей, чтобы агент рассуждал по фактам без галлюцинаций.

Он хорошо ищет по миру, но посредственно по РФ. Поэтому попроси агента настроить виды поиска. Например, US — для англоязычного интернета и RU — только для рунета. Это команды, которые я ввожу при приямом запросе на поиск. Получается контроль над поисковыми размышлениями агента, компенсирующий плохой РФ поиск.

Бесплатный тариф: 1000 запросов в месяц.

Чтобы агент мог заходить на сайты, кликать, скроллить, заполнять формы и парсить данные — ему нужен браузер. Для этого Hermes использует Playwright.

Playwright — это библиотека от Microsoft для автоматизации браузеров (Chromium, Firefox, Safari). Она открывает настоящий браузер у тебя на компьютере и управляет им программно: кликает по элементам, читает DOM, делает скриншоты, имитирует поведение человека.

Зачем это нужно агенту:

Без Playwright агент был бы слепым и безруким — он мог бы только думать и писать код, но не мог бы зайти на сайт и что-то там сделать. Playwright обычно ставится вместе с Hermes, а если нет — агент сам его установит по твоей просьбе.

Прежде чем писать пример, я с помощью этого стека реализовал проект по сравнению цен на продукты в доставке из Пятёрочки и Ашана по 25 позициям. Это пример реальной автоматизации мониторинга цен с парсингом сайтов через AI-агента — задача, которая раньше требовала опытного разработчика.

Написал агента, который:

Это работает!

Ну как «написал» — ни единой строчки кода мной лично не создано. Всё сделали наш агент и советник.

Однако если ты новичок, крайне не рекомендую начинать со сбора данных с крупных сайтов — Авито, Озон, HH, Циан и других гранд-мастеров по защите от парсинга со стародавних времён. И несмотря на то, что мы эмулируем поведение человека, это очень сложная задача.

Справился ли стек со своей задачей? Да! Поисковик работает. Но уж очень много моего внимания отнял этот процесс, так и чесались руки сменить LLM и я оставил там неточности, на которые просто забил. Тут нужна модель мощнее.

А вот парсить корпоративные сайты среднего и малого бизнеса куда проще, и Hy3 + Qwen точно справятся с запасом. Разберём такой пример.

Чтобы показать, где двухслойная архитектура реально нужна, возьмём задачу, которую нельзя решить одним инструментом.

Задача: Я запускаю SaaS для российского рынка и хочу каждую неделю получать отчёт по 5 главным конкурентам: что нового на сайте, какие цены, акции, новые фичи.

Qwen отлично проведёт разовое исследование. Но не сможет:

Это работа для исполнителя.

Я запускаю SaaS для российского рынка. Проведи Deep Research: найди 5 главных конкурентов, их сайты, ключевые страницы с ценами. Верни 5 конкретных URL для еженедельного мониторинга.

Qwen делает 30-40 поисковых запросов, выдаёт 5 конкретных ссылок.

Настрой еженедельный мониторинг этих 5 сайтов. Этап 1: настройка сбора данных:

Hermes пишет парсеры, сохраняет данные, шлёт отчёт, настраивает cron (регулярный сбор). Сразу стоит отметить, что это долгий процесс — займёт часы и много итераций. Агент будет создавать парсеры под каждый сайт. Они будут не работать и ломаться, ты будешь вместе с ним и Советником их чинить. Лучше действовать по шагам:

Мониторинг конкурентов, неделя 14-20 июля

Конкурент 1:

Конкурент 2:

Сводка: 2 из 5 конкурентов с изменениями

В момент формирования отчёта или написания сложных частей кода Hy3 free может быть недостаточно умна. Решение: скачать чат Hermes с данными в .md , загрузить в Qwen Desktop, попросить глубокий анализ. Qwen в режиме reasoning выдаст стратегический отчёт или решение. Отправляйте это обратно в Hy3 и попросите делать так.

Руками каждую неделю: 70-80 минут = 5-6 часов в месяц

С агентом: разовая настройка 2-5 дней в зависимости от твоей квалификации, дальше ****минимум времени на работу отчетами ****еженедельно и возможные правки парсера. Чем больше конкурентов, тем больше экономия времени.

Все практические шаги по установке и настройке собраны здесь. Выполняй по порядку.

Playwright обычно ставится вместе с Hermes. Если браузерная автоматизация не работает — установи вручную:

npx playwright install chromium

Эта команда скачает свежий Chromium-браузер, который агент будет использовать для получения и ввода данных в сайты. Без него все задачи «зайди на сайт» работать не будут. Руки, если ты им скажешь, могут использовать и установленные на компе браузеры, но это не так удобно. Можешь просто попросить Hy3 — она всё сделает за тебя.

В Hermes можно подключить модель напрямую через Nous Portal — внутренний агрегатор от создателей Hermes. Там доступна Hy3 и другие модели.

Альтернативный путь: сказать агенту в чате «подключи Tavily search через MCP» — он сам найдёт сервер и настроит.

В Hermes напиши:

Найди через поиск 5 самых популярных AI-репозиториев на GitHub за последнюю неделю. Для каждого собери: название, звёзды, описание, последний коммит. Верни в виде Markdown-таблицы с колонками: Репозиторий | Звёзды | Описание | Последний коммит

Что произойдёт:

Почему это правильный тест:

1. Время на создание своего проекта. Это не 30 минут и не «за выходные». От 2 до 5 дней плотной работы в первый раз, в зависимости от твоих технических навыков. Это с учётом того, что ты уже умеешь работать с терминалом, понимаешь что такое API, имеешь базовое представление о браузерной автоматизации. Если ты никогда не открывал терминал, не знаешь, что такое API-ключ, и готов гуглить каждый непонятный термин — закладывай 3–4 недели, в течение которых придётся параллельно освоить азы командной строки, переменных окружения и браузерной автоматизации. Это не про «нажать кнопку», а про упорство и готовность учиться технической «дребедени» с нуля.

2. Бесплатные возможности постоянно меняются. Например, ещё недавно DeepSeek давал свою топовую модель вместе с поиском через веб-интерфейс, и это длилось больше года, а теперь поиск отключён для reasoning-модели. В OpenRouter раньше было больше бесплатных моделей. А в Cursor можно было бесплатно использовать стороннего агента Cline — сейчас Cursor продвигает собственного платного агента ($20/мес), а сторонние расширения работают нестабильно. Возможно, когда ты будешь читать эту статью, описанный стек будет не доступен. Не грусти, а ищи альтернативы — они точно есть.

3. Tavily — 1000 запросов в месяц. Для большинства задач хватает. При массовом парсинге упрёшься в лимит.

4. Hy3 free — возможны задержки в пиковые часы (вечер по Москве). Он может отвалиться и на 2-3 часа вечером.А могу и убрать на неизвесный срок 😑

5. Hermes требует базовых технавыков. Установка через терминал, настройка API-ключей, понимание MCP.

6. Qwen Desktop — только Mac/Windows на июль 2026 (есть веб-версия).

Золотое правило: начинай с бесплатного. Переходи на платное только когда конкретно упрёшься в лимит.

Мы входим в эпоху, когда агентский стек — новая грамотность. Как в 2000-х нужно было уметь гуглить, в 2026-м нужно уметь собирать агентов.

Четыре бесплатных инструмента, несколько дней настройки — и у тебя персональный AI-помощник:

Экономия 5-10 часов в неделю. И всё за 0 рублей. Потому что в 2026 году опенсорс-сообщество и некоторые AI-компании сделали мощный стек доступным каждому, кто готов потратить время на поиск решений и соединить их в свой стек.

Бесплатная разработка агентов возможна

Но требует времени на поиск инструментов. Для меня этот эксперимент был очень важен, т.к. хотелось реально понять, правда ли люди, у которых нет денег на ИИ-сервисы, отсечены от новых возможностей создания проектов. И вывод — нет, это не так, возможности есть. И каждый месяц эти возможности срезают. Но тот, кто ищет, тот всегда найдёт.

Честно скажу, я предприниматель, а не писатель, мне будет влом отвечать на вопросы, как лучше сделать проект. :-( Помни, что на любой вопрос в этой статье лучше меня ответит твой Советник 😊

Если статья помогла — сохрани в закладки, чтобы не потерять инструкцию. Алгоритмы vc.ru показывают сохранённые статьи чаще, и ты сможешь вернуться к пошаговой настройке, когда будешь собирать свой стек.

А в комментариях расскажи:

P.S. Подписывайся на мой телеграм-канал: https://t.me/VasilObu — там пишу про AI-продукты для индустрии развлечений и рекламы, делюсь мыслями о том, куда нас ведут технологии.

Теги: #AI #нейросети #автоматизация #агенты #программирование #бесплатно #Qwen #Hermes #парсинг #экономия #2026 #опенсорс #браузернаяАвтоматизация