ОБУЧЕНИЕ· 4 мин чтения · 29 сентября, 11:14

Как настроить AI-агента на OpenCode: пошаговый разбор — от чата с языковой моделью к рабочей среде, которая знает ваши файлы, правила и инструменты

Инструкция применима, если команда уже пользуется чатом с нейросетью, но каждый раз пересказывает ей одно и то же: чем занимаетесь, какие цены, как писать нельзя. Аналитик Selectel описывает переход от чата к агенту на OpenCode через файлы проекта, документацию, локальные инструменты и внешние сервисы по MCP (https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1087524/). Разбор — для ИП и компаний до 100 человек с повторяющимися текстовыми и справочными задачами: коммерческие предложения, ответы по регламентам, разбор заявок, работа с документами. Если таких задач нет, настраивать нечего.

Ниже последовательность действий. Каждый шаг заканчивается проверяемым результатом, а не «стало лучше». Порядок важен: сначала ограничиваете доступ, потом расширяете. Пропустите шаги 2–4 — получится тот же чат, только с более дорогим ключом.

  1. Выберите один повторяющийся процесс и опишите его формулой «вход - выход». Пример: на входе заявка клиента в свободной форме, на выходе письмо с расчётом по вашему прайсу. Результат: фраза, которую можно показать сотруднику и услышать «да, это моя рутина».
  2. Заведите отдельную папку под агента: только документы, которые ему разрешено читать — прайс, регламенты, шаблоны, описание услуг. Результат: список файлов, который вы готовы зачитать вслух.
  3. Создайте в корне папки текстовый файл правил: кто вы, чем занимаетесь, как писать, чего не делать никогда. Агент читает его при каждом запуске, поэтому правила не нужно повторять в запросе.
  4. Наполните справочники фактурой: цены, сроки, условия, частые возражения, запрещённые формулировки. Результат: на вопрос о цене агент берёт цифру из файла, а не придумывает.
  5. Подключите документацию: внутренние инструкции, описания процессов, технические руководства по интеграциям. Результат: вопросы по документации закрываются внутри агента, без поиска по почте и чатам.
  6. Подключите модель через свой ключ API. Результат: отдельная статья расходов, ключ отзывается или меняется в одной строке.
  7. Ограничьте доступ к файловой системе: перечислите папки, которые агент видит, и уберите оттуда пароли, ключи и персональные данные клиентов. Результат: агент физически не может открыть лишнее.
  8. Опишите, какие локальные инструменты ему разрешены: скрипты, команды, программы. Всё, что вне списка, отклоняется. Результат: белый список команд вместо «делай что хочешь».
  9. Подключите MCP-серверы для внешних систем: CRM, трекер задач, база знаний, файловое хранилище. Результат: агент достаёт данные сам, без копирования вручную. Каждый сервер — новая точка доступа, поэтому права выдавайте по минимуму.
  10. Прогоните не меньше пяти реальных задач и записывайте, где ответы ушли в сторону. Результат: список правок, каждая уходит в файл правил или в справочник.
  11. Для действий с внешними адресатами — письма клиентам, публикации, отправка документов — введите обязательное подтверждение человеком. Результат: ни одно сообщение не уходит без нажатия кнопки.
  12. Замерьте время: сколько минут уходило на задачу до агента и сколько уходит теперь, вместе с проверкой результата. Результат: цифра в часах на задачу и на месяц.
  13. Назначьте ответственного за справочники и дату ревизии. Результат: у каждого файла есть владелец и дата обновления. Устаревший прайс — главный источник неверных цифр в ответах.
  14. Расширяйте по одному процессу: новый добавляйте только после того, как предыдущий отработал месяц без правок в правилах.
Стоимость самого OpenCode0 ₽, открытый проект; расходы только на обращения к модели по вашему ключу API
Что превращает чат в агента4 подключения: файлы проекта, документация, локальные инструменты, внешние сервисы через MCP
Минимум для пилота1 повторяющийся процесс и не меньше 5 реальных задач для обкатки
Сколько людей нужно1 ответственный за правила и справочники; остальные просто пользуются
✦ ProAgent AI

Обсудить внедрение ИИ-агентов в вашем бизнесе

Расскажите о задаче — посчитаем, сколько часов и денег сэкономит агент.

Обсудить внедрение →