Гастрономический ассистент
Пользователь задаёт обычный запрос: что купить на ужин, какой бюджет и какие есть ограничения. Агент сам ищет товары на av.ru, считает итог и предлагает ближайший магазин.
Азбука вкуса × Cloud.ru Evolution
AI на практике: от простого агента до корзины из диалога
На воркшопе сначала разберём базовые понятия — LLM, агент, инструменты и MCP. Затем соберём простого агента в Evolution из готовых компонентов и отдельно попробуем готовый MCP «Азбуки вкуса», который позволяет агенту составить продуктовую корзину.
Структура воркшопа
Что будем делать
Идём от основных понятий к двум практическим сценариям. Каждый следующий блок использует то, что разобрали до него.
1
Вводные и цели
Что такое AI-агент и чем он отличается от обычного чата с моделью.
2
Теория
LLM, контекст, промпты, инструменты, MCP и базовая схема работы агента.
3
Задание 1 — простой агент
Один агент Evolution с Web Search, Python Code и 2ГИС. Подбираем продукты, считаем бюджет и находим магазин.
4
Задание 2 — корзина через MCP
В Agent Space создаём агента на базе ГигаАгента, добавляем внешний skill через MCP и просим собрать корзину.
5
Разбор
Смотрим trace вызовов и обсуждаем, где достаточно готовых инструментов, а где нужен отдельный MCP.
Корзина из агента
Участник создаёт ГигаАгента в Agent Space, добавляет внешний skill и проверяет сценарий: поиск товаров → уточнение деталей → создание корзины.