Разработка AI-агента с доступом к внешним API

Проектируем и внедряем системы искусственного интеллекта: от прототипа до production-ready решения. Наша команда объединяет экспертизу в машинном обучении, дата-инжиниринге и MLOps, чтобы AI работал не в лаборатории, а в реальном бизнесе.
Показано 1 из 1Все 1566 услуг
Разработка AI-агента с доступом к внешним API
Средний
от 1 недели до 3 месяцев
Часто задаваемые вопросы

Направления AI-разработки

Этапы разработки AI-решения

Последние работы

  • image_website-b2b-advance_0.webp
    Разработка сайта компании B2B ADVANCE
    1284
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Разработка веб-приложения для компании FEEDME
    1196
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Разработка веб-сайта для компании БЕЛФИНГРУПП
    901
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Разработка интернет магазина для компании FURNORO
    1119
  • image_logo-advance_0.webp
    Разработка логотипа компании B2B Advance
    586
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Разработка веб-приложения для компании Enviok
    853

Разработка AI-агента с доступом к внешним API

AI-агент с доступом к внешним API способен получать актуальные данные и выполнять действия в сторонних системах: CRM, ERP, погодные сервисы, биржевые данные, государственные реестры, платёжные системы. Это переводит агента из режима «отвечать на вопросы» в режим «выполнять реальные задачи».

Архитектура интеграции с внешними API

from typing import Any, Optional
import httpx
import asyncio
from pydantic import BaseModel

class APITool:
    """Базовый класс для API-интеграции"""

    def __init__(self, base_url: str, api_key: str = None, timeout: int = 10):
        self.base_url = base_url
        self.headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"} if api_key else {}
        self.timeout = timeout

    async def request(self, method: str, endpoint: str, **kwargs) -> dict:
        async with httpx.AsyncClient(timeout=self.timeout) as client:
            response = await client.request(
                method,
                f"{self.base_url}{endpoint}",
                headers=self.headers,
                **kwargs
            )
            response.raise_for_status()
            return response.json()

# Конкретная реализация для CRM
class CRMAPITool(APITool):
    async def get_customer(self, customer_id: str) -> dict:
        return await self.request("GET", f"/customers/{customer_id}")

    async def update_customer_status(self, customer_id: str, status: str) -> dict:
        return await self.request("PATCH", f"/customers/{customer_id}",
                                  json={"status": status})

    async def create_deal(self, customer_id: str, amount: float, stage: str) -> dict:
        return await self.request("POST", "/deals",
                                  json={"customer_id": customer_id, "amount": amount, "stage": stage})

Безопасное использование API в агенте

Прямой доступ агента к API требует guardrails — без них агент может сделать нежелательные операции:

from functools import wraps
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

class APIPermissionError(Exception):
    pass

# Декоратор для контроля разрешений
def require_permission(permission: str):
    def decorator(func):
        @wraps(func)
        async def wrapper(*args, permission_context=None, **kwargs):
            if permission_context and not permission_context.has_permission(permission):
                raise APIPermissionError(f"Permission denied: {permission}")
            return await func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

# Логирование всех API вызовов агента
def log_api_call(func):
    @wraps(func)
    async def wrapper(*args, **kwargs):
        logger.info(f"API call: {func.__name__}, args={kwargs}")
        result = await func(*args, **kwargs)
        logger.info(f"API result: {func.__name__} returned {type(result).__name__}")
        return result
    return wrapper

class SafeCRMTool(CRMAPITool):
    @log_api_call
    @require_permission("crm:read")
    async def get_customer(self, customer_id: str) -> dict:
        return await super().get_customer(customer_id)

    @log_api_call
    @require_permission("crm:write")
    async def update_customer_status(self, customer_id: str, status: str) -> dict:
        # Дополнительная валидация: разрешённые статусы
        allowed_statuses = ["active", "inactive", "pending"]
        if status not in allowed_statuses:
            raise ValueError(f"Status must be one of {allowed_statuses}")
        return await super().update_customer_status(customer_id, status)

Обработка ошибок API

import asyncio
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential, retry_if_exception_type

class APIError(Exception):
    pass

class RateLimitError(APIError):
    pass

@retry(
    stop=stop_after_attempt(3),
    wait=wait_exponential(multiplier=1, min=1, max=10),
    retry=retry_if_exception_type(RateLimitError),
)
async def api_call_with_retry(tool, method, *args, **kwargs):
    try:
        return await getattr(tool, method)(*args, **kwargs)
    except httpx.HTTPStatusError as e:
        if e.response.status_code == 429:
            raise RateLimitError("Rate limit exceeded")
        elif e.response.status_code >= 500:
            raise APIError(f"Server error: {e.response.status_code}")
        raise

# Функция-обёртка для агента
def create_api_tool_for_agent(tool_instance, method_name: str) -> callable:
    """Создаёт синхронную обёртку для агентного loop"""
    async def async_call(**kwargs) -> str:
        try:
            result = await api_call_with_retry(tool_instance, method_name, **kwargs)
            return json.dumps(result, ensure_ascii=False)
        except APIError as e:
            return json.dumps({"error": str(e), "retry": "automatic"})
        except Exception as e:
            return json.dumps({"error": f"Unexpected: {str(e)}"})

    def sync_call(**kwargs) -> str:
        return asyncio.run(async_call(**kwargs))

    return sync_call

Практический кейс: агент продаж с доступом к CRM и внешним API

Инструменты агента:

  • CRM API (AmoCRM/Bitrix24): чтение лидов, обновление статусов, создание задач
  • Dadata API: обогащение данных о компании (ИНН → полные реквизиты, руководители)
  • ФНС API: проверка контрагентов, задолженности
  • Telegram Bot API: уведомления менеджеру
  • Email API (SendGrid): отправка автоматических писем

Сценарий: новый лид от юрлица → агент автоматически:

  1. Запрашивает данные из CRM
  2. По ИНН получает полные реквизиты через Dadata
  3. Проверяет контрагента через ФНС
  4. Создаёт задачу менеджеру в CRM
  5. Отправляет приветственное письмо с персонализацией

Метрики:

  • Время от появления лида до первого контакта: 47мин → 4мин
  • Completeness профиля лида: 42% → 91%
  • Менеджерское время на первичный скоринг: -68%

Rate Limiting и Cost Control

from asyncio import Semaphore

class RateLimitedAPITool:
    """API с ограничением частоты запросов"""

    def __init__(self, api_tool, max_concurrent: int = 5, requests_per_minute: int = 60):
        self.tool = api_tool
        self.semaphore = Semaphore(max_concurrent)
        self.rpm_limit = requests_per_minute

    async def call(self, method: str, **kwargs) -> dict:
        async with self.semaphore:
            return await getattr(self.tool, method)(**kwargs)

Сроки

  • Разработка API-интеграций (3–5 API): 2–4 недели
  • Агентный цикл с обработкой ошибок: 1–2 недели
  • Тестирование и permission модель: 1–2 недели
  • Итого: 4–8 недель