Всем привет! 🚀 Я начинаю цикл статей для тех, кто только делает первые шаги в мир ИИ-агентов. Будем разбирать всё максимально просто и наглядно. Если что-то окажется непонятным или вдруг не заработает — смело пишите в комментариях, разберёмся вместе.
Сегодня мы соберём своего первого помощника — Telegram-бота, который с помощью LLM будет отвечать на ваши сообщения.
Ингредиенты
Make.com — no-code / low-code платформа для автоматизации процессов. Аналог популярного n8n, но, по-моему, попонятнее и попроще для новичков, есть бесплатный тариф, много готовых интеграций с внешними сервисами. В целом, все то же самое можно сделать в n8n.
OpenRouter — платформа, через которую можно получить доступ по API к любой популярной LLM, часто по ценам ниже, чем напрямую по вендора. Есть бесплатные tier (например, Grok 4-fast сейчас там бесплатный с некоторыми условиями)
Telegram
Пошаговая инструкция
Вначале создадим бота в Telegram. Для этого найдем Telegram’e специального бота @BotFather и отправим ему команду /newbot .
Он предложит придумать ему имя. Имя должно быть уникальным и в конце содержать суффикс «_bot». В ответ вы получите токен для работы с этим ботом.
Класс! Токен есть, полдела сделано.
Создаем аккаунт на make.com, заходим, нажимаем «Create scenario».
Смысл: при помощи make.com мы можем настроить сценарий обработки входящих сообщений. То есть мы можем настроить — прием входящих сообщений из Telegram’a, обработку через LLM, и отправку в ответ.
Нажимаем плюс и создаем первый шаг на диаграмме, пишем в поиске Telegram. Внутри Telegram bot ищем модуль «Watch updates«. Вот его и выбираем.
В появившемся окне нам предложат выбрать «Web hook» — нажимаем Add, дальше предложат выбрать «Connection» — нажимаем Add. В появившемся окне вводим наш токен от бота. Нажимаем везде «Save«.
Внимание! Если быстро нажимать Save последовательно в двух окнах, он может поругаться «Validation failed». Просто подождите и нажмите еще раз. Смысл: Web hook — это способ сообщить Telegram’у, что обо всех новых сообщениях вот этому боту необходимо уведомлять ваш сценарий в Make.com.
Супер! Вы уже подключили своего бота к сценариям Make.com. Давайте сделаем так, чтобы на все входящие сообщения бот вам отвечал приветствием. Для этого добавьте еще один модуль на диаграмму (Telegram->Send message). В настройках этого модуля надо обязательно указать «Chat ID» (куда отправлять) и «Message» (само сообщение). Chat ID мы возьмем из входящего сообщения юзера, а сообщение сгенерируем сами.
Кстати, чтобы было проще ориентироваться в структуре данных, можно отправить сообщение в боту в телеге, нажать в Make.com «Run once» , и вы увидите данные из этого сообщения. Тогда Chat ID будет полегче идентифицировать.
Ну все, супер! Теперь на любое наше сообщение бот будет нам писать «Привет!».
Теперь давайте добавим нашему боту немного интеллекта, подключив OpenRouter. Для этого создаем aккаунт на openrouter.com, в настройках создаем себе API ключ.
Добавляем новый блок на make.com между Получением сообщений и Отправкой сообщений (Open Router -> Create a chat Completion). Он также попросит создать «Connection». Создаем (выбираем простое подключение, не OAuth), вводим свой ключ, сохраняем.
Теперь самое важное. Надо настроить промт, который мы отправим в OpenRouter.
Мы отправим два сообщения: системное сообщение с указаниями для бота, а во втором сообщении мы отправим сообщение нашего пользователя. В качестве модели я выбираю GPT-5, можно выбрать grok-4-fast — он есть в бесплатном доступе (при условии, что вы готовы делиться своим контентом с open router для обучения моделей), но я обратил внимание, что у него как-то не очень со стихами :).Теперь в нашем блоке с отправкой сообщения в Telegram заменяем наш «Привет!» на ответ из OpenRouter (если вы разочек прогоните скрипт через Run Once, то будет проще найти этот ответ в дереве).
Обратите внимание, что OpenRouter устроен так, что может возвращать несколько сообщений. Поэтому нам надо указать номер сообщения для отправки в Telegram. В нашем случае мы ожидаем только одно сообщение, и вот его номер (1) надо указать в настройках блока.
Все готово! Сохраняем сценарий (Ctrl+S или CMD+S), выходим из него, делаем его активным.
![Внимание! Если быстро нажимать Save последовательно в двух окнах, он может поругаться "Validation failed". Просто подождите и нажмите еще раз.](/wp-content/uploads/2025/09/646f2cf7237ba65e367cbbf3f3e20a19.png "Внимание! Если быстро нажимать Save последовательно в двух окнах, он может поругаться "Validation failed". Просто подождите и нажмите еще раз.")
Наш бот-поэт готов @agentforce_creative_bot.
Это очень простая задача, но демонстрирует основную силу LLM и путь для создания агентов — мы можем запрограммировать бота естественным языком.
Например, можете в системном промте написать: «Если пользователь просит стихи в стиле другого поэта, но пиши в стиле этого поэта, в противном случае в стиле Пушкина».
Напишите, если статья оказалась полезной. Также можете подписаться на мой телеграм канал, где я рассказываю о своих экспериментах с ИИ агентами: @agent_force
Если будет интерес, то в следующих статьях можем поговорить о следующих темах:
Как подключить боту память, чтобы можно было вести полноценный диалог
Как подключить больше инструментов, так чтобы бот стал полноценным ИИ-агентом
Как добавить внешнюю базу знаний (RAG)
Как развернуть ИИ-агента в своей инфраструктуре
Как улучшить точность агента в узкой задаче (Fine tuning)
Источник: habr.com
