Автор статьи на Хабре делится практическим опытом быстрого создания собственного AI-агента — цифрового помощника, способного искать информацию, писать код и автоматизировать задачи под разные профессии. В материале рассматриваются три ключевых подхода: кастомизация через фреймворки (LangChain, LlamaIndex), локальные инструменты (Ollama, Continue для VS Code) и no-code платформы (Relevance AI, CodeGPT). Каждый из вариантов раскрывается с примерами, плюсами и минусами, включая рабочие сценарии для программистов, аналитиков, менеджеров и творческих профессий.

Особое внимание уделяется выбору инструментов и практическим шагам по сборке агента: от настройки окружения, интеграции LLM и внешних API, до реальных кейсов автоматизации отчётности и генерации кода. Автор отмечает вопросы конфиденциальности (важность локальных решений для чувствительных данных), этические аспекты (точность и ответственность за автоматический контент), а также влияние AI-агентов на профессиональные навыки. В статье представлен подробный гайд с кодом и советами для быстрой сборки и тестирования персонального ИИ-агента под свои задачи.