Как создать AI Агента в Make.com: Полный гайд по обновлению

Телеграм канал : Закрытый канал по автоматизации MakeВайбкодинг : Beget Облако: MCP Сервис ВСЁ ВКЛЮЧЕНО : Blueprint и модули для make : Полный разбор НОВЫХ AI-агентов в Make.com! В этом видео сравниваем архитектуру старых и новых агентов подключаем Google Gemini и настраиваем MCP Model Context Protocol для профессиональной автоматизации. Вы узнаете как создавать умных SEO-агентов с доступом к Яндекс.Вордстат использовать логику субагентов для сложных задач и правильно структурировать данные на выходе. Разбираем нюансы расхода операций и лайфхаки по экономии. В этом выпуске: Детальное сравнение новых и старых агентов Make. Пошаговая настройка AI-агента на базе Gemini. Подключение инструментов Tools и баз знаний. Реальный кейс: создание SEO-агента для сбора семантики через Wordstat. Как работают Субагенты и зачем они нужны. MCP протокол: как экономить операции в Make.com. 00:00 - Обзор нового AI Агента в Make: главные обновления системы 00:44 - Что такое Суб-агенты и как они ускоряют решение сложных задач 01:21 - Параллельная обработка данных через мастер-агента и подзадачи 02:05 - Подключение нейросетей OpenAI Anthropic и Gemini к Make.com 02:42 - Как использовать Make AI Provider без личного API ключа 03:32 - Настройка System Instructions: пишем эффективный промпт для AI 04:36 - Работа с переменными Input для мессенджеров и чат-ботов 05:29 - Загрузка файлов в AI агент через HTTP Get и буфер Make 06:53 - Настройка Conversation ID и истории сообщений память агента 07:37 - Лимиты времени: как увеличить Step Timeout до 600 секунд 08:52 - Форматирование вывода: Текст vs Structured Data JSON 09:24 - Создание агента для сбора семантического ядра и SEO-ключей 09:52 - Подключение базы знаний Knowledge Base: PDF CSV и JSON файлы 11:08 - Зачем нужно описание Tool Description для точности нейросети 11:34 - Вызов сценариев Make как инструментов Tools внутри агента 12:49 - Интеграция модуля Яндекс Wordstat для анализа поисковых запросов 14:08 - Настройка автоматического выбора параметров через AI Let Agents Decide 14:34 - Использование модуля Web Search для поиска информации в интернете 16:46 - Промпт-инжиниринг: структура многошаговых задач для агента 18:05 - Как избежать ошибок при передаче данных между инструментами 19:39 - Глубокое исследование ключевых слов в связке Web Search Wordstat 20:37 - Создание структуры вывода данных для SEO-оптимизации статей 22:14 - Тестирование работы агента в реальном времени: живой пример 23:01 - Анализ Response массива и использование полученных данных 24:36 - Архитектура Master Agent Sub-agents: иерархия нейросетей 26:34 - Работа с протоколом MCP в старой и новой версии агентов Make 28:46 - Сравнение старой и новой версии: как сэкономить операции в Make 30:34 - Тестирование системных промптов и базы знаний в режиме Live 31:11 - Курс по суб-агентам и автоматизации в Telegram канале makecom aiagents Автоматизация gemini MCP Wordstat seo Нейросети nocode SubAgents googlegemini,

#Googlegemini #Subagents