TimelixTimelix
AI-агенты

AI-агенты

Создание и настройка интеллектуальных агентов в Timelix

Агент в Timelix — это настраиваемый AI-персонаж, привязанный к конкретной роли и todo-листу. Агент не просто отвечает на вопросы — он выполняет действия в системе через инструменты MCP.

Структура агента

ПолеОписание
systemPromptСистемная инструкция — личность, роль, стиль общения
modelAI-модель (Claude, GPT-4, Ollama и т.д.)
todoListIdПривязанный todo-лист для задач агента
toolsСписок разрешённых MCP-инструментов
mcpTokenТокен для подключения к MCP-серверу
ragEnabledВключить поиск по базе знаний

AgentEditor — редактор агентов

Агенты создаются и настраиваются через AgentEditor — иммерсивный интерфейс в стиле RPG/стратегии.

Вкладки редактора

Personality — личность агента

  • Имя, аватар, стиль общения (прагматичный / дружелюбный / нейтральный)
  • Системная инструкция — основной промпт
  • Эмоциональные параметры: агрессивность, решительность, эмпатия

Attributes — характеристики

  • Навыки и специализации агента
  • Уровни компетенций по областям

Tools — инструменты

  • Выбор инструментов из доступных MCP-инструментов
  • Настройка разрешений для каждого инструмента

Knowledge — база знаний

  • Подключение RAG (поиск по документам)
  • Загрузка материалов для контекста агента

Tasks — задачи

  • Привязка todo-листа к агенту
  • Просмотр активных задач агента

Dashboard — статистика

  • История взаимодействий
  • Метрики использования

Типы агентов по бэкенду

Режим выбирается конфигурацией роли и дочерних модулей (см. сквозное объяснение: От чата до модели и инструментов). Кратко — поддерживаются такие направления:

1. Agent Server (в т.ч. отдельный регион)

Если в настройках роли задан agentServerUrl или среди дочерних контейнеров есть модуль AgentServer, запрос обрабатывает внешний сервис (packages/ai-agent-server). Он может быть развёрнут, в том числе в другой стране (например, в Нидерландах), чтобы обойти гео-ограничения и проксировать LLM. В payload передаётся mcpServerUrl обратно на Timelix для вызовов инструментов.

Пользователь → API Timelix → Agent Server (внешний) → … → ответ; tool-calls → MCP Timelix

2. N8N Connector

Агент работает через N8N webhook: Timelix отправляет payload с mcpServerUrl, сценарий решает логику и может вызывать MCP.

Пользователь → API Timelix → N8N Webhook → … → Ответ

3. TanStack AI (встроенный)

Прямой вызов модели через встроенный AI-слой; инструменты выполняются в контексте приложения.

Пользователь → API Timelix → TanStack AI → Инструменты → Ответ

4. Codex Connector (ChatGPT subscription)

OAuth к API ChatGPT (WHAM): стрим ответов через подписку; инструменты агента подмешиваются в запрос на бэкенде Timelix, исполнение действий в данных — через тот же принцип контекста агента и MCP.

Пользователь → API Timelix → WHAM / Codex → … → ответ; tools → исполнение в Timelix

Порядок определения модуля фиксирован в коде: сначала agentServerUrl у роли, иначе первый подходящий дочерний контейнер в порядке AgentServer → N8nConnector → TanStackAI → CodexConnector. Пользователь в UI это не переключает — только настройки агента.

Общение с агентом

Основной интерфейс — Timelix Chat — универсальный чат с тремя режимами:

  • AI Mode — прямое тестирование модели без персонажа
  • Agent Mode — работа с конкретным агентом из базы
  • Inbox Mode — управление заметками и блоками

Чат поддерживает:

  • Голосовой ввод (локальная транскрипция)
  • Отображение вызовов инструментов в реальном времени
  • RAG-контекст из базы знаний агента
  • Адаптивный дизайн (мобильный / десктоп)

Проактивные агенты

Агенты могут запускаться не только по запросу пользователя, но и по событиям через ProactiveAgent:

СобытиеПример
Обновление метрикиИзменился вес, цель выполнена
Просроченная задачаTodo-блок не выполнен к дедлайну
РасписаниеЕжедневный отчёт в 9:00
Системное событиеНовый пользователь, обновление данных

Уведомления отправляются через Telegram-интеграцию.

Дальше