Как создавать агентов в ChatGPT: инструкция по режиму Work

Команда «будь моим маркетологом» создаёт настройку роли на один диалог. До агента ей далеко. Агент получает рабочую цель, собирает данные, выбирает порядок действий, обращается к нужным инструментам, проверяет результат и останавливается там, где решение должен принять человек.

Граница довольно простая: пока ChatGPT только рассуждает и выдаёт текст в чате, передо тобой собеседник. Агент начинается с законченной работы. На выходе появляется отчёт, презентация, таблица, исследование, обновлённый документ или другая проверяемая работа.

Если раньше я собирала GPTs, с появлением Work поменялась сама логика: теперь я строю из ролей отделы, задаю порядок передачи работы и добавляю навыки из других сфер. Маркетинговую гипотезу, например, можно проверять приёмами расследования, ТРИЗ или риск-анализа. В этом месте ИИ перестаёт изображать сотрудника и начинает выполнять процесс.

Что такое ChatGPT Work

ChatGPT Work представляет собой агентный режим для длинных многоэтапных задач. Он собирает контекст из файлов, приложений и других доступных источников, планирует работу, выполняет её по шагам и выпускает готовые документы, таблицы, презентации, сайты, отчёты и исследования. Во время выполнения пользователь видит ход работы, отвечает на уточнения, меняет направление и подтверждает чувствительные действия.

Именно так Work описывает OpenAI: пользователь задаёт цель и контролирует, какие материалы можно использовать, отправлять, публиковать или автоматизировать.

Чем Work отличается от обычного чата, GPT и Workspace Agent

Формат	Для какой задачи подходит	Что сохраняется	Может действовать через инструменты
Обычный чат	Разовый вопрос, идея, черновик, обсуждение	История диалога	В пределах доступных функций чата
GPTs	Постоянная роль с инструкциями и базой знаний	Настройки конкретного GPT	Да, если подключены действия и инструменты
Work	Длинная задача с исследованием, анализом и готовым результатом	Контекст задачи и проекта	Да, с контролем пользователя
Workspace Agent	Повторяемый процесс для команды	Инструкции, навыки, файлы, инструменты, расписание и версии	Да, включая приложения, MCP и разрешённые действия

Workspace Agents OpenAI называет развитием GPTs. Они работают в облаке, используют файлы, код, инструменты и память, умеют запускаться по расписанию и могут быть опубликованы для команды. GPTs при этом сохраняются как отдельный формат. Официальное описание Workspace Agents прямо разводит эти два продукта.

Work доступен на всех тарифах в приложениях ChatGPT для macOS и Windows, а также на тарифах Plus, Pro, Business, Enterprise и Edu в веб-версии и мобильных приложениях. Отдельный конструктор Workspace Agents пока работает в режиме research preview для Business, Enterprise, Edu и Teachers. В управляемом пространстве доступ к нему может отключить администратор.

Если в боковом меню нет раздела Agents, вы всё равно можете выполнять агентные задачи через Work. Опубликовать самостоятельного Workspace Agent на личном тарифе пока не получится.

Из чего состоит агент в ChatGPT

У рабочего агента восемь обязательных деталей.

Деталь	На какой вопрос отвечает	Пример
Цель	Какой результат нужен?	Найти причины падения заявок и подготовить план проверки гипотез
Триггер	Когда начинать?	По команде, каждую пятницу или после появления нового файла
Входные данные	Что агент получает?	Выгрузку рекламы, CRM, записи звонков и прошлый отчёт
Процесс	В каком порядке работать?	Проверить данные, найти отклонения, сопоставить источники, сформулировать выводы
Навыки	По каким правилам выполнять отдельные операции?	Методика анализа отзывов, редакторский стандарт, правила расчёта метрик
Инструменты	Где брать сведения и что разрешено менять?	Веб-поиск, Google Drive, Slack, таблицы, внутренний MCP
Ограничения	Где остановиться и позвать человека?	Не менять бюджет и не отправлять сообщения без подтверждения
Критерии приёмки	Как проверить готовый результат?	Все выводы снабжены источниками, цифры пересчитаны, гипотезы отделены от фактов

В материалах OpenAI Academy эта конструкция сведена к трём крупным блокам: триггер, процесс с навыками и подключённые системы. Я добавляю вход, результат, ограничения и приёмку, потому что именно в этих местах чаще всего возникают ошибочные решения.

Как создать агента в ChatGPT Work: пошаговый алгоритм

1. Выберите повторяемую работу

«Создать агента-маркетолога» звучит внушительно и почти ничего не объясняет. У маркетолога десятки процессов с разными источниками, решениями и результатами.

Берите один маршрут, который уже существует в работе:

еженедельный разбор рекламных показателей;
подготовка запуска по данным о продукте и аудитории;
анализ отзывов с поиском повторяющихся претензий;
сбор контент-плана из поискового спроса, вопросов клиентов и новостей ниши.

Подходящий первый кандидат повторяется хотя бы несколько раз, имеет понятный вход и оставляет после себя конкретный материал. Для свободного мозгового штурма используйте обычный чат: агент здесь только усложнит работу.

2. Опишите результат до процесса

Фраза «проанализируй конкурентов» оставляет Work право самому решить, что считать анализом. Он может принести пять ссылок, таблицу на 40 колонок или пересказ главных страниц сайтов. Формально задача выполнена во всех трёх случаях.

Задайте контракт результата:

Подготовь таблицу по 10 конкурентам. Для каждого укажи сегмент, продукт, цену, ключевое обещание, доказательства, воронку и заметные пробелы. После таблицы дай 5 выводов для нашего позиционирования. Каждый факт снабди ссылкой. Предположения пометь отдельно.

Теперь работу можно принять, отклонить или отправить на доработку по ясной причине.

3. Назначьте оркестратора

Если внутри системы несколько ролей, кто-то один обязан держать общую цель, раздавать задачи и принимать промежуточные результаты. Например, в продюсерском агентском цикле я отвела эту функцию Кондраше. Федя исследует рынок, Лида проектирует лид-магнит, Ванёк отвечает за человеческие тексты, Цыпа собирает визуальную систему. Кондраша решает, чья экспертиза нужна сейчас, возвращает слабый материал на доработку и сводит части в один запуск.

Ценность такой артели находится в логике передачи работы. Пять персонажей, одновременно рассуждающих о маркетинге, дадут пять версий одного совета. Роли появляются там, где различаются метод, критерии проверки и зона ответственности.

4. Подключите только нужный контекст

Агенту редко нужен весь архив компании. Для аудита запуска хватит продуктовых материалов, статистики, отзывов, истории прошлых гипотез и правил бренда. Лишние сотни файлов замедляют поиск и повышают риск вытащить устаревшую версию документа.

В конструкторе Workspace Agents можно добавлять файлы, приложения, собственные MCP, веб-поиск и генерацию изображений. OpenAI рекомендует давать агенту минимально достаточный доступ. Для приложений с записью, отправкой или удалением данных по умолчанию включено подтверждение пользователя. Подробности есть в справке по Workspace Agents.

5. Вынесите повторяемые методики в навыки

Инструкция агента описывает весь маршрут. Навык отвечает за отдельную профессиональную операцию: проверить текст по редакторской базе, исследовать конкурента, собрать финансовую модель, оформить презентацию по брендбуку.

По определению OpenAI, Skill в ChatGPT может содержать инструкции, примеры и код. После установки ChatGPT подключает подходящий навык к задаче. Так правила исследования, письма, дизайна и контроля фактов не приходится объединять в одной длинной инструкции.

6. Задайте правила для неполных данных и ошибок

Агент должен знать, как вести себя при неполных данных. Рабочие правила звучат конкретно:

если источники противоречат друг другу, покажи расхождение и запроси решение;
если данных для вывода не хватает, сформулируй вопрос владельцу процесса;
если действие меняет, отправляет или удаляет информацию, остановись перед выполнением;
если факт нельзя подтвердить, пометь его как гипотезу и не используй в финальном выводе.

Автономность без границ повышает риск нежелательных изменений в корпоративных файлах.

7. Проверьте агента на неудобных примерах

Запускать агента сразу на живой базе рано. Дайте ему четыре теста: чистый кейс, неполные данные, противоречивые источники и запрос за пределами полномочий. Смотрите на ход работы, источники, промежуточные решения и финальный файл.

Встроенный Preview в Workspace Agents позволяет прогнать тест до публикации. OpenAI отдельно советует включать неоднозначные и неполные входные данные, поскольку именно там обнаруживаются слабые инструкции и пропущенные ограничения.

8. Запустите, посмотрите и только потом автоматизируйте

Первую неделю запускайте процесс вручную. После трёх-пяти прогонов уже видно, какие вопросы повторяются, где агент ошибается и какие данные постоянно приходится добавлять. Тогда можно ставить расписание, подключать команду или запуск через API.

В Workspace Agents для этого предусмотрены расписания, публикация во внутреннем каталоге, Slack-каналы и API-триггеры. В Work можно назначать разовые, повторяющиеся и событийные Scheduled Tasks. Ответственность за отправку, публикацию и другие чувствительные действия всё равно остаётся у человека.

Как создать Workspace Agent в интерфейсе ChatGPT

Если ваш тариф и настройки рабочего пространства поддерживают конструктор:

Откройте раздел Agents в боковом меню.
Нажмите Create.
Опишите обычным языком рабочий процесс и ожидаемый результат либо выберите Start blank.
Проверьте предложенный план и нажмите Build this agent.
Добавьте инструменты, приложения, файлы и навыки.
Настройте ограничения и подтверждения для действий.
Откройте Preview и прогоните тестовые запросы.
Создайте агента, затем определите доступ, расписание и каналы запуска.

Готовый шаблон задания для Work

Создай агентную Work-систему для процесса: [название процесса].

Цель: [какой рабочий результат должна выпускать система].
Триггер: [ручной запуск, расписание или событие].
Входные данные: [файлы, приложения, ссылки, сообщения, таблицы].
Финальный результат: [формат, структура, объём, обязательные поля].

Назначь одного оркестратора. Он отвечает за общий план, распределение этапов, проверку промежуточных материалов и сборку финального результата.

Этапы работы:
1. [этап и его результат]
2. [этап и его результат]
3. [этап и его результат]

Для каждого этапа определи подходящий навык, источник данных и критерий проверки. Новую роль создавай только при отдельной методике и зоне ответственности.

Правила:
- отделяй подтверждённые факты от выводов и гипотез;
- указывай источники для проверяемых утверждений;
- при нехватке данных задавай точечный вопрос;
- останавливайся перед отправкой, публикацией, изменением или удалением данных;
- не расширяй задачу за пределы указанной цели.

Перед запуском покажи архитектуру системы, список доступов, точки подтверждения и четыре тестовых сценария. После моего одобрения собери рабочую версию и проведи первый тест.

Какие ошибки мешают агенту работать

Профессия вместо процесса. «Продюсер» описывает область компетенций. «Проверить идею продукта, рассчитать экономику и выдать вердикт по заданным критериям» уже задаёт работу.

Инструкция без приёмки. Агент сдаёт результат, который невозможно проверить. Добавьте формат, обязательные поля, источники и условия брака.

Доступ ко всему сразу. Начните с чтения и черновиков. Право отправлять письма, менять таблицы или удалять записи появляется после тестов и только в необходимом объёме.

Артель ради количества персонажей. Каждая дополнительная роль увеличивает число передач, расхождений и проверок. Если два исполнителя работают по одной методике, объедините их.

Проверка на идеальном запросе. В реальной работе пропадают файлы, путаются даты и спорят источники. До публикации агент обязан обработать такой вход без выдуманных фактов и самовольных действий.

Можно ли создать агента в ChatGPT без программирования

Да. В Work задачу, этапы, источники и ограничения можно описать обычным языком. Workspace Agent Builder тоже собирает первоначальный процесс из текстового описания. Код понадобится при нестандартной интеграции, собственном MCP или запуске из внутренней системы через API.

Можно ли создать агента на ChatGPT Plus

На Plus доступен режим Work, поэтому вы можете поручать ему длинные многоэтапные задачи, подключать доступные инструменты и получать готовые материалы. Отдельная публикация Workspace Agents возможна на тарифах Business, Enterprise, Edu и Teachers в рамках research preview.

Может ли агент работать самостоятельно

Work способен собирать контекст, планировать шаги, обращаться к инструментам и продолжать длинную задачу. Расписание запускает повторяемую работу без ручной команды. Действия с заметными последствиями лучше оставлять на подтверждении: отправку сообщений, изменение документов, публикацию и удаление данных.

Что создать первым

Возьмите процесс, который повторялся у вас на этой неделе и оставил после себя файл, отчёт или решение. Заполните шаблон выше, запустите его в Work и посмотрите, где система запросит контекст. Такой прогон покажет устройство будущего агента точнее, чем попытка сразу поручить цифровому директору весь бизнес.

Наташа Нагорнова

2026-07-17 10:51 Промпты