🎯 О чём этот конспект: Пошаговое руководство по созданию продвинутого AI-агента для клиентской поддержки в Telegram и Slack с использованием Hermes (AI-агент), n8n (через MCP сервер), DeepSeek V4 Pro и Supabase. Весь процесс — от развертывания до создания сложных рабочих процессов — происходит исключительно через текстовый чат, без ручного перетаскивания узлов на холсте n8n.

👤 Кому будет полезно: Вайбкодерам, разработчикам автоматизаций и владельцам бизнеса, которые хотят создавать сложные IT-продукты с помощью AI-агентов, минимизируя ручное написание кода и настройку интерфейсов.

✨ Что получите: Готовую систему поддержки, которая умеет: отвечать в Telegram/Slack, проверять статус заказов в БД, искать информацию по базе знаний (Vector Search) и выходить в интернет через Perplexity, если данных нет в базе.

1. Развертывание и настройка ядра Hermes

Контекст: Hermes — это быстрорастущий open-source AI-агент, который использует DeepSeek V4 Pro в качестве «мозга». Он обладает уникальной механикой самообучения: логирует каждый вызов инструментов n8n и обращается к этой истории при создании новых воркфлоу. Благодаря контекстному окну в 1.05 млн токенов, агент помнит всю историю разработки, не теряя детали.

Тайминг: [01:03], [01:40], [01:52]

Выгода: Стоимость работы в 10 раз ниже, чем у Claude 3.5 Opus, при сопоставимой производительности, а кэширование запросов снижает затраты еще в десятки раз.

Как применить:

• Шаг 1: Деплой Hermes — [Railway] — Перейдите на шаблон Railway для Hermes и нажмите "Deploy Now". Установите переменные окружения (username/password, например, admin).
• Шаг 2: Настройка модели — [DeepSeek] — Получите API ключ на платформе DeepSeek, пополните баланс на пару долларов. В интерфейсе Hermes выберите провайдера DeepSeek и модель DeepSeek V4 Pro.
• Шаг 3: Подключение интерфейса — [Telegram] — Создайте бота через @BotFather, получите токен и вставьте его в настройки Hermes. Теперь вы можете управлять агентом прямо из Telegram.

Результат: Запущенный AI-агент, готовый принимать команды через Telegram.

2. Подключение n8n через MCP сервер

Контекст: Model Context Protocol (MCP) позволяет Hermes напрямую «видеть» и управлять инструментами внутри n8n. Вместо того чтобы вручную рисовать схемы, вы даете агенту доступ к API n8n, и он сам создает, тестирует и исправляет узлы (nodes) в вашем рабочем пространстве.

Тайминг: [02:20], [02:43], [02:57]

Выгода: Полный отказ от визуального программирования. Агент сам подбирает нужные типы узлов и их версии.

Как применить:

• Шаг 1: Получение доступов — [n8n] — В настройках n8n перейдите в Settings -> Instance level MCP. Скопируйте URL и сгенерируйте Access Token.
• Шаг 2: Соединение — [Telegram/Hermes] — Отправьте агенту промпт:

Please connect to the following MCP server: [Ваш URL] Access Token: [Ваш Токен]

• Шаг 3: Проверка связи — [Telegram/Hermes] — Попросите создать тестовый воркфлоу:

Create a simple n8n chatbot workflow.

Результат: В вашем n8n автоматически появится новый воркфлоу, созданный агентом.

3. Настройка базы данных Supabase через AI-скиллы

Контекст: Hermes поддерживает модульные «скиллы» (skills). Официальный скилл от Supabase позволяет агенту создавать таблицы, настраивать политики безопасности (RLS) и выполнять SQL-запросы, используя естественный язык.

Тайминг: [03:18], [03:38], [04:25]

Выгода: Создание структуры БД и наполнение её тестовыми данными за 2 минуты без написания SQL-кода.

Как применить:

• Шаг 1: Установка скилла — [Hermes] — Дайте команду установить официальный скилл:

Please install the Supabase agent skill and point it to this URL: [URL репозитория скилла]

• Шаг 2: Подключение БД — [Supabase] — Создайте проект в Supabase, скопируйте Project URL и API Key. Передайте их Hermes для авторизации.
• Шаг 3: Создание таблиц — [Hermes] — Используйте подробный промпт для структуры:

Create four tables in Supabase: orders, FAQ, products, and ticket history. 
For FAQ, use semantic embedding so it can be searched using natural language. 
Include columns: [перечислите нужные колонки].

• Шаг 4: Наполнение — [Hermes] — Попросите: Populate them with sample data.

Результат: Полностью настроенная база данных с таблицами и тестовыми записями.

4. Сборка финального агента поддержки (Omnichannel)

Контекст: Финальный этап — объединение всех компонентов в один сложный воркфлоу. Агент должен одновременно слушать Telegram и Slack, уметь искать по векторной базе (FAQ) и обращаться к Perplexity для поиска в вебе.

Тайминг: [05:04], [05:59], [06:16]

Выгода: Создание системы, которую обычно команда разработчиков пишет неделю, за один сеанс чата.

Как применить:

• Шаг 1: Основной промпт на сборку — [Hermes] — Отправьте комплексное задание:

Create an end-to-end workflow for a customer support AI agent that runs on both Telegram and Slack simultaneously. 
Use Supabase for SQL queries (orders) and vector search (FAQs). 
Use Perplexity nodes for web search as a fallback. 
The agent should have memory and distinct routes for each channel.

• Шаг 2: Итеративная правка — [Hermes] — Если агент ошибся в версии узла (например, OpenAI Embedding), просто напишите:

Please update the workflow. The n8n embedding node is not correct, it's missing the model selection.

• Шаг 3: Публикация — [n8n] — Зайдите в созданный воркфлоу, проверьте учетные данные (Credentials) для Slack/Telegram и нажмите "Publish".

Результат: Работающий бот, который отвечает на вопросы о гарантии (из FAQ), статусе заказа (из SQL) или мировых новостях (через Perplexity).

FAQ

В: Нужно ли мне знать SQL или JavaScript для работы с этой связкой? О: Нет, в этом и заключается суть вайбкодинга. Hermes через MCP сервер сам генерирует SQL-запросы и JavaScript-код внутри узлов n8n на основе ваших описаний на естественном языке.

В: Почему используется именно DeepSeek V4 Pro, а не GPT-4o? О: DeepSeek V4 Pro показывает производительность на уровне Claude 3.5 Opus в агентских задачах, но стоит в 10 раз дешевле. Кроме того, у него огромное контекстное окно (1 млн+ токенов), что критично для удержания структуры всего проекта в памяти.

В: Что делать, если Hermes создал воркфлоу с ошибкой? О: Не исправляйте её руками на холсте n8n. Напишите Hermes в чат, в чем ошибка (например: "узел Supabase выдает ошибку авторизации"). Агент проанализирует лог, поймет причину и сам обновит воркфлоу.

В: Как работает "самосовершенствование" Hermes? О: Каждый раз, когда агент успешно (или неуспешно) взаимодействует с n8n, он сохраняет этот опыт. При создании следующего воркфлоу он проверяет свои логи, чтобы не повторять прошлых ошибок в конфигурации узлов.

В: Можно ли добавить другие каналы связи, например, WhatsApp? О: Да, достаточно попросить Hermes: "Add WhatsApp via Twilio as a third channel to my support workflow". Если у вас подключен MCP n8n, он добавит нужные узлы и настроит логику маршрутизации.

Ресурсы и ссылки

• Hermes AI Repo — Самый быстрорастущий репозиторий AI-агентов — https://github.com/m1guelpf/hermes
• Railway — Платформа для быстрого деплоя Hermes — https://railway.app/
• DeepSeek Platform — API провайдер модели V4 Pro — https://platform.deepseek.com/
• n8n — Платформа автоматизации с поддержкой MCP — https://n8n.io/
• Supabase — Open-source альтернатива Firebase для БД — https://supabase.com/
• Perplexity AI — API для поиска в реальном времени — https://www.perplexity.ai/

Конспект создан на основе видео «The End of n8n Canvas? Building with Hermes & MCP» канала Cole Medin. Все права на оригинальный материал принадлежат авторам. Источник: https://youtu.be/ZEgesa07-WI