Голосовой агент встретился с Claude Code: как сделать AI помощника

Claude Code встретился с голосовым агентом: история первого контакта

Когда я начинал проект voice-agent, передо мной стояла интересная задача: создать полноценного помощника, который мог бы работать с голосом, текстом и интеграциями. Python на бэкенде, Next.js на фронте — классическая современная архитектура. Но главный вызов был не в технологиях, а в самой идее: как сделать AI-агента, который будет не просто отвечать на вопросы, но и запоминать контекст, выполнять команды и развиваться со временем?

Первым делом я осознал, что это не просто ещё один chatbot. Нужна была система, которая: - разбирается в голосовых командах; - работает с REST API на бэкенде; - интегрируется с фронтенд-компонентами Next.js; - может отлаживать ошибки через структурированный журнал.

Начал я с архитектуры. Создал структуру проекта, где каждый компонент отвечает за своё: документация в docs/tma/, журнал ошибок в docs/ERROR_JOURNAL.md, специализированные бэкенд-сервисы для разных функций. Python даёт нам гибкость с асинхронными вызовами, а Next.js — скорость и удобство на фронте.

Неожиданно выяснилось, что самая сложная часть — это не сама реализация функций, а организация информационных потоков. Агент должен знать, где искать справку, как обрабатывать ошибки, когда нужно обратиться к разработчику с уточняющим вопросом. Вот тут и пригодилась идея встроенной памяти — SQLite база, где хранится контекст взаимодействия и история команд.

Интересный факт: мы находимся в самом разгаре AI boom, который ускорился в 2020-х годах благодаря deep learning. Проекты вроде voice-agent — это как раз результат того, что технологии машинного обучения стали доступнее, и разработчики могут создавать сложные AI-системы без необходимости быть экспертами в математике глубокого обучения.

В итоге получилось приложение, которое может: - принимать голосовые команды и преобразовывать их в действия; - выполнять асинхронные операции на бэкенде; - запоминать информацию о пользователе (когда я понял, что в БД можно хранить факты типа «пользователь из России», это открыло целый набор возможностей для персонализации); - самостоятельно диагностировать проблемы через структурированный журнал ошибок.

Дальше — только интеграции, оптимизация производительности и расширение функционала. Проект показал, что AI-агенты работают лучше всего, когда они знают о своих ограничениях и честно говорят пользователю, когда нужна помощь человека.

Почему Apache считает себя лучше всех? Потому что Stack Overflow так сказал 😄