Как собрать AI-агента в Google Colab без фреймворков: туториал с памятью и MCP

В Google Colab можно собрать полноценного AI-агента — с памятью, инструментами и MCP-сервером — не подключая ни одного внешнего фреймворка. Новый туториал показывает, как воспроизвести архитектуру nanobot с нуля на чистом Python и разобраться, что именно происходит «под капотом» агентного цикла.

Что такое nanobot-подход

Nanobot — минималистичный взгляд на построение AI-агентов: никаких тяжёлых зависимостей вроде LangChain или AutoGPT, только прозрачные строительные блоки, которые разработчик полностью контролирует. Авторы туториала намеренно отказываются от готовых фреймворков, чтобы разобрать агентный цикл по частям. Само название отсылает к идее маленьких, специализированных единиц вместо монолитных систем. Когда агент собирается вручную, вы точно знаете, где возникает узкое место — в памяти, в маршрутизации вызовов инструментов или в формировании промпта. Готовые фреймворки прячут эти детали и серьёзно усложняют отладку в нестандартных ситуациях.

Из чего состоит агент Туториал разбит на последовательные этапы.

Каждый добавляет новый слой функциональности поверх предыдущего: Абстракция провайдера — единый интерфейс, не зависящий от конкретного LLM: OpenAI, Anthropic, локальная модель или любая другая Регистрация инструментов — механизм, позволяющий агенту вызывать внешние функции: поиск, калькулятор, работа с файлами Сессионная память — хранение истории диалога в рамках одной сессии с управлением длиной контекста Lifecycle hooks — перехваты событий до вызова инструмента, после ответа модели и при ошибке Скиллы — переиспользуемые наборы поведений, которые подключаются к агенту как отдельные модули MCP-style сервер — локальный сервер инструментов, вдохновлённый Model Context Protocol от Anthropic Каждый блок строится с нуля — это позволяет увидеть, как сообщения, вызовы инструментов и ответы модели соединяются в единый рабочий цикл.

Зачем разбираться в основах

Большинство разработчиков работают с агентами через высокоуровневые обёртки — LangChain, CrewAI, AutoGen. Это удобно для быстрого старта, но создаёт проблемы, когда что-то идёт не так. Когда агент «ломается» — теряет контекст, зацикливается или вызывает не тот инструмент — разобраться в причине через несколько слоёв абстракции крайне сложно. Понимание базовых механизмов решает эту проблему: вы видите точку сбоя и исправляете её прицельно, а не перезапускаете весь стек в надежде, что «починится само».

«Мы воссоздаём каждый строительный блок, чтобы увидеть, как сообщения, инструменты, память и ответы модели складываются вместе», — так авторы формулируют цель туториала.

Провайдер-агностический цикл делает агента портативным: смена LLM-провайдера не требует переписывать бизнес-логику.

Google

Colab как площадка Весь туториал запускается в Google Colab — это нулевая инфраструктура: не нужно настраивать локальное окружение, Docker или облачный сервер. Достаточно открыть ноутбук и запустить ячейки по порядку. Для обучения это оптимальный формат: Colab изолирует эксперименты, позволяет быстро итерировать и сразу видеть вывод на каждом шаге. Собранного агента можно масштабировать до реальных LLM-провайдеров уже в следующем ноутбуке.

Что это значит

Туториал закрывает реальный пробел между «запустить готовый фреймворк» и «понять, как агенты работают изнутри». Если вы планируете строить агентные продукты — это базовое понимание сэкономит много часов отладки.