Как создать контент-агента (WriterAgent) в Laravel с помощью Laragent.ai

В 2026 году разработка AI-агентов всё чаще смещается из экспериментальных Python-скриптов в production-бекенды: SaaS, админ-панели, API и корпоративные системы. Для PHP-разработчиков ключевой вопрос звучит так:

как встроить LLM-агента в Laravel так, чтобы он был управляемым, масштабируемым и готовым к росту?

Ответ — Laragent.ai.
Это не «LangChain на PHP», а agent-layer, который органично встраивается в Laravel-архитектуру.

В этой статье разберём, как на практике собрать WriterAgent — контент-агента, который генерирует статьи, посты и SEO-материалы, и при этом легко масштабируется в мультиагентную систему.

Что мы будем строить

WriterAgent — это агент, который по входному брифу:

• формирует структуру контента

• пишет текст

• добавляет CTA и meta-данные

• генерирует prompt для иллюстрации

• сохраняет результат в админ-панель

Важно: агент не просто отвечает текстом, а работает как часть backend-системы.

Архитектурная модель Laragent.ai

Laragent.ai опирается на 4 базовые роли:

Именно эта модель позволяет уйти от «магических цепочек» и перейти к управляемой архитектуре.

Шаг 1. Установка и базовая интеграция

Laragent.ai устанавливается как обычный Laravel-пакет и живёт внутри приложения, а не рядом с ним.

После установки у вас появляется:

• инфраструктура для агентов

• единая точка вызова LLM

• механизм tools (function calling)

• хуки и события жизненного цикла

Это сразу делает агента частью backend-логики, а не «чат-ботом сбоку».

Шаг 2. Создание WriterAgent (роль агента)

Агент — это класс, который отвечает на вопрос:

кто ты и по каким правилам работаешь?

Для WriterAgent это, как правило:

• роль: контент-исполнитель

• стиль: бренд, тональность, запреты

• формат ответа: строго структурированный

• стратегия: не задавать вопросы, а использовать tools

Пример концепции:

• агент всегда возвращает JSON

• не выдумывает факты

• если данных не хватает — использует инструмент

• ориентирован на публикацию, а не «черновик»

Это сразу отличает production-агента от обычного LLM-чата.

Шаг 3. Tools — связь агента с бизнес-логикой

Tools — ключевая часть Laragent.ai.
Именно они превращают LLM в действующий компонент системы.

Минимальный набор tools для WriterAgent

1. Получение бренд-контекста
   Достаёт tone of voice, УТП, примеры текста, целевую аудиторию.

2. SEO-бриф
   Возвращает ключ, интент, объём, ограничения.

3. Проверка качества
   Анализирует текст: структура, вода, повторы, соответствие ТЗ.

4. Сохранение черновика
   Записывает результат в БД и возвращает draft_id.

5. Публикация (опционально)
   Интеграция с CMS, Telegram, VK или PostRest.

Принципиально важно:
👉 агент не знает, как устроена БД или API.
👉 он знает только, какие инструменты доступны.

Шаг 4. Memory — управление контекстом

В Laragent.ai память не навязана жёстко, и это плюс.

Для WriterAgent логично разделить память на уровни:

1. Session memory

Контекст одной задачи: ключ, формат, канал.
Хранится в Redis или БД.

2. Project memory

Бренд-гайд, шаблоны CTA, стиль.
Используется постоянно.

3. Knowledge memory (RAG)

Ваши статьи, кейсы, цены, документы.
Можно начать без векторной БД и добавить её позже — архитектура не сломается.

Шаг 5. Orchestrator — сценарий работы агента

Вместо одной «магической» генерации используется управляемый пайплайн.

Базовый workflow WriterAgent

1. Получить бренд-контекст

2. Получить SEO-бриф

3. Сгенерировать план и тезисы

4. Сгенерировать текст

5. Проверить качество

6. При необходимости — доработать

7. Сохранить черновик

8. Вернуть структурированный результат

Каждый шаг:

• логируется

• может быть повторён

• измеряется по времени и стоимости

Это критично для SaaS и масштабирования.

Формат результата: не текст, а структура

WriterAgent должен возвращать данные, а не «простыню текста»:

{
  "title": "...",
  "outline": [
    { "h2": "…", "h3": ["…","…"] }
  ],
  "article": "...",
  "cta_blocks": [
    { "position": "after_h2_2", "text": "..." }
  ],
  "meta": {
    "description": "...",
    "tags": ["..."]
  },
  "image_prompt": "...",
  "draft_id": 42
}

Такой формат:

• легко отображается в админке

• удобно редактируется

• подходит для API

• готов к автопубликации

Как из WriterAgent вырастает мультиагентная система

Самое важное — архитектура не меняется.

Когда WriterAgent становится «узким местом», вы добавляете:

• PlannerAgent — только структура

• EditorAgent — стиль и сокращение

• FactCheckerAgent — факты и источники

• PublisherAgent — публикация и аналитика

Orchestrator просто начинает вызывать несколько агентов, а не одного.

Почему Laragent.ai — правильный выбор на будущее

• Laravel-native

• API-first

• без vendor lock-in

• ориентирован на agents, а не chains

• легко встраивается в существующие WEB-сервисы

LangChain — это этап.
Agent-архитектура — это направление.

Итог

С помощью Laragent.ai вы можете:

• создать production-контент-агента в Laravel

• встроить его в админ-панель или SaaS

• управлять качеством, стоимостью и логикой

• без переписывания перейти к мультиагентной системе

И главное — думать не в терминах “LLM-ответов”, а в терминах процессов и ролей, что и будет определять успешные AI-продукты в 2026+.