# 5 слоев, которые делают агента умнее

Это слой, где он работает, слой поиска, слой веб-данных, база знаний и система управления. Если закрыт только чат, агент будет каждый раз слепым. Если закрыты все пять уровней, даже не самая топовая модель начинает работать как нормальный помощник.

- 1 «Оркестратор» — Примеры: Claude Code, Codex, Roo Code, OpenCode. OpenCode docs: https://dev.opencode.ai/docs/agents/ Задача слоя: где агент думает, читает файлы, запускает команды, делит работу на подзадачи.
- 2 «Поиск» — Perplexity API: https://docs.perplexity.ai/api-reference/search-post Exa Search: https://exa.ai/docs/reference/search Задача слоя: агент не фантазирует, а ищет актуальные источники и возвращает ссылки.
- 3 «Веб-данные» — Firecrawl: https://docs.firecrawl.dev/mcp Задача слоя: скачать сайт, очистить от мусора, вытащить markdown/структуру/страницы для анализа.
- 4 «База знаний» — Obsidian vault: https://obsidian.md/help/vault Notion MCP: https://developers.notion.com/guides/mcp/get-started-with-mcp Если файлов много и нужна связанная память — Obsidian. Если руками ведёшь базу, задачи и документы — Notion.
- 5 «Agent OS / управление агентами» — Пример Agent OS: https://github.com/rivet-dev/agent-os Задача слоя: хранить настройки агентов, skills, правила, контекст, роли и маршрутизацию задач.

врезка `// Проверка`: текст «Агент должен уметь найти информацию, скачать источник, сохранить вывод в базу знаний и выполнить задачу через оркестратор без ручного копипаста между сервисами.»

---

Источник: https://localhost:3000/m/5-sloyov-kotorye-delayut-agenta-umnee