Строительство агентов в Opal Gemini

Всю эту неделю я отстроил разных агентов. Не могу сказать, что все агенты были как агент 007. Часть из них была скорее как агент 007 в исполнении мистера Бина или Галустяна.

Расскажу про Opal от Gemini. Про Claude Code не буду рассказывать, про него многие рассказывают. А Opal от Gemini — интересный инструмент с каким-то печальным пиаром. Например, на Reddit на сообщество подписано 13 человек. Кейсы на Reddit в большинстве своем от Джулиана Голди. Не исключаю, что за него робот писал.

В чем его фишка — это в том, что не нужно API, смены платформ. Достаточно задать вопрос с описанием идеи приложения (например: «вот выжимка, сделай из нее инфографику и видео»), и он автоматически создает схему с блоками обработки данных. Как идея — супер, но реализация ужасающая. Он создает контент-завод так, как если бы это был завод, который развалили после приватизации: картинки с бредотекстами, ролики попсовые, тексты банальные. Юридически не подкопаешься: контент есть, но реализация ужасающая.

Вот реальные кейсы использования Google Opal — только то, что люди реально делали, без сложных интеграций и подключений сторонних сервисов. Чисто работа с самим Opal и его возможностями:

Что сделали: ввели промпт «Любители сериальных марафонов на Netflix».

Что получилось: Opal сгенерировал визуальную персону «Хлоя „Уютный стример“» с разделами Говорит / Думает / Делает / Чувствует и добавил изображение.

Сколько времени заняло: 10 минут вместо нескольких часов ручной работы.

Нюанс: если промпт слишком общий, результат будет шаблонным. Чем детальнее запрос, тем лучше итог.

Что сделали: дали промпт «Старшеклассник, подающий документы в колледжи онлайн».

Что получилось: Opal построил визуальный путь пользователя и создал роли (визуальный рассказчик, дотошный составитель выжимок).

Сколько времени заняло: около 5–7 минут.

Нюанс: для финальной презентации всё равно нужно доработать в Figma — Opal даёт только быстрый прототип.

Что сделали: загрузили в Opal текст учебного модуля (например, по основам маркетинга — 500–700 слов).

Что получилось: Opal выделил ключевые понятия и термины, составил 10 тестовых вопросов с 4 вариантами ответа и добавил краткие пояснения к правильным ответам.

Сколько времени экономит: до 2 часов ручной работы на создание викторины.

Нюанс: иногда вопросы получаются слишком простыми — стоит добавить уровень сложности в промпт.

Что сделали: скопировали 15–20 отзывов о продукте из Google Maps и вставили в Opal.

Что получилось: Opal сгруппировал отзывы по темам (цена, качество, сервис), выделил общие плюсы и минусы, составил краткий отчёт с выводами.

Сколько времени заняло: 8–10 минут.

Нюанс: с очень короткими отзывами (1–2 слова) система работает хуже — лучше выбирать развёрнутые комментарии.

Что сделали: ввели промпт с темой презентации («Как внедрить ИИ в малый бизнес») и указали целевую аудиторию (владельцы кафе и магазинов).

Что получилось: Opal сгенерировал план из 8 слайдов с заголовками, краткие тезисы для каждого слайда и рекомендации по визуалу (где добавить график, фото, схему).

Сколько времени экономит: около часа ручной проработки структуры.

Нюанс: финальный дизайн и детализация всё равно требуют ручной работы — Opal даёт каркас.

Что сделали: загрузили PDF‑чек в Opal.

Что получилось: система распознала и выписала дату покупки, общую сумму и категорию расхода (офис, еда, транспорт и т. д.).

Сколько времени экономит: до 15 часов в месяц при регулярной обработке.

Нюанс: хуже справляется с рукописными чеками или нестандартными форматами — лучше проверять результат.

Что сделали: описали в промпте концепцию продукта и целевую аудиторию.

Что получилось: Opal сгенерировал макет лендинга с заголовком и подзаголовком, блоком преимуществ и формой квиза (3–4 вопроса).

Сколько времени заняло: 15 минут на черновик.

Нюанс: это только прототип — для публикации нужно доработать дизайн и структуру.