Як створити особистого AI-агента для досліджень

Особистий AI-агент для досліджень має впорядковувати джерела, повертати попередню логіку, порівнювати докази й готувати простежувані нотатки — без вигаданих citations і без підміни перевірки гарним summary.

Дослідники мають сотні PDF, розкидані notes, повторне читання й години пошуку вже збереженого. Вони також кажуть, що AI-summary може пропустити вирішальну деталь або відірватися від paper. Agent скорочує пошук і порівняння, але не скасовує відкриття оригіналу.

Agent має діставати факти з контрольованого джерела, а не перетворювати весь чат на правду. Дай кожному тривалому факту ідентифікатор, межі, джерело, ознаку свіжості й спосіб виправлення. Якщо календар, репозиторій, каталог або менеджер джерел уже володіє даними, він і залишається головним джерелом.

Дай джерелу стабільний запис: title, author, date, link чи file, permission, topic і review status. Відділи власні нотатки від цитованого доказу. Проси повертати claim, source, location, uncertainty, conflict і next verification step; важливе твердження звіряй з оригіналом.

Knowledge тримає довгі перевірені матеріали, User Memory — невеликі приватні вподобання й контекст, а tools читають актуальні дані або виконують явні дії. Згадане вподобання не може видати доступ, купити, видалити чи обійти правила. Чутливий запис потребує реального користувача, вузького дозволу, підтвердження, історії та відкликання.

Опублікуй одного власного Agent через віддалений MCP endpoint і підключай його лише там, де конкретний клієнт, акаунт, транспорт та OAuth підтримують MCP. ChatGPT, Claude, Cursor, Codex чи інший клієнт лишається інтерфейсом; ідентичність, instructions, Knowledge, tools і політику доступу не треба збирати заново в кожній екосистемі.

Перевір звичайні питання, застарілі й відсутні дані, заборонені дії та один шлях відновлення. Міряй завершені задачі, виправлення, безпечні відмови, зекономлений час і вартість підтримки. Розширюй лише точну вузьку версію, а зайві дані та tools прибирай.

Це підходить для законних, контрольованих джерел і процесу з review citations. Це не plagiarism machine, не автоматичний systematic review і не доказ правильності. Приватні notes тримай приватними, задай retention та експортуй source map, щоб дослідження не залежало від одного AI-клієнта.