diff --git a/solutions/69de7223f309a98be0007e09_8__Самописный_поисковый_агент_на_основе_/client.py b/solutions/69de7223f309a98be0007e09_8__Самописный_поисковый_агент_на_основе_/client.py
new file mode 100644
index 0000000..a4ac1a8
--- /dev/null
+++ b/solutions/69de7223f309a98be0007e09_8__Самописный_поисковый_агент_на_основе_/client.py
@@ -0,0 +1,101 @@
+import sys
+from typing import List
+
+from langchain_ollama import OllamaEmbeddings, OllamaLLM
+from langchain_qdrant import QdrantVectorStore
+from qdrant_client import QdrantClient
+from qdrant_client.http.models import Distance, VectorParams
+
+# Конфигурация подключения к Qdrant
+QDRANT_HOST = "localhost"
+QDRANT_PORT = 6333
+COLLECTION_NAME = "documents"
+
+# Инициализация клиента Qdrant
+qdrant_client = QdrantClient(host=QDRANT_HOST, port=QDRANT_PORT)
+
+# Создание коллекции при необходимости
+if COLLECTION_NAME not in qdrant_client.get_collections().collections:
+    qdrant_client.create_collection(
+        collection_name=COLLECTION_NAME,
+        vectors_config=VectorParams(size=768, distance=Distance.COSINE),
+    )
+
+# Инициализация эмбеддинговой модели (nomic-embed-text)
+embeddings = OllamaEmbeddings(model="nomic-embed-text")
+
+# Создание векторного хранилища
+vector_store = QdrantVectorStore(
+    client=qdrant_client,
+    collection_name=COLLECTION_NAME,
+    embeddings=embeddings,
+)
+
+# Инициализация LLM (llama3)
+llm = OllamaLLM(model="llama3")
+
+def add_document(text: str) -> None:
+    """Добавляет документ в хранилище."""
+    vector_store.add_texts([text])
+    print("✅ Документ добавлен.")
+
+def search_documents(query: str, k: int = 3) -> List[str]:
+    """Ищет похожие документы и возвращает их тексты."""
+    results = vector_store.similarity_search_with_score(query, k=k)
+    docs = [doc.page_content for doc, _ in results]
+    return docs
+
+def answer_query(query: str) -> str:
+    """Получает ответ LLM на основе найденных документов."""
+    docs = search_documents(query)
+    context = "\n\n".join(docs)
+    prompt = f"Контекст:\n{context}\n\nВопрос: {query}\nОтвет:"
+    return llm.invoke(prompt)
+
+def print_help() -> None:
+    """Показывает список команд."""
+    help_text = """
+Команды:
+  /add <текст>      - добавить документ
+  /search <запрос>  - поиск по запросу и вывод ответа LLM
+  /quit             - выйти из программы
+"""
+    print(help_text)
+
+def main() -> None:
+    print("=== Самописный поисковый агент ===")
+    print_help()
+    while True:
+        try:
+            user_input = input("> ").strip()
+        except (EOFError, KeyboardInterrupt):
+            print("\nВыход.")
+            break
+
+        if not user_input:
+            continue
+
+        if user_input.startswith("/add "):
+            text = user_input[5:].strip()
+            if text:
+                add_document(text)
+            else:
+                print("⚠️  Текст не указан.")
+        elif user_input.startswith("/search "):
+            query = user_input[8:].strip()
+            if query:
+                answer = answer_query(query)
+                print("\nОтвет LLM:")
+                print(answer)
+            else:
+                print("⚠️  Запрос не указан.")
+        elif user_input == "/quit":
+            print("Выход.")
+            break
+        elif user_input == "/help":
+            print_help()
+        else:
+            print("❓ Неизвестная команда. Введите /help для списка команд.")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
\ No newline at end of file