Ich suche eine Person (kein Bot), die sich mit AI-Agenten auskennt und in der Lage ist, sie zu erstellen. Unter einem AI-Agenten verstehe ich: Verarbeitung von Eingabedaten, Anfrage an ein LLM oder ein ähnliches AI-Modell, potenzielle Anfrage an MCP oder ähnliches, potenzielle Anfrage an RAG-Systeme, Verarbeitung von Ausgabedaten. Und Erfahrung sollte in der Arbeit mit mehreren Agenten vorhanden sein, die sich ebenfalls selbst überprüfen, Daten austauschen usw. Außerdem ist ein Verständnis für RAG-Systeme erforderlich. Erwünscht ist Erfahrung in der Automatisierung von Marketingprojekten, zum Beispiel: Suche nach den neuesten Themen unter Verwendung von Deep Research in den Quellen 1, 2, 3.... Vergleiche sie mit dem, was du bereits gefunden hast, und entferne Duplikate. Vergleiche auch mit bereits veröffentlichten Artikeln. Analysiere die gefundenen Nachrichten im Zusammenhang mit dem benötigten Kontext. Suche und bewerte die Wichtigkeit dieser Themen. Erstelle einen Bericht für den Benutzer. Erstelle ein Beispiel für einen Beitrag für LinkedIn, Instagram, X im Stil, der zuvor verwendet wurde (und überprüfe ihn).
Aufgabenbeschreibung: Entwicklung eines MCP-Servers für das 1C-ÖkosystemAllgemeines Ziel Entwicklung einer Zwischenebene (MCP-Server), die es LLM-Agenten ermöglicht, sicher mit der Informationsbasis von 1C zu interagieren. Dies wird den Benutzern ermöglichen, über eine Chat-Oberfläche Berichte zu erhalten, Dokumente zu erstellen und Daten mithilfe natürlicher Sprache zu analysieren.Funktionale Möglichkeiten (Tools) Der Server sollte KI-Modellen eine Reihe von Tools zur Verfügung stellen, um die folgenden Aktionen auszuführen: Daten lesen: Suche nach Geschäftspartnern, Abruf von Beständen in Lagern, Abfrage von Preisen für Artikel. Analyse: Erstellung von Managementberichten in Text- oder Tabellenform. Aktionen: Erstellung von Entwürfen für Dokumente (Kundenauftrag, Rechnung), Änderung von Aufgabenstatus. Metadaten: Abruf der Struktur von Objekten (welche Felder hat das Verzeichnis „Mitarbeiter“), damit das Modell versteht, womit es arbeitet.Wesentliche Schritte zur Umsetzung API-Design in 1C: Vorbereitung von HTTP-Diensten in der 1C-Erweiterung, die Anfragen vom MCP-Server entgegennehmen. Einrichtung der Authentifizierung (Basic oder Bearer-Token). Entwicklung des MCP-Servers: Definition der Eingabeparameter-Schemata für die Tools (JSON-Schema). Mapping von Anfragen aus dem MCP in OData- oder HTTP-Anfragen an 1C. Sicherheit und Einschränkungen: Einschränkung der Zugriffsrechte (Standardmäßig nur Lesen). Limits für die Menge der zurückgegebenen Daten (um das Kontextfenster des Modells nicht mit einer riesigen Tabelle zu überfluten). Testen: Verbindung des Servers mit Claude Desktop oder einem anderen MCP-Client. Überprüfung von Szenarien: „Wie viel von dem Produkt 'Ziegel' ist noch im Hauptlager?“ oder „Erstelle einen Entwurf für eine Rechnung für die GmbH 'Vektor' über 5 Monitore“.Erwartetes Ergebnis Eine funktionierende ausführbare Datei oder ein Dienst, der in der Konfiguration des MCP-Clients registriert ist. Bei der Eingabe einer Anfrage im Chat ruft die KI automatisch das benötigte Tool auf, greift auf 1C zu und gibt eine strukturierte Antwort basierend auf den realen Daten aus dem System zurück. Wichtiger Hinweis: Der Hauptwert dieser Lösung liegt im Übergang von der manuellen Erstellung von Berichten hin zu dem Konzept „Sprechen Sie mit Ihrer ERP“ (Gespräch mit Ihrem ERP-System).