Automatyzacja marketingu przez AI

Budżet: 7000 EUR Termin: 43 dni

Witamy!
Nazywam się Oleg, jestem menedżerem projektu w firmie Business Atlas. Tworzenie skomplikowanych systemów wieloagentowych oraz autonomicznych cyfrowych ekosystemów to nasz profil, dlatego doskonale rozumiemy różnicę między liniowym botem a inżynieryjną architekturą AI. Do dyskusji nad zadaniami i synchronizacjami swobodnie posługujemy się językiem angielskim.
Oto nasze techniczne wizje realizacji Twojego ZT:
1. Systemy wieloagentowe i RAG
• Budujemy autonomiczne workflow w n8n/Make z logiką interakcji kilku agentów (Systemy Wieloagentowe), które przekazują dane w łańcuchu, logują kroki i przeprowadzają cross-walidację (jeden generuje, drugi sprawdza).
• Nasz lider techniczny Lawr ma głęboką ekspertyzę w integracji LLM i budowie systemów RAG, aby AI wyraźnie rozróżniało nowy kontekst i bazę wiedzy.
2. Automatyzacja marketingu i Deep Research
• Zbieranie i deduplikacja: Ustawimy strukturyzację danych, eliminację duplikatów oraz weryfikację z bazą artykułów. Aby obejść ograniczenia API mediów społecznościowych (X, Instagram, LinkedIn) oraz analizować metryki, zintegrowujemy parsowanie przeglądarkowe (Puppeteer/Scraping API).
• Fabryka treści: Nasze rozwiązania potrafią analizować Tone of Voice marki oraz tworzyć dostosowane posty dla platform z moderacją AI przed ostatecznym raportem.
3. Interfejs i analityka • Dla przejrzystej kontroli opracowujemy interfejsy no-code lub dashboardy, gdzie będziesz mógł zobaczyć prognozy, koszt tokenów, szczegółowe logi pracy agentów z promptami, a także edytować i zatwierdzać wygenerowane posty.
Proponujemy rozpocząć od ekspertyzy diagnostycznej, aby szczegółowo określić semantyczne i metryczne kryteria analizy oraz zaprojektować architekturę z obliczeniem ROI. Napisz do mnie w wiadomościach prywatnych, aby omówić szczegóły! Rozwiń

Budżet: 672 EUR Termin: 14 dni

Zbuduję wieloagentowy pipeline do automatyzacji marketingu: głębokie badania źródeł, deduplikacja poprzez porównanie z historią publikacji, analiza relewantności tematów i generacja postów w stylu marki. Architektura na LangGraph z agentami recenzentami, RAG przez Chroma lub Pinecone do przechowywania wcześniejszych tematów i artykułów, narzędzia MCP do wyszukiwania i weryfikacji duplikatów, finalny agent formatuje pod LinkedIn, Instagram i X z przykładami few-shot z wcześniej opublikowanych postów. Jakie źródła do głębokich badań zostały już określone, i czy istnieje istniejąca baza opublikowanych artykułów, czy budujemy od podstaw?

Budżet: 272 EUR Termin: 8 dni

Dla twojego zadania dotyczącego automatyzacji marketingu doskonale nadaje się architektura wieloagentowa. Skonfigurujemy system tak, aby jeden agent zbierał wiadomości za pomocą Deep Research i usuwał duplikaty, drugi oceniał ważność tematów w twoim kontekście, a trzeci tworzył i walidował posty dla LinkedIn, Instagram i X. Do połączenia agentów i zewnętrznych usług za pomocą protokołu MCP lub RAG użyję LangGraph, co zapewnia niezawodne przekazywanie kontekstu i samosprawdzanie. Dla komponentu RAG zastosujemy bazę wektorową (na przykład ChromaDB) do szybkiego wyszukiwania w historii publikacji. Oto przykładowy zarys logiki walidacji postów: class PostVerifier: def verify(self, posttext, toneguide): isunique = db.checkduplicate(post_text) < 0.7 return llm.checkstyle(posttext, toneguide) if isunique else False To wyeliminuje powtórzenia i zachowa twój unikalny ton głosu. Mogę jutro pokazać prototyp podobnego systemu zbierania wiadomości, jeśli prześlesz kilka przykładów swoich źródeł i pożądanych stylów.

Budżet: 1000 EUR Termin: 14 dni

👋 Dzień dobry. Moje portfolio - Freelancehunt

Mam doświadczenie w opracowywaniu agentów AI, systemów wieloagentowych i rozwiązań RAG. Pracowałem z pipeline'ami, gdzie agenci zbierają dane, analizują, sprawdzają wyniki nawzajem, korzystają z zewnętrznych narzędzi i baz wiedzy.

💼 Rozumiem zadania związane z Deep Research, deduplikacją treści, analizą źródeł i generowaniem postów na LinkedIn, Instagram i X z zachowaniem określonego stylu.

Mam doświadczenie w automatyzacji przeglądarek (Puppeteer/Playwright), gdy API platform jest ograniczone.

💪 Angielski komunikatywny. Możemy omówić szczegóły projektu, po czym będę mógł podać dokładne terminy i budżet.
⏰ Termin - 2 tygodnie
💵 Budżet - 1000€

🚀 Dobrze organizuję pracę i biorę na siebie odpowiedzialność za dotrzymywanie terminów i zachowanie Twoich nerwów. Rozwiń

Budżet: 400 EUR Termin: 10 dni

Cześć, Michale!

Opisałeś dokładnie to, co robię: agent AI jako pipeline — przetwarzanie wejścia → wywołanie LLM → w razie potrzeby narzędzia przez MCP → RAG na podstawie wiedzy → przetwarzanie i walidacja wyjścia (a nie tylko „prompt w czacie”).

W produkcji mam takiego agenta: orkiestrator kieruje zapytaniami, korzysta z narzędzi (wyszukiwanie produktów/danych, działania), odpowiada ściśle z bazy wiedzy z uczciwym „nie wiem” zamiast halucynacji, plus logowanie i kontrola jakości odpowiedzi. To znaczy, cały cykl wejście→LLM→narzędzia/MCP→RAG→wyjście — to nie teoria, a działający system.

W kwestii „automatyzacji marketingu przez AI” widzę opcje: agent do generowania/personalizacji treści z twojej bazy, kwalifikacja i odpowiedzi dla leadów, zbieranie raportów/insightów z danych. Co jest priorytetem — treść, leady czy analityka?

Opisz zadanie dokładniej (źródła danych, jakie działania powinien wykonywać agent, gdzie działać — w chmurze czy lokalnie) — zaproponuję konkretną architekturę, terminy i koszty. Szczegóły chętnie omówię osobiście.

Budżet: 4000 EUR Termin: 15 dni

Cześć Michael,

Twój projekt jest bardzo bliski temu, co budujemy w RAI (Roboty Sztucznej Inteligencji).

Rozwijamy agentów AI, przepływy pracy z wieloma agentami, systemy RAG, bazy wiedzy oraz rozwiązania automatyzacji biznesu. Jednym z naszych podstawowych produktów opiera się na orkiestracji wielu agentów AI, którzy zbierają informacje, walidują wyniki, uzyskują dostęp do baz wiedzy i generują uporządkowane wyniki.

Z Twojego opisu widzę kilka ważnych bloków:

• Głębokie badania z wielu źródeł
• Usuwanie duplikatów i ocena trafności • Przepływ pracy walidacji z wieloma agentami
• Analiza kontekstowa oparta na RAG
• Generowanie treści na LinkedIn, X i Instagram
• Rejestrowanie, śledzenie i monitorowanie kosztów
• Panel do przeglądania wyników i podpowiedzi

Zalecałbym wdrożenie tego jako architektury modułowej, gdzie oddzielne agenty są odpowiedzialne za:

1. Badania
2. Walidację danych
3. Usuwanie duplikatów
4. Wzbogacanie kontekstu poprzez RAG
5. Generowanie treści
6. Przegląd jakości
7. Raportowanie

Takie podejście lepiej skaluje się niż jeden duży agent i pozwala na wymianę modeli lub źródeł danych bez przebudowywania całego systemu.

Komunikacja w języku angielskim nie stanowi problemu.

Chętnie omówię źródła danych, oczekiwane wolumeny, częstotliwość aktualizacji i preferowaną architekturę.

Z poważaniem,
Tadeush Muratov
CEO, RAI (Roboty Sztucznej Inteligencji) Rozwiń

Budżet: 3650 EUR Termin: 33 dni

Dzień dobry, Michale.

Angielski: B2

Architektura: agent-badacz zbiera tematy z twoich źródeł poprzez głębokie badania, warstwa RAG na pgvector przechowuje znalezione materiały oraz publikacje do deduplikacji za pomocą wyszukiwania semantycznego, agent-analityk ocenia istotność i znaczenie w kontekście twojej niszy, agent-copywriter generuje posty na LinkedIn/Instagram/X w twoim stylu, agent-rewident sprawdza zgodność ze stylem oraz dokładność faktów.

Orkiestracja agentów przez cykle LLM z wzajemną weryfikacją: każdy wynik przechodzi walidację przez następnego agenta przed przekazaniem dalej. Styl postów jest badany na podstawie twoich wcześniejszych publikacji za pomocą przykładów few-shot z bazy wektorowej. Ostateczny raport — gotowe posty z oceną tematów, które zatwierdzasz lub korygujesz.

Architektoniczne zabezpieczenia (Jakość i bezpieczeństwo):
- Ochrona przed halucynacjami: wzorzec Self-RAG z krzyżową walidacją faktów. Agent-rewident automatycznie zwraca post do regeneracji, jeśli ostateczny tekst zawiera fakty, których nie było w źródłach. - Walka z zatruciem kontekstu i dryfem tematu: Ścisła izolacja kontekstu przez Maszynę Stanów (przekazywanie ściśle ustrukturyzowanego JSON zamiast całego logu dialogu). Walidacja danych wejściowych na Prompt Injection przed zapisaniem w RAG.
- Optymalizacja tokenów: Hybrydowa architektura — wstępne ocenianie i deduplikacja na szybkich/tanich modelach, ostateczne copywriting i przegląd — na najlepszych (Sonnet/GPT-4o).

Stos: Go (zapewnia równoległe przetwarzanie źródeł przez goroutines i niski overhead systemu) do orkiestracji, PostgreSQL + pgvector dla RAG, dostawca LLM Anthropic/OpenAI/OpenRouter itp. MCP do integracji z zewnętrznymi narzędziami.
Wdrożenie w Dockerze.

PM: Źródła i dokumentacja wliczone. Rozwiń

Budżet: 2600 EUR Termin: 16 dni

👋 Dzień dobry, najlepsze i największe projekty —> Freelancehunt

Zadanie zostało zbadane — to pełnoprawny system AI z wieloma agentami z warstwą orkiestracyjną, architekturą RAG i konturem walidacji wyników między agentami.

Mam doświadczenie w opracowywaniu podobnych systemów pipeline AI, gdzie budowane są łańcuchy: zbieranie danych → filtrowanie → analiza semantyczna → wzbogacenie RAG → generacja → samosprawdzanie → strukturalny wynik.

🔥 Jak proponuję zrealizować:

• warstwa orkiestracyjna do zarządzania wieloma agentami AI
• agent wyszukiwania (web + media społecznościowe + źródła głębokiego badania) • system RAG z uwzględnieniem historii i wcześniej opublikowanej treści
• moduł deduplikacji + semantyczne ocenianie trafności
• analityczny agent z logowaniem wszystkich kroków i decyzji
• generacja treści pod LinkedIn / Instagram / X
• cross-validation między agentami dla kontroli jakości

Architektura — modułowa, rozszerzalna, z możliwością dodawania nowych agentów bez zmiany rdzenia systemu. Osobno zakładam obserwowalność (logi, ślady, podpowiedzi, wyniki modeli), aby cały łańcuch był przejrzysty.

⏳ Termin: 12–16 dni
💶 Budżet: 2200–2600 €

🤝 Jestem gotów omówić architekturę bardziej szczegółowo i zaproponować optymalną opcję pod Twoje źródła danych i obciążenie. Rozwiń

Budżet: 1000 EUR Termin: 1 dzień

Cześć! Zadanie z systemem wieloagentowym jest mi bliskie — właśnie lubię tworzyć pipeline'y, gdzie agenci przetwarzają dane wejściowe, wywołują LLM, korzystają z RAG i MCP, a następnie porównują się nawzajem i przekazują wyniki dalej. Scenariusz z głębokim badaniem, deduplikacją tematów i generowaniem postów w stylu dla LinkedIn, Instagram i X układa się logicznie. Szczegóły chętnie omówimy w wiadomościach prywatnych.

Budżet: 5000 EUR Termin: 30 dni

Witam!

Jestem Full-Stack Software Engineer z ponad 7-letnim doświadczeniem w tworzeniu stron internetowych, rozwiązań SaaS, złożonych platform internetowych oraz MVP dla startupów - od pomysłu i architektury po produkcję i wsparcie.

Pracuję nie tylko jako programista, ale także z naciskiem na logikę biznesową, skalowalność i długoterminowe wsparcie rozwiązań. W portfolio znajdują się przykłady zrealizowanych projektów o różnym stopniu skomplikowania.

Technologiczny stos:
PHP (Laravel, Symfony, Yii2),
Frontend: JavaScript (Vue.js, React.js), HTML5, CSS3,
Bazy danych: MySQL, PostgreSQL.
Jeśli chodzi o terminy i koszty - na tym etapie trudno jest je poprawnie ocenić bez sprecyzowania wymagań. Aby stworzyć uzasadnioną wycenę, zazwyczaj trzeba zrozumieć:
- cele projektu;
- kluczową funkcjonalność;
- oczekiwane obciążenie i integracje;
- priorytety (szybkie uruchomienie vs skalowanie).

Proponuję zacząć od krótkiego doprecyzowania wymagań lub rozmowy telefonicznej / korespondencji - po tym mogę przedstawić realistyczną wycenę pod względem terminów, budżetu i opcji realizacji.

Będę zadowolony, mogąc omówić szczegóły. Rozwiń

Budżet: 100 EUR Termin: 7 dni

Cześć, Michale! Człowiek, nie bot :) Buduję systemy multi-agentowe w produkcji: dane wejściowe → LLM → MCP/narzędzia → RAG → krzyżowa weryfikacja przez agentów → raport. Żywy przykład — AI-konsultant sklepu internetowego (PydanticAI + OpenRouter, RAG według katalogu, monitorowanie konkurencji przez embeddings + LLM-grader). Twój przypadek z głębokim badaniem i postami w stylu — dokładnie ta architektura. Rozmowny angielski — ok. Cena w ofercie jest warunkowa — do negocjacji, gotowy na rozmowę.

Budżet: 7400 EUR Termin: 15 dni

Cześć,
Mam nadzieję, że wszystko u Ciebie w porządku.
Bardzo interesuje mnie Twój projekt związany z automatyzacją marketingu za pomocą AI i jestem gotów podjąć się tego zadania.
Mam silne doświadczenie w analizie danych, technicznych przepływach pracy oraz strukturyzowaniu złożonych informacji. Śledzę technologie AI i rozumiem, jak wykorzystać nowoczesne narzędzia do optymalizacji i automatyzacji procesów opartych na danych w sposób efektywny.
Jestem gotów zacząć od razu. Proszę, prześlij mi szczegóły i konkretne wymagania, abyśmy mogli omówić następne kroki.
Z pozdrowieniami,
Yurii

Budżet: 25000 EUR Termin: 14 dni

Mamy już praktycznie gotowe rozwiązanie z agentami AI i RAG, które można szybko dostosować do marketingu i omówić szczegóły tutaj na giełdzie - jestem w kontakcie (:
Na pierwszy etap zakładałbym 96000 UAH i 14 dni - to prototyp łańcucha agentów, gdzie dane wejściowe przechodzą przez model językowy, RAG, MCP w razie potrzeby, samosprawdzanie i raport dla użytkownika.
Można nie komplikować na początku - najpierw zbieramy 2-3 źródła, bazę opublikowanych materiałów, zasady tonu marki i sprawdzanie duplikatów, potem dodajemy LinkedIn, Instagram i X.
Czy dobrze rozumiem, że macie już archiwum artykułów i przykłady postów, na podstawie których trzeba uczyć styl?
Drugie pytanie - jakie źródła do głębokiego wyszukiwania uważać za główne i jak często agent powinien być uruchamiany?
Podobny przypadek dotyczący AI i generacji treści - https://business.ingello.com/vorfahr
Podobny przypadek dotyczący automatyzacji rozwoju agentów - https://business.ingello.com/fractal
Strona główna Ingello dla FLH - https://systems-fl.ingello.com
Jeśli podejdziemy ostrożnie, wynikiem pierwszego etapu będzie działający prototyp, schemat danych, zasady oceny tematów i lista ryzyk dla przemysłowego uruchomienia.

Budżet: 1000 EUR Termin: 14 dni

Dzień dobry. Nasz zespół ma wieloletnie doświadczenie w tworzeniu ERP, CRM, CMS oraz specjalistycznego oprogramowania dla biznesu. Tworzymy efektywne rozwiązania cyfrowe, które pomagają automatyzować procesy, zwiększać wydajność i skalować firmy. Pracujemy z nowoczesnymi technologiami — od botów i skryptów po agentów AI i systemy analityczne. Opracowujemy strony internetowe o różnym stopniu skomplikowania. W naszym portfolio znajdują się zrealizowane rozwiązania ERP dla branży hotelarskiej, a także dla firm zajmujących się importem i sprzedażą towarów, a także nasz własny produkt XFitness — system ERP stworzony specjalnie dla klubów fitness. Jesteśmy gotowi zrealizować Twój projekt i zaproponować najlepsze rozwiązanie dostosowane do Twoich potrzeb. Nasze portfolio: Freelancehunt Specjalizujemy się w takich dziedzinach: - Rozwój systemów ERP - Rozwój systemów CRM - Rozwój stron internetowych o dowolnym stopniu skomplikowania - Rozwój systemów CMS - Wsparcie stron internetowych - Rozwój OpenCart - Wsparcie OpenCart - Modyfikacja OpenCart - Dopracowanie OpenCart - Rozwój WordPress - Wsparcie WordPress - Modyfikacja WordPress - Dopracowanie WordPress - Rozwój ECommerce - Wsparcie ECommerce - Modyfikacja ECommerce - Dopracowanie ECommerce - Rozwój aplikacji internetowych - Wsparcie serwerów 1C - Wsparcie serwerów internetowych - Rozwój aplikacji mobilnych - Parsowanie danych - Rozwój botów - Rozwój agentów AI oraz w takich technologiach: - Python - PHP - Laravel - Symfony - Yii2 - JS - NodeJS - jQuery - TypeScript - MySQL - HTML - CSS - Vue - Nuxt.js - React - React Native - C++

Budżet: 13700 EUR Termin: 10 dni

Cześć! Tak, zadanie jest zrozumiałe. Możemy zająć się takim systemem.

Mamy doświadczenie w automatyzacji AI, budowaniu workflow z LLM, pracy z logiką RAG, generowaniem treści marketingowych oraz tworzeniem systemów, w których wynik przechodzi przez kilka etapów weryfikacji przed wydaniem użytkownikowi.

Od razu zaznaczam: to nie jest proste zadanie na poziomie "podłączenia bota". Potrzebna jest normalna architektura: źródła, wyszukiwanie, deduplikacja, analiza, przechowywanie historii, weryfikacja z już opublikowanymi materiałami, generowanie raportów, postów i interfejs do kontroli procesu.

Możemy omówić zadanie po angielsku. Proponuję podejść do tego etapami: najpierw MVP na ograniczonej liczbie źródeł i mediów społecznościowych, a następnie rozszerzać system.

Orientacyjny czas realizacji MVP: 6–8 tygodni, budżet od 8 000 do 15 000 dolarów. Pełna wersja z rozszerzonym interfejsem, logami, RAG, automatyzacją przeglądarki, analizą i logiką multi-agent będzie wyceniana osobno po omówieniu.

Budżet: 350 EUR Termin: 7 dni

Cześć. Zrozumiałem zadanie: potrzebna jest osoba, która naprawdę buduje agentów AI, a nie tylko korzysta z jednego modelu. Z opisu wynika, że to system wieloagentowy: przetwarzanie danych wejściowych, zapytania do LLM, interakcje przez MCP, RAG dla kontekstu oraz kilku agentów, którzy wymieniają się danymi i weryfikują się nawzajem. Dodatkowo scenariusz aplikacyjny pod marketing: głębokie badania źródeł i mediów społecznościowych, porównanie z tym, co już znaleziono i deduplikacja, analiza ważności tematów według kryteriów, raport z wykresami oraz generacja postów pod LinkedIn, Instagram, X w określonym stylu z weryfikacją, oraz interfejs z logami, zapytaniami, promptami i kosztami.

To dokładnie ta dziedzina, w której pracuję na co dzień. Prowadzę rozwój agencji poprzez orkiestrację kilku agentów z cyklami weryfikacyjnymi, uruchamiałem RAG w produkcji (wyszukiwanie semantyczne przez Qdrant z modelami embedding), podłączałem narzędzia MCP, aby agent pracował z rzeczywistymi źródłami i schematem danych, a nie wymyślał. Multi-agent z wymianą danych i wzajemną weryfikacją to dla mnie praktyczny wzór, a nie teoria.

Pod wasz scenariusz widzę to tak: orkiestrator zadań, agent-badacz z głębokimi badaniami źródeł i wyszukiwaniem w mediach społecznościowych przez przeglądarkę tam, gdzie nie ma API (z uwzględnieniem polubień i komentarzy jako metryk ważności), warstwa RAG i pamięci do przechowywania już znalezionych i opublikowanych informacji oraz eliminacji duplikatów, agent-analityk do oceny ważności według semantyki i metryk, oraz agent-generujący posty dla każdej platformy z własnym stylem plus osobny proces weryfikacji. Wszystko z logowaniem zapytań, promptów i kosztów w interfejsie.

Aby się ukierunkować: jakie źródła należy monitorować i które media społecznościowe są priorytetowe, na jakich modelach planujecie pracować, czy są preferencje co do dostawcy?

Budżet: 12345 EUR Termin: 3 dni

Cześć. Czy już korzystasz z gotowych narzędzi do orkiestracji agentów, czy planujesz budować wszystko od podstaw?

Szczegóły dotyczące terminów i budżetu wyjaśnię w prywatnej korespondencji.

Oto jak zrealizuję ten projekt:
1. Zaprojektuję architekturę z kilku agentów, gdzie każdy pełni swoją funkcję: głębokie badania, usuwanie duplikatów, analiza kontekstu i generowanie treści.
2. Zrealizuję łańcuch przesyłania danych między agentami z automatyczną weryfikacją wyników i usuwaniem duplikatów na każdym etapie.
3. Zintegruję system RAG do przechowywania historii wyszukiwania oraz już opublikowanych artykułów, a także zapytania MCP do źródeł zewnętrznych.

Dziękuję za rozważenie mojej propozycji. Z niecierpliwością czekam na możliwość współpracy z Tobą!

Budżet: 300 EUR Termin: 3 dni

Cześć. Tworzyłem agentów AI, którzy pracowali z e-mailami i mediami społecznościowymi. Wykonywali różne zadania. Wyszukiwanie, analiza odpowiedzi na pytania, tworzenie postów i inne.

Jeśli jesteś zainteresowany - napisz, omówimy.