AI w agencji digitalnej

Cześć wszystkim! Na rynku jest teraz wielu sprzedawców, którzy sprzedają tokeny claude przez proxy Muszę przetestować różnych sprzedawców i zrozumieć, które API działa najlepiej do kodowania claude code Trzeba będzie autoryzować się przez terminal w claude code i sprawdzić stabilność działania API (testować pod obciążeniem) oraz znaleźć najbardziej optymalne Kto może teraz podjąć się tego zadania?

Kto może pomóc skonfigurować taki zestaw: Planuję uruchomić serwer, który będzie równolegle działał z 4–5 różnymi modelami AI do zadań programistycznych. Kluczowym wymaganiem jest dostęp wieloosobowy: kilku programistów będzie mogło korzystać z serwera jednocześnie, każdy w izolowanej sesji i ze swoimi agentami. Modele Claude / GPT / Kimi k3

Specyfikacja techniczna (Etap 1)Cel Należy opracować architekturę systemu automatycznej generacji leadów dla agencji nieruchomości z wykorzystaniem n8n, Google Sheets, WhatsApp Business API oraz sztucznej inteligencji. Na tym etapie nie jest wymagane natychmiastowe rozpoczęcie programowania. Najpierw należy zaproponować optymalną architekturę rozwiązania.Dane wyjściowe W systemie używane są: Google Sheets (jako CRM); n8n; OpenAI (Agent AI); WhatsApp Business API (lub zaproponować alternatywę z wyjaśnieniem powodów).Proces biznesowy Menadżer ręcznie dodaje nowego właściciela nieruchomości do Google Sheets. W tabeli znajdują się: ID; telefon; link do ogłoszenia; imię (jeśli znane); dzielnica; cena; status; etap AI; ostatnia wiadomość; prawdopodobieństwo zawarcia umowy; komentarz; dodatkowe pola robocze.Co ma robić system System ma: automatycznie wykrywać nowego właściciela; inicjować rozmowę w WhatsApp; prowadzić naturalny dialog; wykorzystywać pamięć poprzednich wiadomości; aktualizować CRM po każdej wiadomości; określać etap negocjacji; przekazywać przygotowanego leada menadżerowi.Ważne ograniczenia Podczas projektowania należy uwzględnić następujące wymagania:1. AI nie powinno wyglądać jak bot Powinno prowadzić rozmowę jak doświadczony agent nieruchomości.2. AI nie powinno zadawać pytań, na które odpowiedzi są już znane Na przykład: adres; dzielnica; osiedle; cena; powierzchnia; piętro; charakterystyka obiektu. Zakłada się, że te informacje są już znane systemowi.3. Główne zadanie AI Nie sprzedaż usługi. A stopniowe budowanie zaufania.4. Historia rozmowy Przy ponownej wiadomości po kilku godzinach lub dniach AI powinno kontynuować rozmowę z miejsca, w którym została przerwana.5. Wszystkie zmiany powinny być automatycznie zapisywane w Google Sheets.Co jest wymagane od dewelopera Proszę zaproponować co najmniej dwie wersje architektury. Dla każdej wersji należy opisać:Architektura Jakie usługi są używane.Workflow Jakie procesy będą realizowane.Zalety Dlaczego wybrano właśnie to podejście.Wady Jakie ograniczenia istnieją.Skalowalność Na ile rozwiązanie nadaje się do pracy z: 100 kontaktami; 1 000 kontaktami; 10 000 kontaktami.Koszt eksploatacji Jakie usługi są płatne. Jakie ograniczenia występują.Potencjalne ryzyka Na przykład: blokada WhatsApp; ograniczenia API; utrata pamięci; duplikacja wiadomości; błędy synchronizacji.

Szukamy specjalisty lub zespołu do wdrożenia rozwiązań AI w komunikacji centrum medycznego CT i MRI. Potrzebne: zintegrować AI w telefonii do obsługi połączeń przychodzących i zimnych; zapewnić naturalną komunikację w języku ukraińskim z minimalnymi przerwami; zintegrować asystenta AI w czacie Binotel lub zaproponować skuteczną alternatywę; zautomatyzować odpowiedzi na pytania, wstępną konsultację i rejestrację na badania. Ważne: dziedzina medycyny wymaga dokładnego zbierania informacji przed CT lub MRI, w szczególności dotyczących obszaru badania, przygotowania, skierowania i możliwych przeciwwskazań. Rozwiązanie musi być empatyczne, profesjonalne i przewidywać przekazywanie skomplikowanych przypadków operatorowi. W odpowiedzi proszę przesłać odpowiednie przypadki, opis proponowanego rozwiązania oraz orientacyjne terminy. Doświadczenie w projektach medycznych będzie atutem.

Dzień dobry, co jest potrzebne: 1. Przeprowadzić analizę procesów (osobistych kierownika) oraz biznesu. 2. Zastanowić się, gdzie (w jakich procesach) można wdrożyć asystentów AI. Gdzie będzie to uzasadnione i efektywne. 3. Przygotować rozwój. Zajmujemy się publikacjami artykułów naukowych.