Автоматизация маркетинг через ИИ

👋 Добрый день. Моё портфолио - Freelancehunt

Есть опыт разработки AI-агентов, multi-agent систем и RAG-решений. Работал с пайплайнами, где агенты собирают данные, анализируют, проверяют результаты друг друга, используют внешние инструменты и базы знаний.

💼 Понимаю задачи по Deep Research, дедупликации контента, анализу источников и генерации постов под LinkedIn, Instagram и X с сохранением заданного стиля.

Есть опыт работы с браузерной автоматизацией (Puppeteer/Playwright), когда API платформ ограничены.

💪 Английский разговорный. Можем обсудить детали проекта, после чего смогу назвать точные сроки и бюджет.
…
⏰ Срок - 2 недели
💵 Бюджет - 1000€

🚀 Я хорошо организую работу и беру на себя ответственность за соблюдение сроков и сохранение ваших нервов.

Здравствуйте, Михаил!

Вы описали ровно то, что я делаю: AI-агент как пайплайн — обработка входа → вызов LLM → при необходимости инструменты через MCP → RAG по базе знаний → обработка и валидация выхода (а не просто «промпт в чат»).

В проде у меня живёт такой агент: оркестратор маршрутизирует запрос, ходит в инструменты (поиск по товарам/данным, действия), отвечает строго из базы знаний с честным «не знаю» вместо галлюцинаций, плюс логирование и контроль качества ответов. То есть весь цикл вход→LLM→tools/MCP→RAG→выход — не теория, а работающая система.

По «автоматизации маркетинга через AI» вижу варианты: агент для генерации/персонализации контента из вашей базы, квалификация и ответы лидам, сборка отчётов/инсайтов из данных. Что в приоритете — контент, лиды или аналитика?

Опишите задачу детальнее (источники данных, какие действия должен выполнять агент, где крутить — облако или локально) — предложу конкретную архитектуру, сроки и стоимость. Детали готов обсудить в личных.

Здравствуйте, Михаил,

Ваш проект очень близок к тому, что мы создаем в RAI (Искусственный Интеллект Роботов).

Мы разрабатываем ИИ-агентов, многоагентные рабочие процессы, системы RAG, базы знаний и решения для автоматизации бизнеса. Один из наших основных продуктов основан на оркестрации нескольких ИИ-агентов, которые собирают информацию, проверяют результаты, получают доступ к базам знаний и генерируют структурированные выходные данные.

Из вашего описания я вижу несколько важных блоков:

• Глубокое исследование из нескольких источников
… • Удаление дубликатов и оценка релевантности
• Многоагентный рабочий процесс валидации
• Контекстный анализ на основе RAG
• Генерация контента для LinkedIn, X и Instagram
• Логирование, отслеживание и контроль затрат
• Панель управления для просмотра выходных данных и подсказок

Я бы рекомендовал реализовать это как модульную архитектуру, где отдельные агенты отвечают за:

1. Исследование
2. Валидацию данных
3. Удаление дубликатов
4. Обогащение контекста через RAG
5. Генерацию контента
6. Проверку качества
7. Отчетность

Этот подход гораздо лучше масштабируется, чем один большой агент, и позволяет заменять модели или источники данных без перестройки всей системы.

Коммуникация на английском не является проблемой.

Я был бы рад обсудить источники данных, ожидаемые объемы, частоту обновлений и предпочтительную архитектуру.

С наилучшими пожеланиями,
Тадеуш Муратов
Генеральный директор, RAI (Искусственный Интеллект Роботов)

Показать оригинал

Перевести

Доброго дня, Михаил.

English: B2

Архитектура: агент-исследователь собирает темы из ваших источников через глубокое исследование, RAG-слой на pgvector сохраняет найденное и публикации для дедупликации через семантический поиск, агент-аналитик оценивает релевантность и важность в контексте вашей ниши, агент-копирайтер генерирует посты для LinkedIn/Instagram/X в вашем стиле, агент-ревизор проверяет соответствие стилю и фактическую точность.

Оркестрация агентов через LLM-циклы с взаимной проверкой: каждый результат проходит валидацию следующим агентом перед передачей дальше. Стиль постов изучается из ваших предыдущих публикаций с помощью few-shot примеров из векторной базы. Финальный отчет — готовые посты с оценкой тем, которые вы утверждаете или корректируете.

Архитектурные предохранители (Качество и безопасность):
… - Защита от галлюцинаций: паттерн Self-RAG с кросс-валидацией фактов. Агент-ревизор автоматически возвращает пост на регенерацию, если финальный текст содержит факты, которых не было в источниках.
- Борьба с Context Poisoning и Subject Drift: Жесткая изоляция контекста через State Machine (передача строго структурированного JSON вместо всего лога диалога). Валидация входных данных на Prompt Injection перед записью в RAG.
- Оптимизация токенов: Гибридная архитектура — первичный скоринг и дедупликация на быстрых/дешевых моделях, финальный копирайтинг и ревью — на топовых (Sonnet/GPT-4o).

Стек: Go (обеспечивает параллельную обработку источников через goroutines и низкий overhead системы) для оркестрации, PostgreSQL + pgvector для RAG, LLM-провайдер Anthropic/OpenAI/OpenRouter и т.д. MCP для интеграции с внешними инструментами. Деплой в Docker.

ПМ: Сирцы и документация включены.

Показать оригинал

Перевести

👋 Добрый день, лучшие и самые крупные проекты —> Freelancehunt

Задачу изучил — это полноценная multi-agent AI система с orchestration слоем, RAG-архитектурой и контуром валидации результатов между агентами.

У меня был опыт разработки похожих AI pipeline систем, где строятся цепочки: data gathering → filtering → semantic analysis → RAG enrichment → generation → self-check → structured output.

🔥 Как предлагаю реализовать:

• orchestration слой для управления несколькими AI агентами
… • агент поиска (web + соцсети + deep research источники)
• RAG система с учётом истории и ранее опубликованного контента
• модуль дедупликации + semantic scoring релевантности
• аналитический агент с логированием всех шагов и решений
• генерация контента под LinkedIn / Instagram / X
• cross-validation между агентами для контроля качества

Архитектура — модульная, расширяемая, с возможностью добавления новых агентов без изменения ядра системы. Отдельно закладываю наблюдаемость (logs, traces, prompts, model outputs), чтобы вся цепочка была прозрачной.

⏳ Срок: 12–16 дней
💶 Бюджет: 2200–2600 €

🤝 Готов обсудить архитектуру подробнее и предложить оптимальный вариант под ваши источники данных и нагрузку

Здравствуйте! Задача с мультиагентной системой мне близка — как раз люблю собирать пайплайны, где агенты обрабатывают входные данные, дёргают LLM, ходят в RAG и MCP, а затем сверяются между собой и передают результаты дальше. Сценарий с deep research, дедупликацией тем и генерацией постов под стиль для LinkedIn, Instagram и X выстраивается логично. Детали с радостью обсудим в личных сообщениях.

Здравствуйте!

Я Full-Stack Software Engineer с более чем 7-летним опытом разработки веб-сайтов, SaaS-решений, сложных веб-платформ и MVP для стартапов - от идеи и архитектуры до продакшена и поддержки.

Работаю не только как разработчик, но и с фокусом на бизнес-логику, масштабируемость и долгосрочную поддержку решений. В портфолио указаны примеры реализованных проектов различной сложности.

Технологический стек:
PHP (Laravel, Symfony, Yii2),
Frontend: JavaScript (Vue.js, React.js), HTML5, CSS3,
… Базы данных: MySQL, PostgreSQL.

Что касается сроков и стоимости - на этом этапе корректно оценить их без уточнения требований сложно. Для формирования обоснованной оценки обычно нужно понять:
- цели проекта;
- ключевой функционал;
- ожидаемую нагрузку и интеграции;
- приоритеты (быстрый запуск vs масштабирование).

Предлагаю начать с короткого уточнения требований или звонка / переписки - после этого смогу предоставить реалистичную оценку по срокам, бюджету и вариантам реализации.

Буду рад обсудить детали.

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте, Михаил! Человек, не бот :) Строю мульти-агентные системы в проде: входные данные → LLM → MCP/инструменты → RAG → перекрёстная проверка агентами → отчёт. Живой пример — AI-консультант интернет-магазина (PydanticAI + OpenRouter, RAG по каталогу, мониторинг конкурентов через embeddings + LLM-grader). Ваш кейс с deep research и постами под стиль — ровно эта архитектура. Разговорный английский — ок. Цена в ставке условная — обсуждаема, готов к звонку.

Здравствуйте,
Надеюсь, у вас все хорошо.
Меня очень интересует ваш проект, связанный с автоматизацией маркетинга с помощью ИИ, и я готов взяться за эту работу.
У меня сильный опыт в анализе данных, технических рабочих процессах и структурировании сложной информации. Я внимательно слежу за технологиями ИИ и понимаю, как использовать современные инструменты для оптимизации и автоматизации процессов, основанных на данных, эффективно.
Я готов начать немедленно. Пожалуйста, отправьте мне детали и конкретные требования, чтобы мы могли обсудить следующие шаги.
С наилучшими пожеланиями,
Юрий

Показать оригинал

Перевести

у нас уже есть практически готовое решение с ИИ-агентами и RAG, его можно быстро адаптировать под маркетинг и обсудить детали здесь на бирже - я на связи (:
по первому этапу я бы закладывал 96000 грн и 14 дней - это прототип агентной цепочки, где входные данные проходят через языковую модель, RAG, MCP при необходимости, самопроверку и отчет для пользователя.
МОжно не усложнять на старте - сначала собираем 2-3 источника, базу опубликованных материалов, правила тона бренда и проверку дублей, потом добавляем LinkedIn, Instagram и X.
верно я понимаю что у вас уже есть архив статей и примеры постов, по которым нужно учить стиль.
второй вопрос - какие источники для глубокого поиска считать основными и как часто агент должен запускаться.
похожий кейс по ИИ и генерации контента - https://business.ingello.com/vorfahr
похожий кейс по агентной автоматизации разработки - https://business.ingello.com/fractal
главная страница Ingello для FLH - https://systems-fl.ingello.com
если идти аккуратно, результатом первого этапа будет рабочий прототип, схема данных, правила оценки тем и список рисков для промышленного запска.

Добрый день.
Наша команда имеет многолетний опыт в разработке ERP, CRM, CMS и специализированного программного обеспечения для бизнеса. Мы создаем эффективные цифровые решения, которые помогают автоматизировать процессы, повышать продуктивность и масштабировать компании.

Работаем с современными технологиями — от ботов и скриптов до AI-агентов и аналитических систем. Разрабатываем сайты различной сложности. В нашем портфолио — реализованные ERP-решения для гостиничного бизнеса, а также для компаний, занимающихся импортом и продажей товаров, а также собственный продукт XFitness — ERP-система, созданная специально для фитнес-клубов.

Готовы реализовать ваш проект и предложить лучшее решение именно для ваших потребностей.
Наше портфолио: Freelancehunt

Мы специализируемся в таких сферах:
… -Разработка ERP Систем
-Разработка CRM Систем
-Разработка Веб-Сайтов любой сложности
-Разработка CMS Систем
-Поддержка Веб-Сайтов
-Разработка OpenCart
-Поддержка OpenCart
-Модификация OpenCart
-Доработка OpenCart
-Разработка WordPress
-Поддержка WordPress
-Модификация WordPress
-Доработка WordPress
-Разработка ECommerce
-Поддержка ECommerce
-Модификация ECommerce
-Доработка ECommerce
-Разработка Веб-Приложений
-Поддержка 1С Серверов
-Поддержка Веб-Серверов
-Разработка мобильных приложений
- Парсинг данных
-Разработка ботов
-Разработка AI-агентов

и на таких технологиях:
- Python
-PHP
-Laravel
-Symfony
-Yii2
-JS
-NodeJS
-jQuery
-TypeScript
-MySQL
-HTML
-CSS
-Vue
-Nuxt.js
-React
-React Native
-C++

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте! Да, задача понятна. Мы можем взяться за такую систему.

У нас есть опыт в AI-автоматизации, построении workflows с LLM, работе с RAG-логикой, генерацией маркетингового контента и созданием систем, где результат проходит несколько этапов проверки перед выдачей пользователю.

Сразу отмечу: это не простая задача уровня “подключить бота”. Здесь нужна нормальная архитектура: источники, поиск, дедупликация, анализ, хранение истории, проверка с уже опубликованными материалами, генерация отчётов, постов и интерфейс для контроля процесса.

Можем обсудить задачу на английском. Предлагаю идти поэтапно: сначала MVP на ограниченном количестве источников и соцсетей, затем расширять систему.

Ориентир по MVP: 6–8 недель, бюджет от $8,000–15,000. Полная версия с расширенным интерфейсом, логами, RAG, browser automation, аналитикой и multi-agent logic будет оцениваться отдельно после обсуждения.

Здравствуйте. Понял задачу: нужен человек, который реально строит AI-агентов, а не просто дёргает одну модель. По описанию это мультиагентная система: обработка входных данных, запросы к LLM, обращения через MCP, RAG для контекста, и несколько агентов, которые передают данные друг другу и проверяют один другого. Плюс прикладной сценарий под маркетинг: deep research по источникам и соцсетям, сверка с тем что уже находили и дедупликация, анализ важности тем по критериям, отчёт с графиками и генерация постов под LinkedIn, Instagram, X в заданном стиле с проверкой, и интерфейс с логами, запросами, промптами и стоимостью.

Это ровно та область, в которой я работаю каждый день. Веду агентную разработку через оркестрацию нескольких агентов с проверочными циклами, поднимал RAG в проде (семантический поиск через Qdrant с embedding-моделями), подключал MCP-инструменты, чтобы агент работал с реальными источниками и схемой данных, а не выдумывал. Multi-agent с передачей данных и взаимной верификацией это рабочий для меня паттерн, а не теория.

Под ваш сценарий вижу так: оркестратор задач, агент-исследователь с deep research по источникам и поиском в соцсетях через браузер там где нет API (с учётом лайков и комментариев как метрики важности), слой RAG и памяти чтобы хранить уже найденное и уже опубликованное и убирать дубли, агент-аналитик для оценки важности по семантике и метрикам, и агент-генератор постов под каждую площадку со своим стилем плюс отдельный проверяющий проход. Всё с логированием запросов, промптов и стоимости в интерфейсе.

Чтобы прицелиться: какие источники нужно мониторить и какие соцсети в приоритете, и на каких моделях планируете работать, есть ли предпочтение по провайдеру?

Здравствуйте. Вы уже используете какие-либо готовые инструменты для оркестрации агентов, или планируете строить все с нуля?

Детали по срокам и бюджету уточню в личной переписке.

Вот как я выполню этот проект:
1. Я спроектирую архитектуру из нескольких агентов, где каждый выполняет свою функцию: глубокое исследование, дедупликация, анализ контекста и генерация контента.
2. Я реализую цепочку передачи данных между агентами с автоматической проверкой результатов и устранением дубликатов на каждом этапе.
3. Я интегрирую RAG-систему для хранения истории поиска и уже опубликованных статей, а также MCP-запросы для внешних источников.

… Спасибо за рассмотрение моего предложения. Я с нетерпением жду возможности сотрудничества с вами!

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте. Создавал ai агентов, которые работали с emails, соц. сетями. Выполняли разные задачи. Поиск, анализ ответ на вопросы, создание постов и др.

Если интересно - пишите, обсудим.