Автоматизация маркетинг через ИИ

Бюджет: 7000 EUR Срок: 43 дня

Здравствуйте! Меня зовут Олег, я проектный менеджер компании Business Atlas. Создание сложных многоагентных систем и автономных цифровых экосистем — наш профильный кейс, поэтому мы четко понимаем разницу между линейным ботом и инженерной AI-архитектурой. Для обсуждения задач и синхронизаций мы свободно владеем английским языком. Вот наше техническое видение реализации вашего ТЗ: 1. Многоагентные системы и RAG • Строим автономные воркфлоу в n8n/Make с логикой взаимодействия нескольких агентов (Multi-Agent Systems), которые передают данные по цепочке, логируют шаги и осуществляют кросс-валидацию (один генерирует, другой проверяет). • Наш техлид Лавр имеет глубокую экспертизу в интеграции LLM и построении RAG-систем, чтобы ИИ четко различал новый контекст и базу знаний. 2. Автоматизация маркетинга и Deep Research • Сбор и дедупликация: Настроим структурирование данных, отсечение дублей и сверку с базой статей. Для обхода ограничений API соцсетей (X, Instagram, LinkedIn) и анализа метрик интегрируем браузерный парсинг (Puppeteer/Scraping API). • Контент-завод: Наши решения умеют анализировать Tone of Voice бренда и создавать адаптированные посты для платформ с ИИ-модерацией перед финальным отчетом. 3. Интерфейс и аналитика • Для прозрачного контроля разрабатываем no-code интерфейсы или дашборды, где вы сможете видеть прогнозы, стоимость токенов, детальные логи работы агентов с промптами, а также редактировать и утверждать сгенерированные посты. Предлагаем начать с экспертной диагностики, чтобы детально прописать семантические и метрические критерии анализа и спроектировать архитектуру с расчетом ROI. Напишите мне в личные сообщения, чтобы обсудить детали!

Бюджет: 350 EUR Срок: 3 дня

Я специализируюсь именно на этом — я уже запускаю такую систему в производстве: исследование → дедупликация по истории → самопроверка с несколькими агентами → стилизованные посты. Поэтому вместо того, чтобы строить с нуля, я адаптирую свою существующую структуру под ваш случай (ваши источники, стиль, платформы) — быстрее и проверенно.

За 350 евро я могу предоставить работающую Фазу 1: источники + дедупликация по истории + анализ контекста + отчет + посты для одной платформы. Все, что выходит за рамки этого объема — почасово (50 евро/ч).

Я работаю в письменной форме (английский) — для такой детализированной спецификации это сохраняет все требования задокументированными и ничего не теряется между нами.

Два вопроса:
1. Ваши источники глубокого исследования — сайты, RSS или API? Какие социальные платформы?
2. Сбор данных из социальных сетей для лайков/комментариев требует прокси/анти-детект, чтобы избежать блокировок аккаунтов — чьи аккаунты и прокси мы используем?

Если текстовое сотрудничество и ограниченная Фаза 1 подходят вам, я готов начать. Развернуть

Бюджет: 5000 EUR Срок: 5 дней

Добрый день! Строю именно такие мультиагентные системы — не разовый бот, а связь агентов, где у каждого своя роль, они передают данные друг другу и проверяют результат соседа перед выдачей.

По вашему флоу логика понятна: глубокое исследование по заданным источникам, дедуп нового против того, что уже находили ранее (через RAG/векторную память, чтобы не тянуть дубли), сверка с уже опубликованными статьями, оценка важности тем в нужном контексте, отчет для вас и черновики под LinkedIn / Instagram / X в вашем стиле с финальной самопроверкой.

Стек: Python, оркестрация нескольких агентов, вызовы LLM, MCP-инструменты, RAG для памяти и дедупа. У меня уже крутится рабочая мультиагентная система, которая каждый день сама делает research, убирает дубли и готовит контент под соцсети — могу показать живое демо, чтобы вы увидели реальный флоу, а не обещания.

Предлагаю начать с небольшого пилота: один рабочий цепочка агентов (research источники -> дедуп против памяти -> черновик поста в вашем стиле с самопроверкой), чтобы вы оценили качество на деле, дальше масштабируем до полной связи. Цена стартовая — набираю первые отзывы здесь, поэтому делаю выгодно. Ориентировочно 4-5 дней на пилот.

Одно уточнение, чтобы точно попасть: источники для research (исходники 1,2,3...) — это конкретные сайты/RSS, API или скорее темы для поиска? И где лежит архив уже опубликованных статей, против которого сверять дубли?

Готов стартовать сразу. Развернуть

Бюджет: 2000 EUR Срок: 7 дней

Привет, я работал над AI агентами для автоматизации контент-маркетинга с RAG системой и функцией глубоких исследований - проект увеличил эффективность создания контента на 340% за 2 месяца.

Интересно, какую именно LLM модель вы планируете использовать в качестве основной для ваших агентов и рассматриваете ли мультимодальные решения?

Предлагаю связаться, я бесплатно проконсультирую вас с технической стороны и составим план разработки + расскажу о моей команде!

Бюджет: 200 EUR Срок: 7 дней

Добрый день. Занимаюсь именно этим каждый день: у меня в продакшене собственная мультиагентная AI-система — 100 000+ строк Python (FastAPI), 750+ API-эндпоинтов, 1000+ автотестов.
Что в ней реализовано (всё — собственный код, покажу наживо):
Оркестратор: 19 специализированных агентов, задачи как граф зависимостей — параллельные волны.
Агенты: Планировщик → Специалист → Рецензент → Критик → Финализатор.
Маршрутизатор моделей: выбор модели по сложности задачи, мультипровайдерность (OpenAI-совместимые API, Gemini, Groq, DeepSeek) с автоматическим fallback, учетом квот и успешности моделей. Интегрированные Telegram Discord боты.
Готов показать систему наживо.

Бюджет: 500 EUR Срок: 15 дней

Сделаю систему отдельными частями: одна ищет новые темы из ваших источников, вторая проверяет их на дубликаты (сравниваю и с тем, что уже находили, и с тем, что уже публиковали), третья оценивает темы по критериям, которые согласуем, и лучшие идут дальше в обработку, а последняя готовит посты для LinkedIn, Instagram и X в вашем стиле, беря примеры из предыдущих постов.

Там, где официальное API слишком ограничено, буду брать лайки и комментарии прямо со страницы через браузер, так же как сейчас собираю похожие данные там, где официальные API не дают нужного. Дубликаты отсекаются по базе того, что уже обработали, поэтому ничего не повторяется, и каждый шаг, включая промпты, модели и стоимость, записываю в лог для дашборда, который вы описали.

Стек: LangGraph для агентов, векторная база под RAG по старым статьям и темам, Playwright для сбора данных из соцсетей, простой веб-интерфейс для логов, прогнозов и готовых постов. Примеры работ с агентами и RAG есть в моем профиле.

Детали по списку источников и критериям обсудим в чате.

Бюджет: 400 EUR Срок: 10 дней

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.

Бюджет: 4000 EUR Срок: 15 дней

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) Развернуть

Бюджет: 3650 EUR Срок: 33 дня

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. Развернуть

Бюджет: 2600 EUR Срок: 16 дней

👋 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 Развернуть

Бюджет: 1000 EUR Срок: 1 день

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.

Бюджет: 5000 EUR Срок: 30 дней

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. Развернуть

Бюджет: 100 EUR Срок: 7 дней

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.

Бюджет: 7400 EUR Срок: 15 дней

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

Бюджет: 25000 EUR Срок: 14 дней

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.

Бюджет: 13700 EUR Срок: 10 дней

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.

Бюджет: 350 EUR Срок: 7 дней

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?

Бюджет: 345 EUR Срок: 1 день

Автоматический ответ на входящую заявку по критериям RAG systems получен.
Срочно свяжитесь в течении 24h.

Бюджет: 18000 EUR Срок: 7 дней

Здравствуйте. AI-часть здесь лучше делать не “магией ChatGPT”, а как инженерную систему с правилами, логами и проверяемым результатом.

Что я понял по задаче: ищу человека (не бота) который разбирается в AI агентах, умеет их строить. / Так же нужно понимание в RAG системах..

Как бы я подошёл:
1. сначала ограничу AI понятными входными данными, правилами и проверяемым форматом ответа.
2. добавлю deterministic-слой: валидация, бизнес-правила, логи, fallback-и — чтобы система не зависела только от модели.
3. потом уже подключу OpenAI/LLM как аналитический слой, который объясняет и помогает принимать решение.

Релевантный опыт: Недавно делал production-систему n8n + PostgreSQL + OpenAI + Telegram: загрузка Excel/Drive, валидация, ежедневные задания, сводки руководителю и retry-логика.
По срокам: ориентир 7 дней. По бюджету: 18000 — после короткого уточнения ТЗ смогу зафиксировать точнее.

Если актуально — первым сообщением дам короткий план реализации и список уточнений, чтобы сразу зафиксировать MVP без лишней разработки. Развернуть

Бюджет: 350 EUR Срок: 10 дней

Привет. Читал внимательно — это именно то, чем я занимаюсь последние полгода.

Строил multi-agent систему для юридической фирмы: RAG на украинском законодательстве, агент-проверщик который валидирует ответы второго агента перед выдачей клиенту, передача контекста между шагами через structured output. Метрики качества через RAGAS — baseline уже есть.

По вашему кейсу с маркетинг-автоматизацией: понимаю задачу конкретно. Deep research → дедупликация против истории → контекстный анализ → генерация поста в нужном стиле + верификация — это классический pipeline с памятью и self-check агентом. Делал похожее для контент-стратегии, где агент сравнивает новый контент с уже опубликованным и отклоняет дубликаты.

Стек: Claude API (Anthropic), MCP серверы, векторные БД для RAG, Python/FastAPI. Не использую no-code платформы — только код, значит полный контроль над логикой агентов.

Что именно у вас за источники для deep research? (сайты, RSS, API?) — от этого зависит архитектура первого агента.

Бюджет: 25 EUR Срок: 1 день

Добрый день, Михаил!
В целом задача ясна, для точного ответа по срокам и цене, хотелось бы уточнить некоторые вопросы, которые у меня возникли после анализа вашей задачи.
Пишите в приватные сообщения — обсудим детали и ваши пожелания.

Бюджет: 12345 EUR Срок: 3 дня

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!

Бюджет: 300 EUR Срок: 3 дня

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.