Бюджет: 10000 PLN Срок: 7 дней
Виталий, задача сложная, но решаемая: могу развернуть автономного AI-агента на Windows с автозапуском, памятью, RAG и управлением браузером/системой. Работал с веб-сервисами и автоматизацией, поэтому смогу собрать связку LLM, векторную БД, workflow и интерфейс управления, а также настроить безопасность и бэкапы. После сдачи дам понятные инструкции и помогу с первичным тестом. Готов обсудить архитектуру под ваши сценарии.
Бюджет: 1000 PLN Срок: 10 дней
Здравствуйте! Есть опыт в подобных системах (Ollama / OpenAI + LangGraph + RAG + Playwright + Windows automation), включая деплой на VPS и настройку 24/7 работы.
По стеку вижу решение через Windows VPS + LLM (Ollama / Qwen / DeepSeek) + LangGraph + векторная память (Qdrant) + Playwright + PowerShell/UI automation. Плюс простой web или Telegram интерфейс для управления.
Чтобы точно оценить реализацию, нужно понять:
— есть ли уже Windows сервер или его нужно подбирать;
— какой уровень автономности допустим;
— работа с реальными аккаунтами в браузере нужна или нет;
— какие именно задачи агент должен выполнять в первую очередь.
После этого смогу предложить более точную архитектуру и сроки. Предлагаю обсудить детали.
Бюджет: 1000 PLN Срок: 10 дней
Віталік, привет
Разработаю все, что пожелаете, даже больше, свободен для работы.
Могу начать все сегодня.
Предварительная консультация 2500UAH.
Бюджет: 1700 PLN Срок: 5 дней
Здравствуйте.
Внимательно изучил ТЗ. По сути речь идет не о простой настройке Claude или Ollama, а о построении полноценной автономной AI-системы с памятью, RAG, управлением браузером, доступом к Windows и возможностью самостоятельного выполнения сценариев.
Последние несколько лет занимаюсь разработкой AI-решений, автоматизацией бизнес-процессов и интеграцией LLM-моделей в реальные рабочие среды. Работал с Ollama, Qwen, DeepSeek, Llama, LangGraph, CrewAI, ChromaDB, Qdrant, Playwright, Selenium, Open Interpreter и системами автоматизации на Windows.
Что могу реализовать в рамках вашего ТЗ:
✔ развертывание и настройка удаленного Windows-сервера;
✔ установка и настройка Ollama с локальными моделями;
✔ долговременная память агента через RAG и векторную БД;
✔ загрузка и обучение на PDF, TXT, Markdown, видео и других материалах;
✔ управление браузером через Playwright/Selenium;
✔ выполнение действий в Windows, работа с файлами и приложениями;
✔ автоматический запуск сценариев и задач по расписанию;
✔ Telegram/Web-интерфейс для управления агентом;
✔ автозапуск после перезагрузки и мониторинг состояния системы;
✔ резервирование и базовые механизмы безопасности.
Отдельно нравится ваш подход к архитектуре: память агента, локальные модели и автономная работа без постоянного участия человека. Это позволяет построить действительно полезную систему, а не очередной чат-бот с красивым названием.
Готов предложить рабочую архитектуру, подобрать оптимальный стек под ваш бюджет и развернуть систему под ключ с инструкцией по дальнейшей эксплуатации.
Готов приступить сразу после обсуждения деталей.
Бюджет: 9999 PLN Срок: 30 дней
Здравствуйте.
Ваш проект мне интересен. Могу помочь с разработкой автономного AI-агента для удалённого Windows ПК с возможностью работы с материалами, браузером, файлами, приложениями и выполнением заданных сценариев.
Сразу отмечу, что такую систему лучше строить поэтапно: сначала безопасный MVP с ограниченным набором задач и контролем действий, затем расширение автономности после тестирования. Это важно для стабильной работы 24/7 и защиты от ошибочных или нежелательных действий агента.
Перед точной оценкой нужно уточнить:
— какие конкретные задачи агент должен выполнять в первую очередь;
— какие сайты, сервисы и приложения он должен использовать;
— нужен ли полностью локальный запуск или допустима гибридная схема;
— есть ли уже удалённый Windows ПК или его нужно подобрать и настроить;
— нужен ли интерфейс управления: Telegram, web-панель или другой вариант;
— какие действия агент должен выполнять только после подтверждения человека;
— какой объём материалов нужно загрузить в систему на старте.
Могу предложить поэтапную реализацию: сначала MVP с базовой автономной работой, памятью, обработкой материалов, управлением задачами и тестовыми сценариями. После проверки стабильности можно расширять функционал и уровень автономности.
Готова обсудить детали и предложить реалистичный план запуска.
Бюджет: 1000 PLN Срок: 10 дней
Здравствуйте, Виталий!
У меня для себя уже работает похожий автономный агент, поэтому большинство пунктов вашего ТЗ у меня уже реализовано — могу показать на готовом.
Что уже сделано и работает:
автономно 24/7 с автозапуском после перезагрузки (Windows Scheduled Task — работаю на Windows, портировать с Linux не придётся);
ingestion материалов: PDF, текст, YouTube → транскрипция через Whisper → summary → в память агента;
управление браузером на Playwright, плюс Telegram-бот и веб-дашборд для логов и управления.
Отдельно про безопасность: у агента будет полный доступ к Windows, PowerShell и файлам, поэтому без ограничений автономность опасна. У меня это сделано так: перед потенциально опасным действием (удаление файлов, системные команды) агент спрашивает подтверждение, а не выполняет молча, и каждый его шаг пишется в журнал — видно, что он делал. Тот же подход заложу здесь.
Стек под ваши предпочтения: Ollama (Qwen/DeepSeek/Llama), LangGraph/CrewAI, Qdrant/ChromaDB, Playwright/Browser Use, Open Interpreter/PyAutoGUI, Whisper, FastAPI.
Предлагаю начать с небольшого первого этапа, чтобы вы увидели результат до основных вложений. Могу показать своего агента — скрины или короткое демо. Какие задачи у агента в приоритете? Отвечу с конкретикой по реализации.
Бюджет: 1000 PLN Срок: 3 дня
Добрый день! Мы можем помочь с развертыванием автономного AI-агента на удаленном Windows ПК / Windows Server. Проект понятен: нужно не просто установить модель, а построить рабочую agent-систему с памятью, RAG, автоматизацией браузера, доступом к Windows-среде и возможностью выполнять задачи 24/7. Мы можем реализовать: — настройку удаленного Windows ПК / RDP — установку Ollama и локальных моделей — построение AI-agent workflow через LangGraph / CrewAI — долгосрочную память через ChromaDB / Qdrant — RAG-пайплайн для PDF, текстов, курсов и видео — автоматизацию браузера через Playwright / Selenium — автоматизацию рабочего стола через PyAutoGUI / Windows tools — автозапуск после перезагрузки — Telegram / web-интерфейс для управления агентом — логи, уведомления, резервное копирование и базовые ограничения безопасности Для старта предлагаем MVP: Windows VPS → Ollama → agent workflow → векторная память → автоматизация браузера → инжекция материалов → управление через Telegram. После этого можно масштабировать систему под более сложные workflow, локальные LLM, планировщик и полноценную панель управления. Готовы обсудить задачи агента, необходимую автономность, требования к железу/GPU и уровень доступа к Windows.
Бюджет: 3600 PLN Срок: 12 дней
Привет, напишите в личные сообщения, обсудим все детали, но как отмечали коллеги, лучше все же на Линуксе, но что-то придумаем.
Бюджет: 4000 PLN Срок: 9 дней
Ваше Техническое Задание составлено исключительно грамотно. Задача по развертыванию автономного OS/Browser-Use AI-агента 24/7 на удаленной Windows-системе нам полностью понятна. Мы в студии Lumvex специализируемся на сложных ИИ-интеграциях, разработке ИИ-агентов (AI Agents) וה пайплайнов автоматизации.
Мы понимаем ключевые подводные камни таких систем (например, падение GUI-контекста Windows при закрытии RDP-сессии, требования к VRAM для локальных LLM и синхронизация RAG-памяти в LangGraph).
Наше техническое решение по вашим пунктам:
Инфраструктура Удаленного ПК:
Подберем и настроим выделенный сервер (рекомендуем Hetzner / AWS c GPU, например NVIDIA RTX 3090/4090 или A10G для комфортной работы моделей на 14B/32B параметров).
Настроим виртуальный дисплей (Virtual Display Driver), чтобы при отключении от RDP у агента не "пропадал" экран и GUI-автоматизация (PyAutoGUI / Open Interpreter) продолжала видеть интерфейс Windows 24/7.
Настроим автозапуск всех служб через Windows Task Scheduler / NSSM (Non-Sucking Service Manager).
Мозг Агента и Память (Ollama + CrewAI/LangGraph + Qdrant):
Развернем Ollama с моделями Qwen2.5-Coder / DeepSeek-R1-Distill (оптимальные модели для Tool Calling и написания скриптов автоматизации).
Архитектуру агента построим на LangGraph. Это позволит сделать агент цикличным и контролируемым (State Management).
Память реализуем через векторную базу Qdrant или ChromaDB. Внедрим RAG-пайплайн: загружаемые PDF/тексты будут дробиться на чанки, эмбеддиться (через локальную embedding-модель в Ollama) и сохраняться в базу.
Управление Браузером и Системой (Browser-Use & Open Interpreter):
Для веб-серфинга внедрим связку Browser-Use + Playwright. Агент сможет видеть DOM-дерево и скриншоты страниц, кликать, заполнять формы и обходить базовые защиты.
Для управления ОС Windows задействуем кастомный слой на базе Open Interpreter и PowerShell/PyAutoGUI с жесткими системными ограничениями (Safe Guardrails), чтобы агент не повредил системные файлы.
Обучение (Ingestion Pipeline) & Интерфейс:
Интегрируем локальный Whisper для транскрибации YouTube-видео и аудиоматериалов.
Для управления агентом, загрузки файлов обучения и просмотра логов в реальном времени развернем удобный Web-UI (Streamlit / FastHTML) или создадим закрытого Telegram-бота (с командами /start_task, /upload_doc, /view_logs).
Бюджет: 1000 PLN Срок: 30 дней
Добрый день. ТЗ прочитал — нужен автономный AI-агент на удалённом Windows-сервере с долгосрочной памятью через RAG, управлением браузером и системой, ingestion-пайплайном для PDF/MD/YouTube-видео и Telegram-интерфейсом управления. По стеку у вас выбор уже близкий к оптимальному — позволю себе несколько уточнений по компонентам, исходя из опыта похожих сборок.
По LLM-движку: Ollama хороший выбор для лёгкого запуска моделей, но для долгих сессий с tool use стабильнее vLLM или llama.cpp server напрямую — у Ollama бывают непредсказуемые задержки на больших промптах. По моделям при наличии GPU нормально идёт Qwen2.5-Coder-32B или DeepSeek-Coder-V2; на CPU only — Qwen2.5-7B-Instruct максимум. По агентному фреймворку LangGraph удобнее CrewAI для долгоживущих агентов потому что у него явный state machine — это критично для 24/7 работы и восстановления после рестартов.
Память: я бы взял Qdrant вместо ChromaDB для долгосрочного хранения — лучше масштабируется и есть нормальный hybrid search (dense + sparse). RAG-pipeline на LlamaIndex плюс кастомные ingestion-handlers на каждый формат: PDF через unstructured.io, YouTube через yt-dlp + Whisper, Markdown напрямую. Векторизацию делаю через sentence-transformers локально, чтобы не зависеть от OpenAI embeddings.
Browser automation — Playwright лучше Selenium, потому что у него встроенный auto-wait и сильно надёжнее на динамическом контенте. Browser Use поверх Playwright работает, но добавляет нестабильности — для production я предпочёл бы Playwright напрямую плюс собственный narrow API из tools.
Системный доступ: Open Interpreter удобен для прототипа, но в long-running агенте лучше предоставлять Python-исполняемое окружение через RestrictedPython или Docker-в-Docker. PyAutoGUI оставить для GUI-операций, PowerShell для системных команд через subprocess.
Telegram-интерфейс — aiogram плюс webhook на встроенном FastAPI; для GUI поверх — простой Streamlit/Gradio dashboard который видит логи, память агента и текущие задачи.
По удалённому Windows: проще всего поднять у Hetzner/Contabo или OVH dedicated Windows VPS с GPU при необходимости. Если бюджет не позволяет dedicated GPU — рекомендую остаться на CPU-моделях и подключать внешний Claude/GPT API как fallback для тяжёлых задач, это часто дешевле выходит чем держать GPU 24/7.
По безопасности: white-list разрешённых команд, обязательный confirm-step для file system writes за пределами рабочей директории, отдельные ограничения по сетевым запросам.
Релевантный продакшен-опыт — voice AI-агент в продакшене на RAG плюс Qdrant плюс LLM-оркестрация для ветеринарных клиник, AI-платформа для Telegram на MTProto, текущий side-проект с MCP-серверами и parallel agent orchestration на 50+ задач за сессию.
Хотите — могу прислать предварительную схему компонентов с границами ответственности до подачи итоговой оценки. Какие материалы на старте предполагается загружать в RAG — PDF-документация плюс видео-курсы, или ещё какие-то форматы?
Бюджет: 999 PLN Срок: 3 дня
Здравствуйте, Виталий!
Задача полностью соответствует моему профилю: у меня есть опыт создания автономных AI-агентов, интеграции LLM и автоматизации операционных систем.
Готов реализовать проект «под ключ» на базе предложенного вами стека:
• Инфраструктура: Развертывание Windows Server/Cloud PC с GPU, настройка автозапуска 24/7 и стабильного RDP.
• Мозг агента: Локальные модели (Qwen/DeepSeek/Llama) через Ollama + оркестрация логики на LangGraph / CrewAI.
• Память (RAG): Хранение знаний в векторной базе ChromaDB / Qdrant с пайплайном обработки PDF, текста и YouTube (Whisper).
• Автоматизация OS & Браузера: Использование Browser Use / Playwright для веб-сессий и Open Interpreter / PyAutoGUI для полного управления Windows (GUI, PowerShell, CMD).
• Интерфейс: Удобный Web UI или Telegram-бот для мониторинга логов, управления памятью и запуска сценариев.
Обеспечу безопасность выполнения команд, настрою бэкапы и передам вам полностью готовую, протестированную систему с пошаговыми инструкциями.
Буду рад обсудить детали, архитектуру решения и сроки на созвоне или в чате.
Бюджет: 1000 PLN Срок: 7 дней
Я делал UVWeb (https://ou-uv.com) — B2B система на Flask/Python с автоматизированными потоками данных, интеграциями REST API и логикой, основанной на событиях, для CodeZero Group.
Я прочитал все ТЗ. Понимаю объем: Windows VPS + локальный LLM (Ollama/Qwen/DeepSeek) + векторная память (Qdrant/ChromaDB) + Playwright для управления браузером + десктопная автоматизация (PyAutoGUI/Open Interpreter) + конвейер загрузки для PDF/видео/YouTube + планировщик 24/7 с автоперезапуском. Это полный MVP агентской системы, а не простая конфигурация.
Что я сделаю:
- Настройка Windows VPS + Удаленный рабочий стол + автозапуск служб после перезагрузки
- Внедрение Ollama с выбранной моделью (Qwen2.5:7b или DeepSeek)
- LangGraph агент с долгосрочной памятью (Qdrant + RAG конвейер)
- Playwright — управление браузером, клики, чтение данных, формы
- PyAutoGUI + Open Interpreter — полная автоматизация Windows GUI
- Конвейер загрузки: PDF, TXT/Markdown, транскрипция YouTube (Whisper)
- Планировщик задач + Telegram бот для управления агентом
- Тестирование рабочего процесса + инструкция по эксплуатации
--- ВАРИАНТЫ ---
- Вариант A (MVP): 1000 PLN (7 дней) — Ollama + LangGraph + ChromaDB + Playwright + загрузка PDF/TXT + автозапуск + инструкция
- Вариант B (Полный): 1600 PLN (7 дней) — Вариант A + Qdrant + PyAutoGUI + YouTube/Whisper + Telegram бот + резервное копирование — лучший соотношение объема/цена
- Вариант C (Корпоративный): 2080 PLN (7 дней) — Вариант B + веб-панель FastAPI + мониторинг/уведомления + документация архитектуры + 30 дней поддержки
Срок выполнения: 7 дней. Мне нужен доступ RDP к VPS (или информация о поставщике) и список первых задач для агента.
Портфолио:
- https://ou-uv.com — B2B система Flask/Python, автоматизированные потоки данных, REST API
- https://poseidon.codezerogroup.com — веб-приложение Python/React, интеграции для предприятий
- https://codezerogroup.com — B2B платформа, собственная CMS, интеграции API
5 лет в Python/автоматизации — от простых скриптов до агентских систем RAG с LLM 24/7.
Готов начать после подтверждения — когда начинаем?
Поскольку я нова на сервисе freelancehunt и хочу быстро получить несколько первых проектов в портфолио, предлагаю скидку 15% для 5 первых клиентов. Предложение действительно до получения 5 заказов.
Бюджет: 1000 PLN Срок: 5 дней
Здравствуйте. Есть опыт развертывания автономных AI-агентов на Windows/VPS с Ollama, RAG (Qdrant/ChromaDB), LangGraph/CrewAI, браузерной автоматизацией (Playwright) и автоматизацией рабочего стола (PyAutoGUI/Open Interpreter). Можем под ключ развернуть систему с круглосуточным запуском, memory layer, ingestion pipeline (PDF/YouTube/тексты), управление через web или Telegram и автозапуском на Windows Server. Готовы обсудить архитектуру, сроки и бюджет после согласования деталей ТЗ.
Бюджет: 1000 PLN Срок: 1 день
Добрый день. Готов выполнить данный проект есть большой опыт разработки различных приложений
Бюджет: 1000 PLN Срок: 3 дня
Здравствуйте! Ваш проект выглядит очень перспективным. Готов начать работу и выполнить его на высшем уровне.
Бюджет: 1000 PLN Срок: 1 день
помогу сегодня
помогу сегодня
помогу сегодня
помогу сегодня
помогу сегодня
помогу сегодня
Бюджет: 13000 PLN Срок: 20 дней
Готов взяться за проект. Архитектура и стек понятны: Ollama, LangGraph/CrewAI, RAG, vector DB, browser + desktop automation, ingestion pipeline и автономные workflow под Windows.
Но сразу честно: это не “простая настройка агента”, а полноценный MVP автономной AI-системы с инфраструктурой, памятью, автоматизацией и 24/7 работой.
По срокам:
рабочий MVP/прототип такого уровня — ориентировочно 2-3 недели (14-20 дней)
полноценная стабильная система с recovery, безопасностью, нормальной памятью, ingestion pipeline, мониторингом и устойчивыми workflow — уже около 1-2 месяцев
По бюджету:
рабочий MVP начинается примерно от $3000
production-like система такого уровня — ближе к $5000+
Оптимально делать поэтапно:
Базовый агент + память + браузер
Windows automation
Ingestion/RAG pipeline
Dashboard / Telegram
Hardening, recovery и стабильность 24/7
