Разработка ИИ агента

Здравствуйте.
Могу помочь с разработкой такого AI-агента: собрать данные с 15 источников, выстроить устойчивый пайплайн сбора, нормализации и анализа, а также реализовать блок рекомендаций на основе полученных данных. Для таких задач сейчас лучше работают не хрупкие парсеры на фиксированных селекторах, а более адаптивный подход с fallback-логикой, browser automation и AI-ориентированным разбором структуры страниц при изменениях сайтов.

Что я могу сделать по вашему проекту:
настроить сбор данных с 15 источников;
продумать архитектуру так, чтобы система была более устойчивой к изменениям структуры сайтов;
организовать очистку, нормализацию и сохранение данных в удобном формате;
подготовить данные под графики и дашборды;
реализовать AI-блок, который будет анализировать собранную информацию и формировать рекомендации по заданным правилам или через LLM.
…
Я бы предложил строить решение поэтапно: сначала согласовать точный список источников, поля и частоту обновления, затем сделать стабильный сбор данных, а уже после - аналитику и рекомендации. Такой подход обычно дает лучший результат, потому что сначала важно обеспечить качество и стабильность данных, а потом уже строить поверх них “умную” часть.

У меня есть опыт с парсингом, автоматизацией, API, обработкой данных и AI-интеграциями, поэтому могу быстро включиться и предложить практичное решение без лишней сложности. Если нужно, можем начать даже с первого этапа - только со сбора и подготовки данных, а рекомендации подключить следующим шагом.

По стоимости и срокам смогу сказать точнее после уточнения деталей: какие именно 15 источников, есть ли авторизация, какие данные нужно забирать, как часто обновлять и в каком виде вы хотите получать результат. Начать могу в ближайшее время.

Здравствуйте
есть несколько идей как это можно грамотно реализовать

пишу на пайтоне, можем обсудить и я приступлю к разработке

Добрый день!
Реализую подобные задачи под ключ — от стабильного сбора данных до подготовки структуры под аналитику и рекомендации.
Делаю акцент не на “парсинге как таковом”, а на том, чтобы система работала стабильно при изменениях сайтов и не требовала постоянного ручного вмешательства.
Как это будет реализовано
Сбор данных через API или браузерный парсинг (Python / Playwright) в зависимости от источника
Логика обработки, которая отслеживает изменения структуры и корректирует сбор без остановки процесса
Централизованное хранение данных в удобном формате (таблицы или БД)
Подготовка чистой структуры данных для ваших дашбордов
Отдельно — модуль анализа, который находит отклонения и формирует рекомендации
… Что вы получаете
Стабильный сбор из всех источников без “падений” при изменениях сайтов
Нормализованные данные, готовые к использованию
Возможность масштабирования и подключения новых источников
Понятную логику, которую можно поддерживать, а не “черный ящик”

Показать оригинал

Перевести

Здравствуйте! Готов выполнить данный проект есть большой опыт разработки различных приложений

Здравствуйте! Специализируюсь на автоматизации бизнес-процессов с помощью ИИ. Предлагаю разработку агента на базе GPT-4/Claude с интеграцией через Make.com. Мой подход — это не просто чат-бот, а "цифровой сотрудник", который может выполнять конкретные действия (отправлять данные в CRM, формировать отчеты, обрабатывать заказы). Имею опыт в Lead Generation, поэтому понимаю, как бот должен общаться, чтобы приносить реальную пользу бизнесу.

Показать оригинал

Перевести

Готов реализовать.

Соберу данные с 15 источников с адаптивным парсингом (система будет подстраиваться под изменения структуры сайтов). Данные очищаются, нормализуются и сохраняются в удобном формате.

Добавлю ИИ-агента для анализа и выдачи рекомендаций на основе выявленных закономерностей.

Дашборды можно не делать — отдам структурированные данные и инсайты под визуализацию.

Готов обсудить источники и требования.

Добрый день, Zhen!
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.

Добрый день! Я специалист по автоматизации и AI-интеграциям. Разработаю для вас стабильного ИИ-агента для сбора данных из 15 источников. Решение будет адаптивным к изменениям структуры сайтов, обеспечит анализ информации, формирование рекомендаций и подготовку данных для дальнейшей визуализации в дашбордах.

Напишите в ЛС для обсуждения деталей.

Показать оригинал

Перевести

Доброго дня.
В разработке 20 лет, в том числе есть опыт автоматизации с ИИ.
Жду детали в лс для оценки сроков и стоимости.
Что за источники, как структурировать информацию, куда сохранять, нужно ли для этого админка, нужно ли парсить разные карточки у источника?

Здравствуйте!

Мы — команда студентов Codentix. Посмотрели вашу задачу. Сделать умный сбор данных, который не ломается от изменения верстки сайтов — это как раз профильная и очень актуальная сейчас задача.

Обычные парсеры падают при любом обновлении дизайна. Поэтому здесь мы напишем скрипт (на Python), который будет забирать страницу целиком и отдавать ее по API нейросети (GPT-4 или Claude). ИИ будет сам понимать контекст страницы, находить нужные данные независимо от структуры HTML, и отдавать их в строгом формате (например, JSON). Дальше мы пропишем логику, чтобы этот же ИИ анализировал собранный массив и выдавал текстовые рекомендации. Сами данные сложим так, чтобы вам было удобно натянуть на них ваши дашборды.

Поскольку наша команда сейчас активно нарабатывает репутацию на бирже, мы готовы сделать этот проект практически по себестоимости. Нам сейчас нужен сильный кейс и хороший отзыв, а вы получите сложный AI-инструмент без огромных переплат агентствам.

Для точной оценки есть несколько вопросов:
…
Можете показать хотя бы 2-3 сайта из этих 15 источников? Хотим проверить, нет ли там жесткой защиты от ботов (например, Cloudflare).

Какие именно параметры нужно собирать с сайтов?

В каком виде бот должен сохранять данные, чтобы вам было удобно строить графики (база данных SQL, Google Таблицы, CSV)?

Если наш подход вам близок — пишите в личные сообщения, обсудим детали и сможем приступить к работе.

Роман, Codentix

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 производительность 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-Д 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! Я представляю команду разработчиков Hopeok Code Studio. Ваша задача — это именно тот случай, где классические парсеры становятся бессильными, а искусственный интеллект раскрывает свой настоящий потенциал. У нас есть глубокий опыт в разработке Python-скриптов и интеграции AI-агентов, и мы готовы реализовать эту систему.

Как мы предлагаем решить вашу задачу:

Адаптивный сбор данных (AI-Scraping): Вместо жестких селекторов (XPath/CSS), которые ломаются при малейшем изменении дизайна сайта, мы разработаем умного агента на Python. Он будет использовать LLM-модель (например, через API OpenAI) для семантического анализа DOM-дерева. Агент "будет читать" страницу и находить нужные блоки по их содержимому, что сделает систему устойчивой к редизайну источников.

Структурирование под дашборды: Собранные данные будут автоматически очищаться и складываться в единую базу (PostgreSQL/MongoDB) или выдаваться по API в формате JSON. Вам останется только подключить эту базу к вашим дашбордам.

AI-аналитика: Отдельный модуль будет принимать агрегированные массивы данных и формировать выводы и бизнес-рекомендации по заданным вами системным промптам.
…
Оценка стоимости и сроков:
Поскольку создание "умного" парсера требует настройки нейросети под разные структуры, мы предлагаем разделить проект на две части для вашей безопасности:

Этап 1 (MVP - Базовая архитектура): Создание ядра AI-агента, подключение первых 3-х источников, настройка модуля рекомендаций и выдача структурированных данных. Это позволит вам быстро протестировать качество аналитики.
Ориентировочная стоимость Этапа 1: $400 - $500 (срок: 1 - 1.5 недели).

Этап 2 (Масштабирование): Подключение остальных 12 источников, настройка обхода защиты (если на сайтах есть Cloudflare/капчи) и финальное тестирование под нагрузкой.
Общая стоимость всего проекта: ориентировочно $1200 - $1500 (срок: 3-4 недели).

Мы ориентированы на создание надежных систем, которые работают без постоянного вмешательства программиста. Буду рад обсудить архитектуру будущей базы данных и увидеть список источников для точной оценки.

Готовы ответить на ваши вопросы!

Показать оригинал

Перевести

Приветствую! Разрабатывал такого ИИ. Остались исходники. Сделаю все быстро и качественно.

Приветствую! Изучив ваш проект, я готов приступить к его выполнению. Могу предложить оптимальные решения для достижения наилучшего результата.

Доброго дня!

Разработаю ИИ-агента для сбора данных с 15 источников, адаптирующегося к изменениям структур. Агент анализирует информацию, готовит данные для графиков и выдает рекомендации. Опыт с API, парсингом, прокси.

Напишите мне в лс, уточним детали.

Приветствую! Задача понятна, но крайне амбициозна для простого скрипта. Чтобы агент «подстраивался» под изменение структур сайтов, нужно использовать связку Python + LLM (GPT-4o/Claude) для динамического извлечения данных без жесткой привязки к селекторам.

Что я предлагаю:

Адаптивный сбор: Разработка агента на базе LangChain/Scrapy, который анализирует DOM-дерево через LLM. Если структура сайта меняется, ИИ сам находит нужные поля (цена, описание, дата).

Интеграция 15 источников: Настройка базового пайплайна для сбора данных в единый формат (JSON/CSV/Database).

AI-аналитика: Внедрение модуля рекомендаций, который на основе собранных данных выдает краткий отчет/инсайд.
…
Бюджет в ТЗ выглядит как «тестовый». Реальная разработка адаптивного агента под 15 источников стоит дороже, но готов обсудить MVP на первых 2-3 сайтах для подтверждения качества.