Андрій Акішин

Андрій Акішин

 Plus
1 0
  • Проекты -
  • Оценка -
  • Рейтинг 637

Бюджет: 27000 UAH Срок: 40 дней

По поводу проекта. Задача понятная, но тут сразу надо разделять влажные фантазии из мануалов CrewAI и суровую реальность продакшена под highload и масштабирование. Сделать "набор скриптов", который забанят в WhatsApp через два часа - дело одного вечера. Построить отказоустойчивую экосистему, которая не ляжет от лимитов API и будет держать стейты тысяч лидов, это совсем другая история.

Что рекомендую и как НАДО делать:

ОСНОВА АРХИТЕКТУРЫ. Никаких CrewAI для продакшена в чистом виде, они хороши только для демки инвесторам. Только LangGraph. Почему? Нам нужен жесткий State Management, контроль циклов и детерминированность графа. Агенты не должны уходить в бесконечный инференс и жрать ваши деньги на LLM.

WHATSAPP И БАНЫ. Холодные продажи в WA без прогрева и жестких политик - это смерть номеров. Юзаем нормальный шлюз (тот же Whapi или официальный Meta API, если бюджет позволяет) + ОВЕРЛЕЙ контроля. Внедряем Human-in-the-loop на ранних этапах для критических экшенов, иначе нейросеть наобещает клиентам бесплатное лечение за ваш счет.

МАСШТАБИРОВАНИЕ И ЛОКАЛЬНОСТЬ. Раз нужно локально - пакуем все в Docker Compose. Локальная ChromaDB ок для старта, но для нормального RAG под законы разных стран (GDPR, HIPAA) базу нужно будет правильно секционировать по метаданным, чтобы контекст Италии не смешался с Австралией.

GhostFlow — Ультра-высокопроизводительный распределенный трекер
Скопировать 25 мая
Ілля Дунаєв

Ілля Дунаєв
4 0
  • Проекты 4
  • Оценка 5.0
  • Рейтинг 1 036

Бюджет: 27000 UAH Срок: 20 дней

Доброго дня, Андрію, у вас досить масштабний проєкт. Тож відповім по черзі, структуруючи відповіді:
1. Працював і з LangGraph, і з CrewAI, але здебільшого реалізую проєкти через PydanticAI. Можу використовувати той стек, який вам більш до вподоби.
2. Також неодноразово працював з автоматизацією WhatsApp. Вмію працювати з їх офіційним api, і Twilio. Є вже готові модулі python для інтеграції.
3. Для пошуку та скрейпінгу є безліч варіантів. Давайте розглянемо цей пункт детальніше:
3.1) Search: Vertex AI Search - для отримання посилань + ai-функціонал на запити. Можна використовувати і duckduckgo api (щоб не потрапляти в інформаційну бульбашку). Також є Brave.
3.2) Скрапінг: для нединамічних сайтів із поганим/середнім захистом є Scrapling. Він добре справляється з цим завданням, добре працює у поєднанні з AI. Те саме можу сказати про Crawl4AI. Для динамічних сайтів із сильним захистом — або сторонні платні рішення (їх багато). Або cloakbrowser — добре приховує відбитки браузера.
4. Для пам'яті, rag тощо — ChromaDB непогана, можна ще поглянути на PGvector і, банально, qdrant. Для embedding можна переглянути рейтинги за мовами та автоматично за географією підбирати оптимальний сторонній сервіс або локальну модель.

Щодо реалізації:
В принципі, у вас детально вже описано. Не зовсім розумію, що стосується нумерології та коучингу, але робив проект, пов'язаний з AI-генерацією в темі езотерики. Завдання зрозуміле, у нас є різні модулі та групи агентів під завдання. У кожного своя пам'ять, свій контекст. Кожен виконує свій функціонал. Робимо відразу все адаптивно. Додаємо необхідні промпти, інструкції, skills і так далі. Додам також автотести з LLM-as-Judge для завдань

Скопировать 25 мая

Актуальные фриланс-проекты в категории AI и машинное обучение

AI и машинное обучение Разработка ботов
12:57
AI и машинное обучение Разработка ботов
30 июня
AI и машинное обучение Веб-программирование
28 июня