Автоматизація маркетингу через ШІ

Бюджет: 7000 EUR Термін: 43 дні

Вітаємо!
Мене звати Олег, я проектний менеджер компанії Business Atlas. Створення складних багатоагентних систем та автономних цифрових екосистем — наш профільний кейс, тому ми чітко розуміємо різницю між лінійним ботом та інженерною AI-архітектурою. Для обговорення завдань та синхронізацій ми вільно володіємо англійською мовою.
Ось наше технічне бачення реалізації вашого ТЗ:
1. Багатоагентні системи та RAG
• Будуємо автономні воркфлоу в n8n/Make з логікою взаємодії кількох агентів (Multi-Agent Systems), які передають дані по ланцюжку, логують кроки та здійснюють крос-валідацію (один генерує, інший перевіряє).
• Наш техлід Лавр має глибоку експертизу в інтеграції LLM та побудові RAG-систем, щоб ШІ чітко розрізняв новий контекст і базу знань.
2. Автоматизація маркетингу та Deep Research
• Збір та дедуплікація: Налаштуємо структурування даних, відсікання дублів та звірку з базою статей. Для обходу обмежень API соцмереж (X, Instagram, LinkedIn) та аналізу метрик інтегруємо браузерний парсинг (Puppeteer/Scraping API).
• Контент-завод: Наші рішення вміють аналізувати Tone of Voice бренду та створювати адаптовані пости для платформ із ШІ-модерацією перед фінальним звітом.
3. Інтерфейс та аналітика
• Для прозорого контролю розробляємо no-code інтерфейси або дашборди, де ви зможете бачити прогнози, вартість токенів, детальні логи роботи агентів із промптами, а також редагувати й затверджувати згенеровані пости.
Пропонуємо почати з експертної діагностики, щоб детально прописати семантичні й метричні критерії аналізу та спроектувати архітектуру з розрахунком ROI. Напишіть мені в особисті повідомлення, щоб обговорити деталі ! Розгорнути

Бюджет: 350 EUR Термін: 3 дні

Я спеціалізуюсь саме на цьому — я вже запускаю таку систему в продуктивному середовищі: дослідження → видалення дублікатів з історії → самоперевірка з кількома агентами → стилізовані пости. Тож замість того, щоб будувати з нуля, я адаптую свою існуючу структуру до вашого випадку (ваші джерела, стиль, платформи) — швидше і перевірено.

За 350 євро я можу надати робочий етап 1: джерела + видалення дублікатів з історії + аналіз контексту + звіт + пости з однієї платформи. Усе, що виходить за межі цього обсягу — погодинно (50 євро/год).

Я працюю в письмовій формі (англійською) — для такого детального специфікації це зберігає всі вимоги задокументованими і нічого не втрачається між нами.

Два питання:
1. Ваші джерела для глибокого дослідження — сайти, RSS чи API? Які соціальні платформи?
2. Збирання даних з соціальних мереж для лайків/коментарів потребує проксі/антидетекту, щоб уникнути блокування акаунтів — чиї акаунти та проксі ми використовуємо?

Якщо текстова співпраця та обмежений етап 1 підходять вам, я готовий почати. Розгорнути

Бюджет: 5000 EUR Термін: 5 днів

Доброго дня! Будую саме такі мультиагентні системи — не разовий бот, а звʼязку агентів, де в кожного своя роль, вони передають дані один одному й перевіряють результат сусіда перед видачею.

По вашому флоу логіка зрозуміла: deep research по заданих джерелах, дедуп нового проти того, що вже знаходили раніше (через RAG/векторну памʼять, щоб не тягти дублі), звірка з уже опублікованими статтями, оцінка важливості тем у потрібному контексті, звіт для вас і чернетки під LinkedIn / Instagram / X у вашому стилі з фінальною самоперевіркою.

Стек: Python, оркестрація кількох агентів, виклики LLM, MCP-інструменти, RAG для памʼяті та дедупу. У мене вже крутиться робоча мультиагентна система, яка щодня сама робить research, прибирає дублі й готує контент під соцмережі — можу показати живе демо, щоб ви побачили реальний флоу, а не обіцянки.

Пропоную почати з невеликого пілота: один робочий ланцюг агентів (research джерела -> дедуп проти памʼяті -> чернетка поста у вашому стилі із самоперевіркою), щоб ви оцінили якість на ділі, далі масштабуємо до повної звʼязки. Ціна стартова — набираю перші відгуки тут, тому роблю вигідно. Орієнтовно 4-5 днів на пілот.

Одне уточнення, щоб точно влучити: джерела для research (исходники 1,2,3...) — це конкретні сайти/RSS, API чи радше теми для пошуку? І де лежить архів уже опублікованих статей, проти якого звіряти дублі?

Готовий стартувати одразу. Розгорнути

Бюджет: 2000 EUR Термін: 7 днів

Привіт, я працював над AI агентами для автоматизації контент-маркетингу з RAG системою та deep research функціоналом - проект збільшив ефективність створення контенту на 340% за 2 місяці

Цікаво, яку саме LLM модель ви плануєте використовувати як основну для ваших агентів і чи розглядаєте мультимодальні рішення?

Пропоную зв'язатися, я безкоштовно проконсультую вас з технічної сторони та складемо план розробки + розповім про мою команду!

Бюджет: 200 EUR Термін: 7 днів

Добрий день. Займаюсь саме цим щодня: у мене в проді власна мультиагентна AI-система — 100 000+ рядків Python (FastAPI), 750+ API-ендпоінтів, 1000+ автотестів.
Що в ній реалізовано (все — власний код, покажу наживо):
Оркестратор: 19 спеціалізованих агентів, задачі як граф залежностей — паралельні хвилі.
Агенти : Planner → Specialist → Reviewer → Critic → Finalizer.
Роутер моделей: вибір моделі за складністю задачі, мультипровайдерність (OpenAI-сумісні API, Gemini, Groq, DeepSeek) з автоматичним fallback, обліком квот і успішності моделей. Інтегровані Telegram Discord боти
Готовий показати систему наживо.

Бюджет: 500 EUR Термін: 15 днів

Зроблю систему окремими частинами: одна шукає нові теми з ваших джерел, друга перевіряє їх на дублікати (звіряю і з тим, що вже знаходили, і з тим, що вже публікували), третя оцінює теми за критеріями, які узгодимо, і найкращі йдуть далі в обробку, а остання готує пости для LinkedIn, Instagram і X у вашому стилі, беручи приклади з попередніх постів.

Там де офіційне API занадто обмежене, буду брати лайки й коментарі прямо з сторінки через браузер, так само як зараз збираю схожі дані там, де офіційні API не дають потрібного. Дублікати відсіюються по базі того, що вже обробили, тому нічого не повторюється, і кожен крок, включно з промптами, моделями і вартістю, записую в лог для дашборду, який ви описали.

Стек: LangGraph для агентів, векторна база під RAG по старих статтях і темах, Playwright для збору даних з соцмереж, простий веб-інтерфейс для логів, прогнозів і готових постів. Приклади робіт з агентами і RAG є в моєму профілі.

Деталі по списку джерел і критеріях обговоримо в чаті.

Бюджет: 400 EUR Термін: 10 днів

Привіт, Михайле!

Ви описали точно те, що я роблю: AI-агент як пайплайн — обробка входу → виклик LLM → за необхідності інструменти через MCP → RAG по базі знань → обробка та валідація виходу (а не просто «промпт в чат»).

У продакшені в мене живе такий агент: оркестратор маршрутизує запит, звертається до інструментів (пошук по товарам/даним, дії), відповідає строго з бази знань з чесним «не знаю» замість галюцинацій, плюс логування та контроль якості відповідей. Тобто весь цикл вхід→LLM→tools/MCP→RAG→вихід — не теорія, а працююча система.

По «автоматизації маркетингу через AI» бачу варіанти: агент для генерації/персоналізації контенту з вашої бази, кваліфікація та відповіді лідам, збір звітів/інсайтів з даних. Що в пріоритеті — контент, ліди чи аналітика?

Опишіть задачу детальніше (джерела даних, які дії має виконувати агент, де крутити — в хмарі чи локально) — запропоную конкретну архітектуру, терміни та вартість. Деталі готовий обговорити в особистих.

Бюджет: 4000 EUR Термін: 15 днів

Привіт, Майкле,

Ваш проект дуже близький до того, що ми розробляємо в RAI (Роботи Штучний Інтелект).

Ми розробляємо AI-агентів, багатокористувацькі робочі процеси, системи RAG, бази знань та рішення для автоматизації бізнесу. Один з наших основних продуктів базується на оркестрації кількох AI-агентів, які збирають інформацію, перевіряють результати, отримують доступ до баз знань і генерують структуровані виходи.

З вашого опису я бачу кілька важливих блоків:

• Глибоке дослідження з кількох джерел
• Видалення дублікатів та оцінка релевантності
• Робочий процес валідації з кількома агентами
• Контекстний аналіз на основі RAG
• Генерація контенту для LinkedIn, X та Instagram
• Логування, відстежуваність та контроль витрат
• Панель для перегляду виходів та запитів

Я б рекомендував реалізувати це як модульну архітектуру, де окремі агенти відповідають за:

1. Дослідження
2. Валідацію даних
3. Видалення дублікатів
4. Збагачення контексту через RAG
5. Генерацію контенту
6. Перевірку якості
7. Звітність

Такий підхід значно краще масштабується, ніж один великий агент, і дозволяє замінювати моделі або джерела даних без перебудови всієї системи.

Спілкування англійською мовою не є проблемою.

Я був би радий обговорити джерела даних, очікувані обсяги, частоту оновлень та бажану архітектуру.

З найкращими побажаннями,
Тадеуш Муратов
Генеральний директор, RAI (Роботи Штучний Інтелект) Розгорнути

Бюджет: 3650 EUR Термін: 33 дні

Доброго дня, Михаил.

English: B2

Архітектура: агент-дослідник збирає теми з ваших джерел через deep research, RAG-шар на pgvector зберігає знайдене та публікації для дедуплікації через семантичний пошук, агент-аналітик оцінює релевантність і важливість у контексті вашої ніші, агент-копірайтер генерує пости для LinkedIn/Instagram/X у вашому стилі, агент-ревізер перевіряє відповідність стилю та фактичну точність.

Оркестрація агентів через LLM-цикли з взаємною перевіркою: кожен результат проходить валідацію наступним агентом перед передачею далі.
Стиль постів вивчається з ваших попередніх публікацій за допомогою few-shot прикладів із векторної бази.
Фінальний звіт — готові пости з оцінкою тем, які ви затверджуєте або коригуєте.

Архітектурні запобіжники (Якість та безпека):
- Захист від галюцинацій: патерн Self-RAG із крос-валідацією фактів.
Агент-ревізор автоматично повертає пост на перегенерацію, якщо фінальний текст містить факти, яких не було в джерелах.
- Боротьба з Context Poisoning та Subject Drift: Жорстка ізоляція контексту через State Machine (передача строго структурованого JSON замість усього логу діалогу).
Валідація вхідних даних на Prompt Injection перед записом у RAG.
- Оптимізація токенів: Гібридна архітектура — первинний скоринг та дедуплікація на швидких/дешевих моделях, фінальний копірайтинг та рев'ю — на топових (Sonnet/GPT-4o).

Стек: Go (забезпечує паралельну обробку джерел через goroutines та низький overhead системи) для оркестрації, PostgreSQL + pgvector для RAG, LLM-провайдер Anthropic/OpenAI/OpenRouter тощо. MCP для інтеграції з зовнішніми інструментами.
Деплой у Docker.

ПМ: Сирці та документація включені. Розгорнути

Бюджет: 2600 EUR Термін: 16 днів

👋 Доброго дня, найкращі та найбільші проекти —> Freelancehunt

Задачу вивчив — це повноцінна multi-agent AI система з orchestration шаром, RAG-архітектурою та контуром валідації результатів між агентами.

У мене був досвід розробки схожих AI pipeline систем, де будуються ланцюги: збір даних → фільтрація → семантичний аналіз → RAG збагачення → генерація → самоперевірка → структурований вихід.

🔥 Як пропоную реалізувати:

• orchestration шар для управління кількома AI агентами
• агент пошуку (web + соцмережі + глибокі дослідження джерел)
• RAG система з урахуванням історії та раніше опублікованого контенту
• модуль дедуплікації + семантичне оцінювання релевантності
• аналітичний агент з логуванням усіх кроків і рішень
• генерація контенту під LinkedIn / Instagram / X
• крос-валідація між агентами для контролю якості

Архітектура — модульна, розширювана, з можливістю додавання нових агентів без зміни ядра системи. Окремо закладаю спостережуваність (logs, traces, prompts, model outputs), щоб весь ланцюг був прозорим.

⏳ Термін: 12–16 днів
💶 Бюджет: 2200–2600 €

🤝 Готовий обговорити архітектуру детальніше і запропонувати оптимальний варіант під ваші джерела даних та навантаження Розгорнути

Бюджет: 1000 EUR Термін: 1 день

Привіт! Завдання з мультиагентною системою мені близьке — якраз люблю збирати пайплайни, де агенти обробляють вхідні дані, викликають LLM, ходять в RAG і MCP, а потім звіряються між собою і передають результати далі. Сценарій з глибоким дослідженням, дедуплікацією тем і генерацією постів під стиль для LinkedIn, Instagram і X вибудовується логічно. Деталі з радістю обговоримо в особистих повідомленнях.

Бюджет: 5000 EUR Термін: 30 днів

Вітаю Вас!

Я Full-Stack Software Engineer з понад 7-річним досвідом розробки веб-сайтів, SaaS-рішень, складних веб-платформ та MVP для стартапів - від ідеї та архітектури до продакшену й підтримки.

Працюю не лише як розробник, а й з фокусом на бізнес-логіку, масштабованість і довгострокову підтримку рішень. У портфоліо зазначені приклади реалізованих проєктів різної складності.

Технологічний стек:
PHP (Laravel, Symfony, Yii2),
Frontend: JavaScript (Vue.js, React.js), HTML5, CSS3,
Бази даних: MySQL, PostgreSQL.

Щодо термінів та вартості - на цьому етапі коректно оцінити їх без уточнення вимог складно. Для формування обґрунтованої оцінки зазвичай потрібно зрозуміти:
- цілі проєкту;
- ключовий функціонал;
- очікуване навантаження та інтеграції;
- пріоритети (швидкий запуск vs масштабування).

Пропоную почати з короткого уточнення вимог або call / листування - після цього зможу надати реалістичну оцінку по строках, бюджету та варіантах реалізації.

Буду радий обговорити деталі. Розгорнути

Бюджет: 100 EUR Термін: 7 днів

Привіт, Михайле! Людина, не бот :) Будую мульти-агентні системи в продакшені: вхідні дані → LLM → MCP/інструменти → RAG → перехресна перевірка агентами → звіт. Живий приклад — AI-консультант інтернет-магазину (PydanticAI + OpenRouter, RAG по каталогу, моніторинг конкурентів через embeddings + LLM-grader). Ваш кейс з глибоким дослідженням і постами під стиль — саме ця архітектура. Розмовна англійська — ок. Ціна в ставці умовна — обговорювана, готовий до дзвінка.

Бюджет: 7400 EUR Термін: 15 днів

Привіт,
Сподіваюся, у вас все добре.
Мене дуже цікавить ваш проект, пов'язаний з автоматизацією маркетингу за допомогою ШІ, і я готовий взятися за цю роботу.
У мене є сильний досвід у аналізі даних, технічних робочих процесах і структуризації складної інформації. Я уважно слідкую за технологіями ШІ і розумію, як використовувати сучасні інструменти для оптимізації та автоматизації процесів, що базуються на даних, ефективно.
Я готовий почати негайно. Будь ласка, надішліть мені деталі та конкретні вимоги, щоб ми могли обговорити наступні кроки.
З найкращими побажаннями,
Юрій

Бюджет: 25000 EUR Термін: 14 днів

у нас вже є практично готове рішення з ІІ-агентами та RAG, його можна швидко адаптувати під маркетинг і обговорити деталі тут на біржі - я на зв'язку (: по першому етапу я б закладав 96000 грн і 14 днів - це прототип агентної ланцюга, де вхідні дані проходять через мовну модель, RAG, MCP за необхідності, самоперевірку та звіт для користувача. МОжна не ускладнювати на старті - спочатку збираємо 2-3 джерела, базу опублікованих матеріалів, правила тону бренду та перевірку дублів, потім додаємо LinkedIn, Instagram та X. вірно я розумію що у вас вже є архів статей та приклади постів, за якими потрібно навчати стиль. друге питання - які джерела для глибокого пошуку вважати основними і як часто агент має запускатися. подібний кейс по ІІ та генерації контенту - https://business.ingello.com/vorfahr подібний кейс по агентній автоматизації розробки - https://business.ingello.com/fractal головна сторінка Ingello для FLH - https://systems-fl.ingello.com якщо йти обережно, результатом першого етапу буде робочий прототип, схема даних, правила оцінки тем і список ризиків для промислового запуску.

Бюджет: 13700 EUR Термін: 10 днів

Привіт! Так, завдання зрозуміле. Ми можемо взятися за таку систему.

У нас є досвід в AI-автоматизації, побудові workflows з LLM, роботі з RAG-логікою, генерації маркетингового контенту та створенні систем, де результат проходить кілька етапів перевірки перед видачею користувачу.

Одразу зазначу: це не проста задача рівня "підключити бота". Тут потрібна нормальна архітектура: джерела, пошук, дедуплікація, аналіз, зберігання історії, перевірка з уже опублікованими матеріалами, генерація звітів, постів та інтерфейс для контролю процесу.

Можемо обговорити завдання англійською. Пропоную йти поетапно: спочатку MVP на обмеженій кількості джерел і соцмереж, потім розширювати систему.

Орієнтир по MVP: 6–8 тижнів, бюджет від $8,000–15,000. Повна версія з розширеним інтерфейсом, логами, RAG, автоматизацією браузера, аналітикою та multi-agent logic буде оцінюватися окремо після обговорення.

Бюджет: 350 EUR Термін: 7 днів

Доброго дня. Зрозумів завдання: потрібна людина, яка справді будує AI-агентів, а не просто тягне одну модель. За описом це мультиагентна система: обробка вхідних даних, запити до LLM, звернення через MCP, RAG для контексту, і кілька агентів, які передають дані один одному і перевіряють один одного. Плюс прикладний сценарій під маркетинг: глибоке дослідження по джерелах і соцмережах, звірка з тим, що вже знаходили, і дедуплікація, аналіз важливості тем за критеріями, звіт з графіками і генерація постів під LinkedIn, Instagram, X у заданому стилі з перевіркою, і інтерфейс з логами, запитами, промптами і вартістю.

Це саме та область, в якій я працюю кожен день. Веду агентну розробку через оркестрацію кількох агентів з перевірочними циклами, піднімав RAG у продакшені (семантичний пошук через Qdrant з embedding-моделями), підключав MCP-інструменти, щоб агент працював з реальними джерелами і схемою даних, а не вигадував. Multi-agent з передачею даних і взаємною верифікацією — це робочий для мене патерн, а не теорія.

Під ваш сценарій бачу так: оркестратор завдань, агент-дослідник з глибоким дослідженням по джерелах і пошуком у соцмережах через браузер там, де немає API (з урахуванням лайків і коментарів як метрик важливості), шар RAG і пам'яті, щоб зберігати вже знайдене і вже опубліковане і прибирати дублі, агент-аналітик для оцінки важливості за семантикою і метриками, і агент-генератор постів під кожну площадку зі своїм стилем плюс окремий перевіряючий прохід. Усе з логуванням запитів, промптів і вартості в інтерфейсі.

Щоб прицілитися: які джерела потрібно моніторити і які соцмережі в пріоритеті, і на яких моделях плануєте працювати, чи є перевага по провайдеру?

Бюджет: 345 EUR Термін: 1 день

Автоматична відповідь на вхідну заявку за критеріями RAG systems отримана. Терміново зв'яжіться протягом 24 годин.

Бюджет: 18000 EUR Термін: 7 днів

Доброго дня. AI-частину тут краще робити не "магією ChatGPT", а як інженерну систему з правилами, логами та перевіреним результатом.

Що я зрозумів по задачі: шукаю людину (не бота), яка розбирається в AI агентах, вміє їх будувати. / Також потрібно розуміння в RAG системах..

Як би я підійшов:
1. спочатку обмежу AI зрозумілими вхідними даними, правилами та перевіреним форматом відповіді.
2. додам детермінований шар: валідація, бізнес-правила, логи, fallback-и — щоб система не залежала тільки від моделі.
3. потім вже підключу OpenAI/LLM як аналітичний шар, який пояснює і допомагає приймати рішення.

Релевантний досвід: Нещодавно робив production-систему n8n + PostgreSQL + OpenAI + Telegram: завантаження Excel/Drive, валідація, щоденні завдання, зведення керівнику та retry-логіка.
По термінах: орієнтир 7 днів. По бюджету: 18000 — після короткого уточнення ТЗ зможу зафіксувати точніше.

Якщо актуально — першим повідомленням дам короткий план реалізації та список уточнень, щоб одразу зафіксувати MVP без зайвої розробки. Розгорнути

Бюджет: 350 EUR Термін: 10 днів

Привіт. Читав уважно — це саме те, чим я займаюся останні півроку.

Будував multi-agent систему для юридичної фірми: RAG на українському законодавстві, агент-перевірник, який валідизує відповіді другого агента перед видачею клієнту, передача контексту між кроками через structured output. Метрики якості через RAGAS — baseline вже є.

По вашому кейсу з маркетинг-автоматизацією: розумію задачу конкретно. Deep research → дедуплікація проти історії → контекстний аналіз → генерація поста в потрібному стилі + верифікація — це класичний pipeline з пам'яттю та self-check агентом. Робив схоже для контент-стратегії, де агент порівнює новий контент з уже опублікованим і відхиляє дублікат.

Стек: Claude API (Anthropic), MCP сервери, векторні БД для RAG, Python/FastAPI. Не використовую no-code платформи — тільки код, значить повний контроль над логікою агентів.

Що саме у вас за джерела для deep research? (сайти, RSS, API?) — від цього залежить архітектура першого агента.

Бюджет: 25 EUR Термін: 1 день

Добрий день, Михайле! В цілому завдання зрозуміле, для точного відповіді щодо термінів і ціни, хотілося б уточнити деякі питання, які у мене виникли після аналізу вашого завдання. Пишіть у приватні повідомлення — обговоримо деталі та ваші побажання.

Бюджет: 12345 EUR Термін: 3 дні

Привіт. Чи використовуєте ви вже якісь готові інструменти для оркестрації агентів, чи плануєте будувати все з нуля?

Деталі щодо термінів та бюджету уточню в особистому листуванні.

Ось як я виконаю цей проєкт:
1. Я спроєктую архітектуру з кількох агентів, де кожен виконує свою функцію: deep research, дедуплікація, аналіз контексту та генерація контенту.
2. Я реалізую ланцюжок передачі даних між агентами з автоматичною перевіркою результатів та усуненням дублікатів на кожному етапі.
3. Я інтегрую RAG-систему для зберігання історії пошуку та вже опублікованих статей, а також MCP-запити для зовнішніх джерел.

Дякую за розгляд моєї пропозиції. Я з нетерпінням чекаю на можливість співпраці з вами!

Бюджет: 300 EUR Термін: 3 дні

Привіт. Створював ai агентів, які працювали з електронною поштою, соц. мережами. Виконували різні завдання. Пошук, аналіз відповідей на запитання, створення постів тощо.

Якщо цікаво - пишіть, обговоримо.