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: 672 EUR Термін: 14 днів

Построю мульти-агентний пайплайн для маркетинг-автоматизації: deep research по джерелах, дедуплікація через порівняння з історією публікацій, аналіз релевантності тем і генерація постів під стиль бренду. Архітектура на LangGraph з агентами-рев'юерами, RAG через Chroma або Pinecone для зберігання минулих тем і статей, MCP-інструменти для пошуку і верифікації дублів, фінальний агент форматує під LinkedIn, Instagram і X з few-shot прикладами з раніше опублікованих постів. Які джерела для deep research вже визначені, і чи є існуюча база опублікованих статей або будуємо з нуля?

Бюджет: 272 EUR Термін: 8 днів

Для вашої задачі з автоматизації маркетингу відмінно підійде мультиагентна архітектура. Налаштуємо систему так, щоб один агент збирав новини через Deep Research і прибирати дублікати, другий оцінював важливість тем у вашому контексті, а третій створював і валідував пости для LinkedIn, Instagram і X. Для зв'язки агентів і зовнішніх сервісів за протоколом MCP або RAG використовую LangGraph, що забезпечує надійну передачу контексту і самоперевірку. Для RAG-компонента застосуємо векторну базу (наприклад, ChromaDB) для швидкого пошуку по історії публікацій. Ось приблизний нарис логіки валідації постів: class PostVerifier: def verify(self, posttext, toneguide): isunique = db.checkduplicate(post_text) < 0.7 return llm.checkstyle(posttext, toneguide) if isunique else False Це виключить повтори і зберігатиме ваш унікальний tone of voice. Можу завтра показати прототип схожої системи збору новин, якщо надішлете пару прикладів ваших джерел і бажаних стилів.

Бюджет: 1000 EUR Термін: 14 днів

👋 Доброго дня. Моє портфоліо - Freelancehunt

Є досвід розробки AI-агентів, multi-agent систем і RAG-рішень. Працював з пайплайнами, де агенти збирають дані, аналізують, перевіряють результати один одного, використовують зовнішні інструменти та бази знань.

💼 Розумію завдання з Deep Research, дедуплікації контенту, аналізу джерел і генерації постів під LinkedIn, Instagram та X з збереженням заданого стилю.

Є досвід роботи з браузерною автоматизацією (Puppeteer/Playwright), коли API платформ обмежені.

💪 Англійська розмовна. Можемо обговорити деталі проекту, після чого зможу назвати точні терміни та бюджет.

⏰ Термін - 2 тижні
💵 Бюджет - 1000€

🚀 Я добре організовую роботу і беру на себе відповідальність за дотримання термінів і збереження ваших нервів. Розгорнути

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: 1000 EUR Термін: 14 днів

Доброго дня.
Наша команда має багаторічний досвід у розробці ERP, CRM, CMS та спеціалізованого програмного забезпечення для бізнесу. Ми створюємо ефективні цифрові рішення, що допомагають автоматизувати процеси, підвищувати продуктивність та масштабувати компанії.

Працюємо з сучасними технологіями — від ботів і скриптів до AI-агентів та аналітичних систем. Розробляємо сайти різної складності. У нашому портфоліо — реалізовані ERP-рішення для готельного бізнесу, а також для компаній, які займаються імпортом та продажем товарів, а також власний продукт XFitness — ERP-система, створена спеціально для фітнес-клубів.

Готові реалізувати ваш проєкт і запропонувати найкраще рішення саме для ваших потреб.
Наше портфоліо: Freelancehunt

Ми спеціалізуємось в таких сферах:
-Розробка ERP Систем
-Розробка CRM Систем
-Розробка Веб-Сайтів будь-якої складності
-Розробка CMS Систем
-Підтримка Веб-Сайтів
-Розробка OpenCart
-Підтримка OpenCart
-Модифікація OpenCart
-Доробка OpenCart
-Розробка WordPress
-Підтримка WordPress
-Модифікація WordPress
-Доробка WordPress
-Розробка ECommerce
-Підтримка ECommerce
-Модифікація ECommerce
-Доробка ECommerce
-Розробка Веб-Додатків
-Підтримка 1С Серверів
-Підтримка Веб-Серверів
-Розробка мобільних додатків
- Парсинг даних
-Розробка ботів
-Розробка AI-агентів

та на таких технологіях:
- Python
-PHP
-Laravel
-Symfony
-Yii2
-JS
-NodeJS
-jQuery
-TypeScript
-MySQL
-HTML
-CSS
-Vue
-Nuxt.js
-React
-React Native
-C++ Розгорнути

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: 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.