Налаштування claude bot або альтернатива під наші завдання

Віталік, привіт

Розроблю все що побажаете навіть більше, вільни для роботи.
Можу почати все сьогодні.

Попередня консультація 2500UAH.

Доброго дня.

Уважно вивчив ТЗ. По суті йдеться не про просту настройку Claude або Ollama, а про побудову повноцінної автономної AI-системи з пам'яттю, RAG, управлінням браузером, доступом до Windows та можливістю самостійного виконання сценаріїв.

Останні кілька років займаюся розробкою AI-рішень, автоматизацією бізнес-процесів та інтеграцією LLM-моделей у реальні робочі середовища. Працював з Ollama, Qwen, DeepSeek, Llama, LangGraph, CrewAI, ChromaDB, Qdrant, Playwright, Selenium, Open Interpreter та системами автоматизації на Windows.

Що можу реалізувати в рамках вашого ТЗ:

✔ розгортання та налаштування віддаленого Windows-сервера;
… ✔ установка та налаштування Ollama з локальними моделями;
✔ довгострокова пам'ять агента через RAG та векторну БД;
✔ завантаження та навчання на PDF, TXT, Markdown, відео та інших матеріалах;
✔ управління браузером через Playwright/Selenium;
✔ виконання дій у Windows, робота з файлами та додатками;
✔ автоматичний запуск сценаріїв та завдань за розкладом;
✔ Telegram/Web-інтерфейс для управління агентом;
✔ автозапуск після перезавантаження та моніторинг стану системи;
✔ резервування та базові механізми безпеки.

Окремо подобається ваш підхід до архітектури: пам'ять агента, локальні моделі та автономна робота без постійної участі людини. Це дозволяє побудувати дійсно корисну систему, а не черговий чат-бот з красивою назвою.

Готовий запропонувати робочу архітектуру, підібрати оптимальний стек під ваш бюджет та розгорнути систему під ключ з інструкцією по подальшій експлуатації.

Готовий розпочати одразу після обговорення деталей.

Показати оригінал

Перекласти

Доброго дня.

Ваш проект мені цікавий. Можу допомогти з розробкою автономного AI-агента для віддаленого Windows ПК з можливістю роботи з матеріалами, браузером, файлами, додатками та виконанням заданих сценаріїв.

Сразу зазначу, що таку систему краще будувати поетапно: спочатку безпечний MVP з обмеженим набором завдань і контролем дій, потім розширення автономності після тестування. Це важливо для стабільної роботи 24/7 і захисту від помилкових або небажаних дій агента.

Перед точною оцінкою потрібно уточнити:

— які конкретні завдання агент повинен виконувати в першу чергу;
… — які сайти, сервіси та додатки він повинен використовувати;
— потрібен чи повністю локальний запуск або допустима гібридна схема;
— чи є вже віддалений Windows ПК або його потрібно підібрати і налаштувати;
— потрібен чи інтерфейс управління: Telegram, web-панель або інший варіант;
— які дії агент повинен виконувати тільки після підтвердження людини;
— який обсяг матеріалів потрібно завантажити в систему на старті.

Можу запропонувати поетапну реалізацію: спочатку MVP з базовою автономною роботою, пам'яттю, обробкою матеріалів, управлінням завданнями та тестовими сценаріями. Після перевірки стабільності можна розширювати функціонал і рівень автономності.

Готова обговорити деталі та запропонувати реалістичний план запуску.

Показати оригінал

Перекласти

Привіт, Віталію!

У мене для себе вже працює схожий автономний агент, тому більшість пунктів вашого ТЗ у мене вже реалізовано — можу показати на готовому.

Що вже зроблено і працює:

автономно 24/7 з автозапуском після перезавантаження (Windows Scheduled Task — працюю на Windows, портирувати з Linux не доведеться);
ingestion матеріалів: PDF, текст, YouTube → транскрипція через Whisper → summary → в пам'ять агента;
управління браузером на Playwright, плюс Telegram-бот і веб-дашборд для логів і управління.
… Окремо про безпеку: у агента буде повний доступ до Windows, PowerShell і файлів, тому без обмежень автономність небезпечна. У мене це зроблено так: перед потенційно небезпечним дією (видалення файлів, системні команди) агент запитує підтвердження, а не виконує мовчки, і кожен його крок записується в журнал — видно, що він робив. Той же підхід закладу тут.

Стек під ваші уподобання: Ollama (Qwen/DeepSeek/Llama), LangGraph/CrewAI, Qdrant/ChromaDB, Playwright/Browser Use, Open Interpreter/PyAutoGUI, Whisper, FastAPI.

Пропоную почати з невеликого першого етапу, щоб ви побачили результат до основних вкладень. Можу показати свого агента — скріншоти або коротке демо. Які завдання у агента в пріоритеті? Відповім з конкретикою по реалізації.

Показати оригінал

Перекласти

Добрий день!
Можемо допомогти з розгортанням автономного AI-агента на віддаленому Windows ПК / Windows Server.
Проєкт зрозумілий: потрібно не просто встановити модель, а побудувати робочу agent-систему з памʼяттю, RAG, browser automation, доступом до Windows-середовища та можливістю виконувати задачі 24/7.
Можемо реалізувати:
— налаштування віддаленого Windows ПК / RDP
— встановлення Ollama та локальних моделей
— побудову AI-agent workflow через LangGraph / CrewAI
— довгострокову памʼять через ChromaDB / Qdrant
— RAG-пайплайн для PDF, текстів, курсів і відео
… — browser automation через Playwright / Selenium
— desktop automation через PyAutoGUI / Windows tools
— автозапуск після перезавантаження
— Telegram / web-інтерфейс для керування агентом
— логи, сповіщення, backup та базові обмеження безпеки
Для старту пропонуємо MVP:
Windows VPS → Ollama → agent workflow → vector memory → browser automation → ingestion матеріалів → Telegram керування.
Після цього можна масштабувати систему під складніші workflow, локальні LLM, scheduler та повноцінний dashboard.
Готові обговорити задачі агента, потрібну автономність, вимоги до заліза/GPU та рівень доступу до Windows.

Привіт , напишіть в лс обговоримо всі деталі , але як зазначали колеги краще все ж на лінуксі , але шось придумаємо

Ваше Технічне Завдання складено виключно грамотно. Завдання по розгортанню автономного OS/Browser-Use AI-агента 24/7 на віддаленій Windows-системі нам повністю зрозуміле. Ми в студії Lumvex спеціалізуємося на складних ІІ-інтеграціях, розробці ІІ-агентів (AI Agents) та пайплайнів автоматизації.

Ми розуміємо ключові підводні камені таких систем (наприклад, падіння GUI-контексту Windows при закритті RDP-сесії, вимоги до VRAM для локальних LLM і синхронізація RAG-пам'яті в LangGraph).

Наше технічне рішення по ваших пунктах:
Інфраструктура Віддаленого ПК:

Підберемо і налаштуємо виділений сервер (рекомендуємо Hetzner / AWS з GPU, наприклад NVIDIA RTX 3090/4090 або A10G для комфортної роботи моделей на 14B/32B параметрів).

… Налаштуємо віртуальний дисплей (Virtual Display Driver), щоб при відключенні від RDP у агента не "пропадав" екран і GUI-автоматизація (PyAutoGUI / Open Interpreter) продовжувала бачити інтерфейс Windows 24/7.

Налаштуємо автозапуск усіх служб через Windows Task Scheduler / NSSM (Non-Sucking Service Manager).

Мозок Агента і Пам'ять (Ollama + CrewAI/LangGraph + Qdrant):

Розгорнемо Ollama з моделями Qwen2.5-Coder / DeepSeek-R1-Distill (оптимальні моделі для Tool Calling і написання скриптів автоматизації).

Архітектуру агента побудуємо на LangGraph. Це дозволить зробити агента циклічним і контрольованим (State Management).

Пам'ять реалізуємо через векторну базу Qdrant або ChromaDB. Впровадимо RAG-пайплайн: завантажувані PDF/тексти будуть дробитися на чанки, ембеддитися (через локальну embedding-модель в Ollama) і зберігатися в базу.

Управління Браузером і Системою (Browser-Use & Open Interpreter):

Для веб-серфінгу впровадимо зв'язку Browser-Use + Playwright. Агент зможе бачити DOM-дерево і скріншоти сторінок, клікати, заповнювати форми і обходити базові захисти.

Для управління ОС Windows залучимо кастомний шар на базі Open Interpreter і PowerShell/PyAutoGUI з жорсткими системними обмеженнями (Safe Guardrails), щоб агент не пошкодив системні файли.

Навчання (Ingestion Pipeline) & Інтерфейс:

Інтегруємо локальний Whisper для транскрибації YouTube-відео і аудіоматеріалів.

Для управління агентом, завантаження файлів навчання і перегляду логів в реальному часі розгорнемо зручний Web-UI (Streamlit / FastHTML) або створимо закритого Telegram-бота (з командами /start_task, /upload_doc, /view_logs).

Показати оригінал

Перекласти

Добрий день. ТЗ прочитав — потрібен автономний AI-агент на віддаленому Windows-сервері з довгостроковою пам'яттю через RAG, управлінням браузером і системою, ingestion-пайплайном для PDF/MD/YouTube-відео та Telegram-інтерфейсом управління. По стеку у вас вибір вже близький до оптимального — дозволю собі кілька уточнень по компонентах, виходячи з досвіду схожих зборок.

По LLM-движку: Ollama хороший вибір для легкого запуску моделей, але для довгих сесій з tool use стабільніше vLLM або llama.cpp server безпосередньо — у Ollama бувають непередбачувані затримки на великих промптах. По моделям при наявності GPU нормально йде Qwen2.5-Coder-32B або DeepSeek-Coder-V2; на CPU only — Qwen2.5-7B-Instruct максимум. По агентному фреймворку LangGraph зручніше CrewAI для довгоживучих агентів, тому що у нього явна state machine — це критично для 24/7 роботи і відновлення після рестартів.

Пам'ять: я б взяв Qdrant замість ChromaDB для довгострокового зберігання — краще масштабується і є нормальний hybrid search (dense + sparse). RAG-pipeline на LlamaIndex плюс кастомні ingestion-handlers на кожен формат: PDF через unstructured.io, YouTube через yt-dlp + Whisper, Markdown безпосередньо. Векторизацію роблю через sentence-transformers локально, щоб не залежати від OpenAI embeddings.

Browser automation — Playwright краще Selenium, тому що у нього вбудований auto-wait і сильно надійніше на динамічному контенті. Browser Use поверх Playwright працює, але додає нестабільності — для production я б віддав перевагу Playwright безпосередньо плюс власний narrow API з tools.

Системний доступ: Open Interpreter зручний для прототипа, але в long-running агенті краще надавати Python-виконуване середовище через RestrictedPython або Docker-в-Docker. PyAutoGUI залишити для GUI-операцій, PowerShell для системних команд через subprocess.
…
Telegram-інтерфейс — aiogram плюс webhook на вбудованому FastAPI; для GUI поверх — простий Streamlit/Gradio dashboard, який бачить логи, пам'ять агента і поточні завдання.

По віддаленому Windows: простіше всього підняти у Hetzner/Contabo або OVH dedicated Windows VPS з GPU за необхідності. Якщо бюджет не дозволяє dedicated GPU — рекомендую залишитися на CPU-моделях і підключати зовнішній Claude/GPT API як fallback для важких завдань, це часто дешевше виходить, ніж тримати GPU 24/7.

По безпеці: white-list дозволених команд, обов'язковий confirm-step для file system writes за межами робочої директорії, окремі обмеження по мережевим запитам.

Релевантний продакшен-досвід — voice AI-агент у продакшені на RAG плюс Qdrant плюс LLM-оркестрація для ветеринарних клінік, AI-платформа для Telegram на MTProto, поточний side-проект з MCP-серверами і parallel agent orchestration на 50+ завдань за сесію.

Хочете — можу надіслати попередню схему компонентів з межами відповідальності до подачі остаточної оцінки. Які матеріали на старті передбачається завантажувати в RAG — PDF-документація плюс відео-курси, чи ще якісь формати?

Показати оригінал

Перекласти

Привіт, Віталію! Завдання повністю відповідає моєму профілю: у мене є досвід створення автономних AI-агентів, інтеграції LLM та автоматизації операційних систем. Готовий реалізувати проект «під ключ» на базі запропонованого вами стеку: • Інфраструктура: Розгортання Windows Server/Cloud PC з GPU, налаштування автозапуску 24/7 та стабільного RDP. • Мозок агента: Локальні моделі (Qwen/DeepSeek/Llama) через Ollama + оркестрація логіки на LangGraph / CrewAI. • Пам'ять (RAG): Зберігання знань у векторній базі ChromaDB / Qdrant з пайплайном обробки PDF, тексту та YouTube (Whisper). • Автоматизація OS & Браузера: Використання Browser Use / Playwright для веб-сесій та Open Interpreter / PyAutoGUI для повного управління Windows (GUI, PowerShell, CMD). • Інтерфейс: Зручний Web UI або Telegram-бот для моніторингу логів, управління пам'яттю та запуску сценаріїв. Забезпечу безпеку виконання команд, налаштуваю бекапи та передам вам повністю готову, протестовану систему з покроковими інструкціями. Буду радий обговорити деталі, архітектуру рішення та терміни на дзвінку або в чаті.

Показати оригінал

Перекласти

Я робив UVWeb (https://ou-uv.com) — B2B система на Flask/Python з автоматизованими потоками даних, інтеграціями REST API та логікою на основі подій для CodeZero Group.

Я прочитав усе ТЗ. Розумію обсяг: Windows VPS + локальний LLM (Ollama/Qwen/DeepSeek) + векторна пам'ять (Qdrant/ChromaDB) + Playwright для контролю браузера + автоматизація десктопу (PyAutoGUI/Open Interpreter) + pipeline ingestion для PDF/відео/YouTube + планувальник 24/7 з авто перезапуском. Це повна MVP система агентства, не проста конфігурація.

Що я зроблю:
- Налаштування Windows VPS + Remote Desktop + автозапуск служб після перезавантаження
- Впровадження Ollama з обраною моделлю (Qwen2.5:7b або DeepSeek)
- LangGraph агент з довгостроковою пам'яттю (Qdrant + RAG pipeline)
- Playwright — контроль браузера, клікання, читання даних, форми
… - PyAutoGUI + Open Interpreter — повна автоматизація Windows GUI
- Ingestion pipeline: PDF, TXT/Markdown, YouTube транскрипція (Whisper)
- Планувальник завдань + Telegram бот для управління агентом
- Тести workflow + інструкція з експлуатації

--- ОПЦІЇ ---

- Опція A (MVP): 1000 PLN (7 днів) — Ollama + LangGraph + ChromaDB + Playwright + ingestion PDF/TXT + автозапуск + інструкція
- Опція B (Full): 1600 PLN (7 днів) — Варіант A + Qdrant + PyAutoGUI + YouTube/Whisper + Telegram бот + резервне копіювання — найкраще співвідношення обсяг/ціна
- Опція C (Enterprise): 2080 PLN (7 днів) — Варіант B + веб-дашборд FastAPI + моніторинг/сповіщення + документація архітектури + 30 днів підтримки

Час реалізації: 7 днів. Потрібен доступ RDP до VPS (або інформація про постачальника) та список перших завдань для агента.

Портфоліо:
- https://ou-uv.com — B2B система Flask/Python, автоматизовані потоки даних, REST API
- https://poseidon.codezerogroup.com — веб-додаток Python/React, інтеграції enterprise
- https://codezerogroup.com — B2B платформа, власний CMS, інтеграції API

5 років у Python/автоматизації — від простих скриптів до систем агентів RAG з LLM 24/7.

Готовий до старту після підтвердження — коли починаємо?

Оскільки я нова в сервісі freelancehunt і хочу швидко отримати кілька перших проектів до портфоліо, пропоную знижку 15% для 5 перших клієнтів. Пропозиція дійсна до отримання 5 замовлень.

Показати оригінал

Перекласти

Вітаю. Є досвід розгортання автономних AI-агентів на Windows/VPS з Ollama, RAG (Qdrant/ChromaDB), LangGraph/CrewAI, браузерною автоматизацією (Playwright) та desktop automation (PyAutoGUI/Open Interpreter). Можемо під ключ розгорнути систему з 24/7 запуском, memory layer, ingestion pipeline (PDF/YouTube/тексти), управління через web або Telegram та автозапуском на Windows Server. Готові обговорити архітектуру, строки та бюджет після узгодження деталей ТЗ.

Доброго дня. Готовий виконати цей проект, маю великий досвід розробки різних додатків.

Показати оригінал

Перекласти

Привіт! Ваш проект виглядає дуже перспективно. Готовий почати роботу і виконати його на високому рівні.

Показати оригінал

Перекласти

допоможу сьогодні
dopomozhu sʹohodni
dopomozhu sʹohodni
dopomozhu sʹohodni
dopomozhu sʹohodni
dopomozhu sʹohodni

Показати оригінал

Перекласти

Готов взятися за проект. Архітектура і стек зрозумілі: Ollama, LangGraph/CrewAI, RAG, векторна БД, автоматизація браузера + десктопу, конвеєр завантаження та автономні робочі процеси під Windows.

Але одразу чесно: це не "проста налаштування агента", а повноцінний MVP автономної AI-системи з інфраструктурою, пам'яттю, автоматизацією та 24/7 роботою.

По термінах:

робочий MVP/прототип такого рівня — орієнтовно 2-3 тижні (14-20 днів)
повноцінна стабільна система з відновленням, безпекою, нормальною пам'яттю, конвеєром завантаження, моніторингом та стійкими робочими процесами — вже близько 1-2 місяців

… По бюджету:

робочий MVP починається приблизно від $3000
production-like система такого рівня — ближче до $5000+

Оптимально робити поетапно:

Базовий агент + пам'ять + браузер
Автоматизація Windows
Конвеєр завантаження/RAG
Дашборд / Telegram
Зміцнення, відновлення та стабільність 24/7

Показати оригінал

Перекласти