Андрій Акішин

Андрій Акішин

 Plus
1 0
  • Проєкти -
  • Оцінка -
  • Рейтинг 637

Бюджет: 27000 UAH Термін: 40 днів

Щодо проекту. Завдання зрозуміле, але тут одразу треба розділяти вологі фантазії з мануалів CrewAI та сувору реальність продакшена під highload і масштабування. Зробити "набір скриптів", який забанять у WhatsApp через дві години - справа одного вечора. Побудувати відмовостійку екосистему, яка не впаде від лімітів API і буде тримати стейти тисяч лідов, це зовсім інша історія.

Що рекомендую і як ТРЕБА робити:

ОСНОВА АРХІТЕКТУРИ. Ніяких CrewAI для продакшена в чистому вигляді, вони хороші тільки для демки інвесторам. Тільки LangGraph. Чому? Нам потрібен жорсткий State Management, контроль циклів і детермінованість графа. Агенти не повинні йти в безкінечний інференс і їсти ваші гроші на LLM.

WHATSAPP І БАНИ. Холодні продажі в WA без прогріву і жорстких політик - це смерть номерів. Використовуємо нормальний шлюз (той же Whapi або офіційний Meta API, якщо бюджет дозволяє) + ОВЕРЛЕЙ контролю. Впроваджуємо Human-in-the-loop на ранніх етапах для критичних дій, інакше нейромережа наобіцяє клієнтам безкоштовне лікування за ваш рахунок.

МАСШТАБУВАННЯ І ЛОКАЛЬНІСТЬ. Якщо потрібно локально - пакуємо все в Docker Compose. Локальна ChromaDB ок для старту, але для нормального RAG під закони різних країн (GDPR, HIPAA) базу потрібно буде правильно секціонувати по метаданим, щоб контекст Італії не змішувався з Австралією.

GhostFlow — Ультра-високопродуктивний розподілений трекер
Скопіювати 25 травня
Ілля Дунаєв

Ілля Дунаєв
4 0
  • Проєкти 4
  • Оцінка 5.0
  • Рейтинг 1 036

Бюджет: 27000 UAH Термін: 20 днів

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

Скопіювати 25 травня

Актуальні фриланс-проєкти в категорії AI та машинне навчання

AI та машинне навчання Розробка ботів
12:57
AI та машинне навчання Розробка ботів
30 червня
AI та машинне навчання Веб-програмування
28 червня