Створити ІІ агента

Технічне завдання (описаний повний функціонал) Проект AI Sales Agent для автоматичного пошуку потенційних клієнтів, персоналізованої email-розсилки та обробки лідів. Первісний бізнес, під який збирається ІІ Агент, призначений для проекту «платформа для будівельників та будівельної техніки в Німеччині та ЄС. Сайт : https://prostobau.de/ Мета — створити повністю автономну систему, яка зможе працювати практично без моєї участі і при необхідності легко переключатися на будь-яку іншу нішу бізнесу. Загальна архітектура Система повинна бути модульною. Кожен модуль повинен працювати незалежно. Наприклад: пошук компаній; аналіз сайту; пошук email; генерація листа; відправка; обробка відповідей; звітність. Якщо буде потрібно замінити Apify або OpenAI на інший сервіс, це повинно відбуватися без переписування всієї системи. Джерела пошуку компаній На першому етапі використовувати: Google Maps через Apify. В майбутньому повинна бути можливість легко підключити: LinkedIn; Facebook; Gelbe Seiten; Yelp; будь-які інші джерела. Пошук компаній Кожен день система автоматично отримує близько 100 нових компаній за заданим пошуковим запитом. Наприклад: Baumaschinenvermietung Bayern Bauunternehmen Nürnberg Trockenbau München Пошук повинен повністю налаштовуватися. Я повинен мати можливість змінювати: нішу; країну; регіон; мову; пошукові запити; кількість компаній. Без допомоги програміста. Перевірка дублів Перед обробкою компанія перевіряється за: доменом; email; телефоном; Google Maps URL; назвою. Одна компанія ніколи не повинна отримати перший лист двічі. Аналіз сайту Якщо знайдено сайт, агент повинен: вивчити чим займається компанія; які послуги надає; які товари продає; регіон роботи; контактні дані; можливе ім'я власника; email. Після аналізу створити короткий опис компанії. Пошук Email Пріоритет: особисті робочі адреси → sales → vertrieb → kontakt → info. Якщо email немає — компанію пропустити. Генерація листа Через OpenAI. Кожен лист повинен бути індивідуальним. Не використовувати шаблонну заміну пари слів. Лист повинен враховувати вміст сайту. Стиль: коротко дружелюбно професійно без тиску без вигаданих фактів максимум 120 слів. Перевірка листа Перед відправкою лист повинен автоматично перевірятися. Якщо виявлено: помилки; вигадана інформація; занадто довгий текст; погана персоналізація, лист повинен бути створений заново. Відправка листів Не використовувати корпоративну пошту проекту. Створити окремий новий домен для outbound email. Наприклад, окремий схожий домен. Створити нові поштові скриньки. Налаштувати: SPF DKIM DMARC Обов'язково організувати правильний прогрів пошти. Після прогріву вийти приблизно на 100 нових листів на день. Листи повинні відправлятися поступово протягом робочого дня. Не всі одночасно. Follow-up Через 5 днів після першого листа. Тільки якщо: немає відповіді; немає bounce; компанія не попросила більше не писати. Follow-up тільки один. Після другого листа ланцюг завершується. Обробка відповідей Система повинна автоматично: читати вхідні листи. Визначати: зацікавлений; не зацікавлений; прошу більше не писати; автоматична відповідь; відпустка; потрібен ручний відповідь. Після відповіді автоматично припиняти будь-які подальші листи. База даних Зберігати: компанії; сайти; email; історію листів; відповіді; статуси; пошукові запити; помилки; дату обробки; follow-up. Dashboard Потрібен зручний веб-інтерфейс (desktop), а не тільки n8n. Я хочу бачити: Головна працює чи агент; поточний статус; скільки компаній знайдено; скільки оброблено; скільки відправлено; скільки відповідей; скільки помилок; скільки follow-up; скільки зацікавлених. Компанії Таблиця. Фільтри. Пошук. Історія. Пошукові запити Додати Видалити Змінити Пріоритет Регіон Країну Кількість компаній. Налаштування Без програміста повинні змінюватися: OpenAI модель; поштовий акаунт; домен; кількість листів; ліміти; мова; шаблон; час відправки; кількість компаній; термін follow-up; ніша бізнесу. Логи Всі помилки. Всі дії. Історія роботи. Екстрена зупинка Велика кнопка STOP Після натискання: моментально припиняються пошук; генерація; відправка; follow-up. Перезапуск Однією кнопкою. Режими роботи Тестовий Все виконується, крім відправки. Можна перевірити листи. Автоматичний Повністю автономна робота. Масштабування В майбутньому повинна бути можливість: додати кілька поштових акаунтів; кілька доменів; кілька проектів; кілька ніш; кілька країн; кілька мов. Без повної переробки системи. Щоденний звіт (організувати зручним способом, або по пошті власнику, або в телеграм через бота) В кінці дня автоматично отримувати: знайдено компаній; нових; дублів; знайдено email; відправлено листів; follow-up; відповіді; зацікавлені; помилки. Безпека Всі API-ключі зберігати безпечно. Ніяких ключів всередині workflow. Документація Після завершення проекту надати: інструкцію запуску; інструкцію зміни налаштувань; опис архітектури; експорт всіх workflow; доступ до всіх сервісів. Важливо Проект повинен будуватися не тільки під ProstoBau. Я хочу отримати універсальну платформу для пошуку клієнтів, яку в майбутньому можна використовувати практично для будь-якого бізнесу, просто змінивши: нішу; пошукові запити; шаблони листів; пошту; домен; країну. Без залучення програміста.

Шукаємо фахівця або команду для впровадження AI-рішень у комунікацію медичного центру КТ та МРТ. Потрібно: інтегрувати AI у телефонію для обробки вхідних і холодних дзвінків; забезпечити природне українськомовне спілкування з мінімальними паузами; інтегрувати AI-асистента в чат Binotel або запропонувати ефективну альтернативу; автоматизувати відповіді на запитання, первинну консультацію та запис на обстеження. Важливо: сфера медицини потребує точного збору інформації перед КТ або МРТ, зокрема щодо зони обстеження, підготовки, направлення та можливих протипоказань. Рішення має бути емпатичним, професійним і передбачати передачу складних випадків оператору. У відгуку прошу надіслати релевантні кейси, опис запропонованого рішення та орієнтовні терміни. Досвід у медичних проєктах буде перевагою.

Необхідно розробити додаток в MATLAB, який зможе обробляти зображення/відео, виділяти окремі предмети, аналізувати їх характеристики і за необхідності використовувати методи машинного навчання для автоматизації аналізу. Бажано: впевнене знання MATLAB; досвід у Computer Vision / Image Processing; досвід з Machine Learning;

розробника для створення AI-ботів - мультиагентна система та автоматизацій в AI-додатку. Що потрібно: володіння n8n; досвід інтеграції OpenAI та інших AI-моделей через API; робота з вебхуками, REST API та Supabase; уміння створювати надійні AI-воркфлоу та автоматизації. Створювати мультиагентні системи з нуля або з фреймворку AI Agents, MCP, RAG

Підрахунок готової продукції та людейНекондиційна продукція.Yа прикладі високопродуктивної лінії, забезпечити точний підрахунок пропускної спроможності, участь робочої сили, виявлення некондиції та контекст зупинок/переналагоджень, надаючи готову аналітичну інформацію.