SciWriter MAS
Мульти-агентная система: пишет научную статью от темы до готового текста с проверкой фактов между агентами.
- 90.5/100 качество
- $0.004 / статья
- 34.6 с
- Python
- multi-agent
- LLM-оркестрация
ии-агенты · автоматизация · llm-пайплайны
Беру задачу «нам нужен AI, который делает X» и довожу до работающего продукта в проде. Боты, RAG-поиск, парсинг, n8n-пайплайны. Без сжигания бюджета на лишний LLM.
Ядро — ИИ-агенты, но беру и то, что рядом. Если задача про автоматизацию или данные — скорее всего, это ко мне.
Собираю данные с сайтов и документов, чищу и выгружаю в таблицу или базу.
Боты с оплатой, базой знаний и очередями — от идеи до работающего в проде.
Своя модель там, где LLM избыточен: классификация, разметка, поиск по смыслу.
Связываю сервисы в один поток с ретраями и контролем ошибок на каждом шаге.
Считаю метрики и показываю их так, чтобы из цифр была видна суть, а не каша.
Каждое действие — звено. Считается у вас в браузере, ничего не отправляется на сервер.
Считается прямо в браузере. Ни одного запроса на сервер — это демонстрация дашборда, а не слежка.
считается в вашем браузере · ничего не отправляется
Реальные проекты, реальные цифры. Без NDA-клиентов и без «большого опыта» — только то, что можно открыть и проверить.
Мульти-агентная система: пишет научную статью от темы до готового текста с проверкой фактов между агентами.
Своя модель вместо вызова LLM на классификацию намерения: 3.7 мс на обычном CPU против ~1000 мс через API.
Телеграм-бот с поиском по базе знаний: гибрид BM25 + семантика + RRF, ответы приходят стримингом. Учитывает русскую морфологию.
Виджет на сайте: подбирает товар и считает по площади помещения. Self-hosted LLM, ответы стримингом через SSE.
Оркестратор на 16 нод с отдельным воркером: ретраи, строгий JSON на выходе, отказоустойчивость на каждом шаге.
Мультиплеер «рисуй и угадывай»: реалтайм по WebSocket, рисование на Canvas, боты на логике угадывания — без LLM.
Четыре вещи, из-за которых со мной спокойно довести проект до конца.
Сначала разбираюсь, что должно получиться, и только потом выбираю инструменты. Гнаться за модным стеком ради галочки — не мой жанр.
Показываю работающие куски по ходу: прогресс виден на каждом шаге, а не один большой «та-дам» в самом конце.
Если задачу закрывает обычный скрипт без нейросети — делаю скрипт. Не каждой задаче нужен ИИ; иногда хватает десяти строк и здравого смысла.
Отвечаю по ходу и после сдачи — на правки и вопросы. Всплыло что-то через месяц? Пишите, я никуда не делся.
Чтобы не тратить ваше время: вот за что не возьмусь. Под это лучше взять профильного человека — так выйдет быстрее и дешевле.
Владислав Пестов. Делаю ИИ-агентов и автоматизацию — полтора года в коммерции, до этого свои проекты.
Работаю как самозанятый: договор и счёт, всё официально. Часть моделей гоняю локально и не плачу за чужой API там, где это лишнее.
Опишите своими словами, что нужно. Отвечу, реально ли это, сколько займёт и нужен ли тут вообще ИИ. Без обязательств.
написать в Telegram