Создание ИИ-агентов — удалённая работа в Москве

Пожелания и особенности: Развернуть несколько моделей ИИ на сервере. Задача: определить калорийность блюда по фото. Подзадачи: 1. Разделить блюдо на ингредиенты 2. Рассчитать примерно их массу ( с помощью лидар, если он есть на устройстве) 3. Найти эти продукты в базе, рассчитать калорийность 4. Выдать в итоге: калории, белки, жиры и углеводы Это все нужно будет интегрировать с frontend, им будет заниматься другой человек.

1. Цель проекта Создать ИИ-агента, который принимает текстовый запрос (промт) от пользователя, анализирует его, при необходимости ищет данные в интернете, и выполняет сложные действия в Google Таблицах и Google Документах (создание, редактирование, формулы, парсинг). Ключевое требование: Архитектура решения должна быть модульной (API-first), чтобы в будущем к этому же ядру можно было легко подключить Битрикс24 и Telegram-ботов без переписывания кода с нуля. 2. Функциональные требования (MVP — Минимально жизнеспособный продукт) 2.1. Интеграция с Google Workspace Google Sheets: Чтение данных из таблиц. Создание новых файлов/листов. Добавление/удаление строк и столбцов. Важно: Запись формул (с учетом русской локали: разделитель ;, функции СУММ, ЕСЛИ). Форматирование ячеек (жирный шрифт, границы, цвета). Google Docs: Создание документов по структуре. Вставка таблиц и текста в документ. Редактирование существующих документов. Аутентификация: Использование Google Service Account (для работы в фоне без участия человека) или OAuth2. 2.2. Интеллект и Обработка (LLM) Модель: Поддержка API DeepSeek (deepseek-chat) как основной модели. Парсинг запроса: Агент должен переводить естественный язык ("Добавь колонку НДС 20%") в точные команды API Google. Генерация кода/JSON: Агент должен формировать структуру данных в JSON для надежного выполнения команд. 2.3. Веб-поиск (Web Search) Агент должен иметь доступ к интернету для уточнения данных. Пример сценария: Пользователь пишет "Заполни таблицу курсом доллара на сегодня". Агент идет в поиск, находит актуальный курс ЦБ РФ, и вставляет число в ячейку. Инструмент: Использование API для поиска (например, Tavily, Serper.dev или Google Custom Search API). 2.4. Подготовка под Битрикс24 и Ботов (Scalability) Решение не должно быть привязано только к одной таблице-триггеру. API Endpoints: У агента должен быть веб-сервер (например, на FastAPI/Flask) или функция-обработчик (Serverless), принимающая POST-запросы. Логика: Сейчас: Запрос приходит из Google Таблицы (через Apps Script или Webhook). Будущее: Запрос приходит из Битрикс24 (робот при смене стадии сделки) или Telegram-бота.

Разработка мультиагентной LLM-системы для финансового и стратегического моделирования M&A сделок **Общая задача:** Мне нужен специалист по разработке и настройке ИИ-агентов (CrewAI, AutoGen, LangGraph или аналоги), чтобы создать виртуальный «совет директоров». Система должна проанализировать текущее финансовое состояние моего действующего бизнеса, текущую кредитную нагрузку и смоделировать оптимальный сценарий дальнейших действий по M&A стратегии (покупка медицинских клиник в Санкт-Петербурге). **Исходные данные (будут загружены в систему через защищенный RAG-контур):** 1. Финансовое положение текущей компании (P&L, Cash Flow). 2. Текущая кредитная нагрузка 3. Обязательства перед контрагентами: платежи поставщикам и банкам. 4. Планы инвестиций: M&A стратегия покупки клиник **Требуемые роли ИИ-агентов:** 1. **Агент-Финансист (Cash Flow & Debt Manager)** - **Задача:** Жесткий контроль ликвидности и расчет метрик (EBITDA, ROIC, Debt/EBITDA). - **Сценарии анализа:** Расчет кассовых разрывов. Моделирование сценариев: что если отсрочить платежи поставщикам на 30/60/90 дней? Что если заморозить выплаты некоторым контрагентам (оценка выгоды против штрафов/пеней)? Как обслуживать текущие 6 млн руб. кредитов параллельно с привлечением средств на покупку первой клиники? 2. **Агент-Стратег M&A ** - **Задача:** Анализ целесообразности инвестиций в клиники и оценка структуры сделок. - **Сценарии анализа:** Оценка вариантов покупки. Структурирование сделки: сколько платить кэшем (up-front), сколько в рассрочку, как привлечь финансирование. Моделирование интеграции в условиях конкуренции на рынке частной медицины СПб. 3. **Агент-Риск-Менеджер (Legal & Reputation)** - **Задача:** Оценка последствий агрессивных финансовых решений. - **Сценарии анализа:** Оценка репутационных рисков и угрозы банкротства при неоплате поставщикам логистического бизнеса. Юридические риски субсидиарной ответственности или взыскания активов (включая исполнительные производства по автотранспорту компании). Оценка риска оттока ключевых врачей при покупке клиники (основной драйвер выручки). 4. **Агент-Переговорщик / Модератор** - **Задача:** Сводить отчеты всех агентов воедино, разрешать конфликты между агентами (например, когда Стратег хочет направить деньги на покупку клиники, а Финансист требует закрыть кассовый разрыв) и выдавать мне итоговое Executive Summary с взвешенным планом действий. **Требования к функционалу системы:** - Конфиденциальность данных: Использование локальных LLM (через LM Studio/Ollama) или защищенного доступа по API (указать метод защиты). - Наличие долгосрочной памяти: система должна запоминать предыдущие итерации расчетов. - Интерфейс: Удобный чат-интерфейс для взаимодействия с агентами или получение отчетов в Telegram/веб-приложении. - Возможность загружать Excel, PDF и Word-документы. **Ожидаемый результат работы исполнителя:** 1. Настроенная и протестированная система на сервере/компьютере заказчика. 2. Прописанные системные промпты для всех четырех ролей. 3. Инструкция по загрузке новых финансовых данных и корректировке параметров агентов. 4. Демонстрационный прогон по одному из сценариев M&A.

Нужно собрать в n8n Telegram-бота с возможностью заменить на Макс со state-machine: сбор email и телефона → запуск симуляции → 15-минутный диалог (текст/голос) → авто-завершение → анализ. Внутри — 3 AI-модуля: - координатор (маршрутизация/таймер/история), - диалоговый агент (отвечает голосом+текстом, вход пользователя — текст или voice→STT), - аналитик (анализирует и дает прогноз) + генерация PDF-отчёта и отправка в чат. Требуются хранение состояния по chat_id, обработка /start//reset, логирование истории, надёжная обработка ошибок Telegram/LLM/STT/TTS и инструкция по развёртыванию с credentials.

Разработать агента по продажам Интеграция б24, телеграм, собрать лучшие практики рынка и предложить реализацию.

Нужен стильный и быстрый сайт для салона красоты под ключ, в приоритете — чистый современный дизайн. Необходимо собрать лендинг или небольшой многостраничник на Tilda или WordPress, чтобы я мог сам легко менять прайс и фото. На сайте обязательно должны быть понятный каталог услуг с ценами, блок с галереей работ, интеграция онлайн-записи через виджет или форму и контакты с кнопками мессенджеров.