Стажировка по проекту
Создание нейро-ассистента по маркетингу для художников
Компания: ООО "индлаб"
Суть проекта
Задача
ключевая идея
Для чего
Разработать мультиагентного нейро-ассистента на базе моделей GPT-4.1 mini и GPT-4o mini, интегрированного в web-платформу mirr.art. Ассистент поможет художникам в продвижении через:
- создание, адаптацию и отслеживание исполнения персонализированных планов маркетинга;
- анализ портфолио;
- предложение идей для публикаций;
- формирование персонализированных напоминаний.
Производительность сервиса:
- Среднее время тематического ответа чата ≈ 5 с (маршрутизация ≈ 1 с + обработка агентов ≈ 4 с)
- Корректное направление запросов к нужному агенту и правильное определение состояний пользователя
- Структурированные планы продвижения с KPI и дедлайнами
- Персонализированные маркетинговые советы на основе портфолио и RAG-поиска
- Контекстные консультации с привязкой к источникам из базы знаний
- 5 специализированных агентов, 8 инструментов, 6 оптимизированных промптов
- Полная поддержка авторизации, сохранения и просмотра Artist Statement
- Сохранение отчётов, стратегий и планов в сторы для дальнейшего использования
- Рост вовлечённости (длительность сессий, частота возвратов) благодаря быстрым ответам и персонализации
- Увеличение доли логинов среди активных пользователей после внедрения состояния authenticated
- Число сохранённых/обновлённых Artist Statement и сформированных отчётов — ключевые метрики активности
- Бот полностью работает через Telegram Bot API, архитектура готова к переносу на web-платформу mirr.art
- Локальная RAG-система (FAISS + синхронизация с Google Drive) обеспечивает быстрый поиск и расширяемость
Использовать GPT для составления рекомендаций, анализа контента и управления процессом продвижения, встроенного прямо в интерфейс платформы.
Результаты
- Повысить эффективность продвижения художников за счёт автоматизации создания и адаптации маркетинговых планов
- Проанализировать портфолио и сгенерировать релевантные идеи для публикаций
- Персонализировать напоминаний и уведомлений, чтобы задачи не терялись
- Настроить географическую адаптацию рекомендаций и мониторинг трендов из Telegram-каналов и новостных сайтов
- Сделать многоканальный охват: сайт, e-mail, Telegram-бот
Участники
команды проекта
команды проекта
- Сергей КоваленкоТимлид проекта
- Осуществлял общее руководство проектом
- Организовывал и модерировал еженедельные встречи
- Координировал работы команд, взаимодействовал с заказчиком по требованиям и результатам
- Дмитрий борисовДиректор по маркетингу
- Разработал код маркетинговой векторной БД (парсинг Google Drive, чанкование, авто-обновление)
- Создал промпт с 6 агентами для генерации финальной маркетинговой стратегии
- Подготовил и протестировал “Сценарий № 1” полного маркетингового консультирования
- евгений скуратовРуководитель цифрового продукта
- Спроектировал мультиагентную архитектуру Supervisor на LangGraph, которая легла в основу production: WelcomeAgent приветствует нового художника и собирает информацию о его опыте, стиле работ и целях, передает собранную информацию в MemoryManager, PortfolioAnalyzer анализирует начальные работы и предоставляет базовую оценк, MarketingAgent разрабатывает базовую маркетинговую стратегию, PlannerAgent создает пошаговый план действий с учетом целей художника, Consultant Agent консультирует зарегистрированных пользователей по возможностям сервиса, Router - решает, какой агент будет общаться
- Прописал воркфлоу с использованием инструментов в системных промптом для агентов
- Сформировал инструменты для агентов (RAG)
- ольга кузьминаСамозанятая.консалтинг
- Разработала логику WelcomeAgent и сформировала API-эндпоинтов mirr.art
- Декомпозировала задачи, подготовила структуру проекта и техдокументацию
- Систематизировала пользовательские сценарии и требования
- анна капустинадиректор по развитию
- Создала детальные пользовательские сценарии (художник/ценитель)
- Реализовала интерактивные анкеты (Colab + Streamlit)
- Вела полное техническое и правовое сопровождение проекта от создания агентов и формирования векторной FAISS-базы до настройки их маршрутизации
- эльнара авсеньМенеджер по продажам
- Сделала Selenium-парсер Google Drive с обходом авторизации
- Синхронизировала документы и обработала вложенные папки
- Тестировала локальные модели для возможного использования в проекте
- елена лохноРуководитель отдела кураторов в онлайн-школе
- Задокументировала REST-эндпоинты mirr.art и написала обёртки для работы с API
- Разобралась и настроила OAuth2-авторизацию и обработку ошибок
- Запустила тестового Telegram-бота в рамках проекта, адаптировала его под эндпоинты API MIRRART
- александра тимошенкоСпециалист по оценке поисковых систем в Яндекс
- Занималась рефакторингом кода Telegram-бота и проработка конфигов
- Подготовила скрипты деплоя и вела релиз-ноты
- Сократила время отклика системы до 3 секунд
- сергей федосеевРуководитель ИТ отдела
- Провел оптимизацию RAG-запросов
- Вывел детальный анализ содержимого тематического канала с целью его последующей интеграции в базу знаний для ИИ-агента
- Создал функциональный прототип ИИ-агента, способного отвечать на вопросы на основе информации из канала
- александр мохиревПрограммист-разработчик
- Реализовал основные эндпоинты портфолио и маркетинга
- Добавил логирования проекта
- Структурировал базы знаний
- михаил рябоконСлесарь по обслуживанию тепловых сетей
- Тестировал и настраивал температуры и max_tokens для всех агентов
- Сформировал концепцию создания агентов
- артем калимуллинМатематическое обеспечение и администрирование информационных систем
- Оптимизировал базы знаний, прорабатывал и подбирал материалы из открытых источников, векторные модели для базы знаний