- Регистрация
- 04.05.2024
- Сообщения
- 331
- Реакции
- 23
- Баллы
- 18
Автономные AI-агенты · Оркестрация мультиагентных систем · LLMOps · AgentOps · Маршрутизация моделей · Оптимизация затрат на токены · Локальные LLM · Автоматизация 24/7
Проектирую и запускаю автономные AI-агентные системы, которые превращают сложные рабочие процессы в управляемые и оптимизированные по затратам автоматизированные конвейеры, работающие 24/7.
Инженер AI-систем и специалист по цифровой автоматизации с более чем 10-летним производственным опытом. Моя ключевая специализация — автономные агенты, рои агентов, мультиагентная оркестрация, маршрутизация между LLM-моделями, локальный запуск open-source моделей и оптимизация расходов на токены.
Создаю не разовые скрипты, а воспроизводимые production-системы: агенты собирают данные, анализируют информацию, пишут и выполняют код, работают с API, браузером, документами, Telegram, базами данных, серверами и доставляют результат в нужном формате.
Релевантные роли: Agentic AI Engineer, AI Automation Architect, LLMOps / AgentOps Engineer, AI Workflow Architect, Autonomous Systems Integration Engineer, Forward Deployed AI Engineer, Defense AI / OSINT Automation Engineer, Robotics Data & Automation Engineer.
Ключевая специализация
Проектирую агентные системы под конкретные бизнес- и технические задачи: от архитектуры и распределения ролей между агентами до запуска, отладки, мониторинга и оптимизации стоимости выполнения.
Создаю мультиагентные workflow, где сложная задача разбивается на этапы и выполняется разными агентами: researcher, parser, analyst, coder, validator, reviewer, dispatcher, executor, reporter. Каждый агент имеет собственную роль, контекст, инструменты, модель и правила выполнения.
Настраиваю рои агентов для сбора данных, анализа, генерации кода, проверки результатов, мониторинга источников, подготовки отчётов и доставки результатов через API, Telegram, файлы, базы данных или внешние сервисы.
Оптимизирую расходы на токены с помощью model routing, сжатия промптов, кэширования, сокращения контекста, structured outputs, локальных LLM для задач с большим объёмом обработки и гибридных cloud + local конвейеров.
Использую маршрутизацию между моделями: простые задачи выполняются более дешёвыми моделями, а сложные задачи, требующие глубокого анализа, передаются более мощным LLM. Это снижает стоимость выполнения задач без потери качества.
Разворачиваю локальные LLM: Llama, Mistral, Qwen и другие open-source модели на собственной инфраструктуре. Это позволяет хранить данные внутри периметра компании, уменьшать зависимость от внешних API и контролировать себестоимость агентных задач.
AgentOps / LLMOps
Запускаю AI-системы в production: круглосуточное выполнение на выделенных серверах, автоматический перезапуск агентов, retry/fallback-логика, очереди задач, логирование решений и действий, мониторинг состояния, контроль расхода токенов, human-in-the-loop для рискованных действий, валидация результатов и воспроизводимый запуск.
Мой фокус — не «AI ради AI», а рабочие системы, которые сокращают ручной труд, ускоряют процессы, контролируют расходы на LLM и автономно выполняют задачи в масштабе.
Что могут мои агенты
Автономный сбор и обработка данных с сайтов, Telegram, API, документов, таблиц, электронной почты и информационных потоков. Веб-исследования, мониторинг источников, извлечение сущностей, классификация, сравнение и генерация отчётов. Генерация, запуск и проверка кода для автоматизации. Работа с браузером, WebSocket, CRM, Telegram Bot API, файлами, базами данных и пользовательскими backend-сервисами. Автоматизированное принятие решений на основе правил, LLM-оценки или комбинированной логики. OSINT и информационный мониторинг: новости, Telegram-каналы, сигналы, нарративы, связи между участниками и событиями.
Реализованные направления
Автономные AI-агенты для сбора, анализа, классификации и доставки данных. Мультиагентные workflow для исследований, разработки, контента, мониторинга и операционных задач. Telegram-автоматизация: боты, каналы, коммуникационные цепочки, сбор заявок, уведомления и поддержка. Мультиканальные системы: Telegram, WhatsApp, Facebook, Instagram, TikTok, YouTube, X. Контентные LLM-workflow, конвейеры для коротких видео, инфраструктура email-автоматизации до 500 писем в минуту, прокси-сети, очереди задач, API-интеграции, серверы, эмуляторы и виртуальные среды.
Технологический стек
Claude API, GPT-4, OpenAI-compatible API, локальные LLM, Llama, Mistral, Qwen, Python, Node.js, WebSocket, REST API, Telegram Bot API, browser automation, SQLite, Qdrant, vector search, knowledge graphs, выделенные серверы, виртуальные машины и эмуляторы, GitHub, Cursor, ZennoPoster.
Доступность
Открыт для консалтинга, проектного сотрудничества или полной занятости. Формат работы — удалённо.
Проектирую и запускаю автономные AI-агентные системы, которые превращают сложные рабочие процессы в управляемые и оптимизированные по затратам автоматизированные конвейеры, работающие 24/7.
Инженер AI-систем и специалист по цифровой автоматизации с более чем 10-летним производственным опытом. Моя ключевая специализация — автономные агенты, рои агентов, мультиагентная оркестрация, маршрутизация между LLM-моделями, локальный запуск open-source моделей и оптимизация расходов на токены.
Создаю не разовые скрипты, а воспроизводимые production-системы: агенты собирают данные, анализируют информацию, пишут и выполняют код, работают с API, браузером, документами, Telegram, базами данных, серверами и доставляют результат в нужном формате.
Релевантные роли: Agentic AI Engineer, AI Automation Architect, LLMOps / AgentOps Engineer, AI Workflow Architect, Autonomous Systems Integration Engineer, Forward Deployed AI Engineer, Defense AI / OSINT Automation Engineer, Robotics Data & Automation Engineer.
Ключевая специализация
Проектирую агентные системы под конкретные бизнес- и технические задачи: от архитектуры и распределения ролей между агентами до запуска, отладки, мониторинга и оптимизации стоимости выполнения.
Создаю мультиагентные workflow, где сложная задача разбивается на этапы и выполняется разными агентами: researcher, parser, analyst, coder, validator, reviewer, dispatcher, executor, reporter. Каждый агент имеет собственную роль, контекст, инструменты, модель и правила выполнения.
Настраиваю рои агентов для сбора данных, анализа, генерации кода, проверки результатов, мониторинга источников, подготовки отчётов и доставки результатов через API, Telegram, файлы, базы данных или внешние сервисы.
Оптимизирую расходы на токены с помощью model routing, сжатия промптов, кэширования, сокращения контекста, structured outputs, локальных LLM для задач с большим объёмом обработки и гибридных cloud + local конвейеров.
Использую маршрутизацию между моделями: простые задачи выполняются более дешёвыми моделями, а сложные задачи, требующие глубокого анализа, передаются более мощным LLM. Это снижает стоимость выполнения задач без потери качества.
Разворачиваю локальные LLM: Llama, Mistral, Qwen и другие open-source модели на собственной инфраструктуре. Это позволяет хранить данные внутри периметра компании, уменьшать зависимость от внешних API и контролировать себестоимость агентных задач.
AgentOps / LLMOps
Запускаю AI-системы в production: круглосуточное выполнение на выделенных серверах, автоматический перезапуск агентов, retry/fallback-логика, очереди задач, логирование решений и действий, мониторинг состояния, контроль расхода токенов, human-in-the-loop для рискованных действий, валидация результатов и воспроизводимый запуск.
Мой фокус — не «AI ради AI», а рабочие системы, которые сокращают ручной труд, ускоряют процессы, контролируют расходы на LLM и автономно выполняют задачи в масштабе.
Что могут мои агенты
Автономный сбор и обработка данных с сайтов, Telegram, API, документов, таблиц, электронной почты и информационных потоков. Веб-исследования, мониторинг источников, извлечение сущностей, классификация, сравнение и генерация отчётов. Генерация, запуск и проверка кода для автоматизации. Работа с браузером, WebSocket, CRM, Telegram Bot API, файлами, базами данных и пользовательскими backend-сервисами. Автоматизированное принятие решений на основе правил, LLM-оценки или комбинированной логики. OSINT и информационный мониторинг: новости, Telegram-каналы, сигналы, нарративы, связи между участниками и событиями.
Реализованные направления
Автономные AI-агенты для сбора, анализа, классификации и доставки данных. Мультиагентные workflow для исследований, разработки, контента, мониторинга и операционных задач. Telegram-автоматизация: боты, каналы, коммуникационные цепочки, сбор заявок, уведомления и поддержка. Мультиканальные системы: Telegram, WhatsApp, Facebook, Instagram, TikTok, YouTube, X. Контентные LLM-workflow, конвейеры для коротких видео, инфраструктура email-автоматизации до 500 писем в минуту, прокси-сети, очереди задач, API-интеграции, серверы, эмуляторы и виртуальные среды.
Технологический стек
Claude API, GPT-4, OpenAI-compatible API, локальные LLM, Llama, Mistral, Qwen, Python, Node.js, WebSocket, REST API, Telegram Bot API, browser automation, SQLite, Qdrant, vector search, knowledge graphs, выделенные серверы, виртуальные машины и эмуляторы, GitHub, Cursor, ZennoPoster.
Доступность
Открыт для консалтинга, проектного сотрудничества или полной занятости. Формат работы — удалённо.
