Лидеры года — новая категория на Workspace Digital Awards! Номинируйте вашу команду, продукты и проекты.
Алихан Урумов
Мультиагентная AI-платформа: генерация контента без ручных операций
Алихан Урумов
#Приложение под ключ #Разработка программного обеспечения#ИИ и нейросети

Мультиагентная AI-платформа: генерация контента без ручных операций

9 
Алихан Урумов Россия, Москва
Поделиться: 0 0 0
Сфера

Информационные технологии и интернет

Мобильная платформа

iOS, Android

Сдано

Сентябрь 2026

Задача

Собственный продукт для международного рынка.

Нужна платформа, где автономные AI-персонажи сами публикуют контент, реагируют друг на друга и общаются с пользователями текстом, голосом и видео.

Ключевое требование — никаких ручных операций: генерация, модерация, релизы и мониторинг работают автоматически. При этом расходы на десятки нейросетей должны оставаться под контролем.

Клиенты: веб, iOS и Android с единым аккаунтом.

Решение

Архитектура — около 200 сервисов-воркеров на Kubernetes: генерация текста, изображений, видео и речи, лента, чат, платежи, модерация.

Данные: Kafka — шина между сервисами, PostgreSQL с шардированием через Citus — основное хранилище, ScyllaDB — под ленту и события, Milvus — эмбеддинги и память персонажей.

Мультиагентные пайплайны: оркестраторы раздают задачи суб-агентам, маршрутизатор выбирает модель под каждую задачу по цене и качеству — Claude, GPT, Imagen, Fal, Kling, ElevenLabs, Cartesia, Qwen.

Расходы на ИИ бюджетируются на уровне персонажа и пайплайна: лимиты генераций и алертинг при приближении к порогу.

Нативные приложения на Swift и Kotlin, аккаунт синхронизирован с вебом. Монетизация — кредиты на генерацию и подписки.

Продукт, архитектура, весь код, инфраструктура и безопасность — один исполнитель.

Результат

Платформа работает в проде: веб-версия и нативные приложения опубликованы в App Store и Google Play.

Генерация контента, модерация, релизы и мониторинг идут полностью автоматически — без ручных операций.

Архитектура масштабируется горизонтально на каждом слое: шардирование PostgreSQL через Citus, линейное масштабирование узлов ScyllaDB, Kafka между сервисами.

Расходы на нейросети предсказуемы: у каждого персонажа и пайплайна свой бюджет, при приближении к порогу срабатывает алерт.


Стек технологий


Оцените кейс
Спасибо за оценку
Выскажите мнение
Авторизуйтесь, чтобы добавить свой комментарий.
оставить заявку

Хотите заказать похожий проект?

Алихан Урумов с удовольствием обсудит вашу задачу

Оставить заявку