AI-агент анализа строительных проектов и подготовки сметы

1. Общая цель проекта
Создать AI-агента, который:
анализирует проектную документацию
извлекает основные параметры проекта
рассчитывает ориентировочную строительную смету
формирует структурированный отчёт

Цель системы:
ускорить подготовку смет
сократить время анализа проекта
стандартизировать расчёты

Ожидаемое сокращение времени подготовки сметы: на 60–80%.

2. Основные задачи AI-агента

AI-агент должен выполнять следующие функции:

1️⃣ Анализ проектной документации
Агент принимает:
архитектурные проекты
технические описания
планы помещений
спецификации материалов

Форматы файлов:
PDF
DWG (через экспорт)
DOCX
Excel
изображения

Агент должен извлекать:
площадь дома
этажность
тип фундамента
материалы стен
тип крыши
площадь кровли
количество помещений
2️⃣ Извлечение ключевых параметров проекта

После анализа документов агент формирует структуру проекта.

Пример результата:

параметр    значение
общая площадь    180 м²
этажность    2
тип фундамента    монолитная плита
материал стен    газобетон
тип крыши    скатная
площадь крыши    210 м²
3️⃣ Расчёт ориентировочной сметы

AI-агент рассчитывает:
1. фундамент
объём бетона
армирование
стоимость работ

2. стены
количество блоков
кладочные работы
утепление

3. перекрытия
материал
стоимость

4. кровля
площадь
материалы
монтаж

5. окна и двери
количество
стоимость
4️⃣ Использование базы цен

Расчёт должен основываться на:
базе строительных материалов
стоимости работ
региональных коэффициентах

Формат базы:
Excel
Google Sheets
база данных
5️⃣ Генерация сметного отчёта

AI-агент формирует отчёт:
Форматы:
Excel
PDF

Пример структуры:
прикрепил файл

3. Архитектура системы

Система должна включать:

Модуль анализа документов

Извлечение данных из:

PDF
изображений
текстовых файлов
Модуль AI-анализа

Используется LLM для:

понимания структуры проекта
извлечения параметров
проверки данных
Модуль расчёта сметы

Функции:

расчёт объёмов
расчёт стоимости
применение коэффициентов
Модуль генерации отчёта

Формирует:

смету
аналитический отчёт
сводные таблицы
4. Интеграции

Система должна интегрироваться с:

Яндекс Диск (загрузка проектов)
Битрикс CRM
Excel
5. Интерфейс пользователя

Минимальный интерфейс:
1️⃣ загрузка проекта
2️⃣ кнопка «проанализировать»
3️⃣ генерация отчёта

6. Ограничения системы

AI-агент не должен:
выдавать окончательную коммерческую смету без проверки инженером
рассчитывать сложные инженерные системы
давать юридические гарантии стоимости
7. MVP (первая версия)

Первая версия должна уметь:
1️⃣ анализировать PDF проектов
2️⃣ извлекать площадь и основные параметры
3️⃣ рассчитывать базовую смету
4️⃣ генерировать Excel отчёт

8. Метрики успеха

Проект считается успешным если:

70% данных извлекаются автоматически
смета формируется за < 2 минуты
точность расчёта ±10–15%
9. Предполагаемый технический стек

Backend

Python
FastAPI

AI

LLM API
document parsing

AI frameworks

LangChain
LlamaIndex

Database

PostgreSQL
Vector database
10. План разработки

Этап 1
MVP — анализ документов

Этап 2
автоматический расчёт смет

Этап 3
интеграция с CRM

Этап 4
улучшение точности расчётов