AI chatbot dev

Ищу сильного разработчика для создания AI-агента с собственным современным чат-интерфейсом.

Задача — разработать универсальную платформу, в которой AI-агент получает знания из подключенных источников компании и становится интеллектуальным консультантом по конкретному бизнесу, продукту или бренду.

Агент должен не просто отвечать на вопросы по базе знаний, а полноценно вести диалог: понимать контекст разговора, задавать уточняющие вопросы, запоминать информацию внутри диалога, находить нужные данные, давать персонализированные ответы, предлагать релевантные товары/услуги/решения и корректно работать в многошаговых сценариях.

Источниками знаний могут быть сайт компании, API, база данных, Excel/CSV-файлы, документы, каталоги товаров и другие структурированные и неструктурированные данные.

В рамках проекта необходимо реализовать:

• современный web-чат с интерфейсом уровня качественного AI-продукта;
• интеграцию с LLM через API;
• архитектуру AI-агента и управление системными инструкциями;
• RAG / поиск по базе знаний;
• подключение различных источников данных;
• работу с контекстом и историей диалога;
• вызов инструментов и API из диалога;
• вывод в чат не только текста, но и интерактивных элементов: карточек, товаров, изображений, кнопок, ссылок и других UI-компонентов;
• возможность брендирования интерфейса под разные компании;
• потоковую генерацию ответов;
• высокую скорость реакции интерфейса;
• корректную обработку ошибок и нестабильных ответов AI;
• логирование диалогов и действий агента;
• возможность дальнейшего масштабирования системы на разные компании и сценарии.

Особое внимание требуется уделить именно качеству диалога. Нам нужен не примитивный бот формата «вопрос → поиск → ответ», а агент, который способен рассуждать в рамках поставленной задачи, учитывать предыдущие сообщения пользователя, самостоятельно определять необходимость уточняющего вопроса, использовать доступные инструменты и данные и вести естественный многошаговый разговор.

Пример логики:

Пользователь описывает задачу или проблему → агент анализирует запрос → при необходимости уточняет детали → обращается к базе знаний / API / каталогу → формирует решение → показывает подходящие варианты непосредственно в интерфейсе чата → продолжает диалог с учетом уже полученной информации.

Архитектура должна быть универсальной: сегодня к системе может быть подключен один бизнес, завтра другой. Меняться должны база знаний, данные, инструменты, инструкции, брендирование и сценарии агента, при этом ядро системы остается единым.

Ищем разработчика, который уже работал с современными LLM и понимает не только API-вызовы модели, но и архитектуру production AI-приложений.

Желателен практический опыт с:

OpenAI API / Anthropic / другими LLM;
tool calling / function calling;
RAG и vector search;
embeddings;
prompt engineering;
agentic workflows;
streaming responses;
React / Next.js или аналогичным современным frontend-стеком;
Node.js / Python;
REST API / WebSocket / SSE;
PostgreSQL и/или векторными базами данных;
работой с внешними API и большими каталогами данных.

Будет большим плюсом опыт разработки AI-чатов, AI-консультантов, AI-sales assistants, customer support AI, conversational commerce или собственных агентных систем.

Главное требование — умение собрать действительно качественный AI-продукт, а не просто интерфейс вокруг API языковой модели.

При отклике желательно прислать:

1. Примеры AI-проектов, которые вы уже разрабатывали.
2. Краткое описание вашего стека.
3. Как бы вы архитектурно подошли к созданию такой системы.
4. Какие технологии использовали бы для RAG, памяти, tool calling и streaming.
5. Ссылки на GitHub / портфолио / работающие проекты, если они есть.