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.