Разработка ИИ — удалённая работа в Москве

Тема: Разработка автономного ИИ-агента для управления Google Workspace (Sheets/Docs) с функцией веб-поиска и архитектурой под будущую интеграцию с Битрикс24. 1. Цель проекта Создать ИИ-агента, который принимает текстовый запрос (промт) от пользователя, анализирует его, при необходимости ищет данные в интернете, и выполняет сложные действия в Google Таблицах и Google Документах (создание, редактирование, формулы, парсинг). Ключевое требование: Архитектура решения должна быть модульной (API-first), чтобы в будущем к этому же ядру можно было легко подключить Битрикс24 и Telegram-ботов без переписывания кода с нуля. 2. Функциональные требования (MVP — Минимально жизнеспособный продукт) 2.1. Интеграция с Google Workspace Google Sheets: Чтение данных из таблиц. Создание новых файлов/листов. Добавление/удаление строк и столбцов. Важно: Запись формул (с учетом русской локали: разделитель ;, функции СУММ, ЕСЛИ). Форматирование ячеек (жирный шрифт, границы, цвета). Google Docs: Создание документов по структуре. Вставка таблиц и текста в документ. Редактирование существующих документов. Аутентификация: Использование Google Service Account (для работы в фоне без участия человека) или OAuth2. 2.2. Интеллект и Обработка (LLM) Модель: Поддержка API DeepSeek (deepseek-chat) как основной модели. Парсинг запроса: Агент должен переводить естественный язык (“Добавь колонку НДС 20%“) в точные команды API Google. Генерация кода/JSON: Агент должен формировать структуру данных в JSON для надежного выполнения команд. 2.3. Веб-поиск (Web Search) Агент должен иметь доступ к интернету для уточнения данных. Пример сценария: Пользователь пишет “Заполни таблицу курсом доллара на сегодня“. Агент идет в поиск, находит актуальный курс ЦБ РФ, и вставляет число в ячейку. Инструмент: Использование API для поиска (например, Tavily, Serper.dev или Google Custom Search API). 2.4. Подготовка под Битрикс24 и Ботов (Scalability) Решение не должно быть привязано только к одной таблице-триггеру. API Endpoints: У агента должен быть веб-сервер (например, на FastAPI/Flask) или функция-обработчик (Serverless), принимающая POST-запросы. Логика: Сейчас: Запрос приходит из Google Таблицы (через Apps Script или Webhook). Будущее: Запрос приходит из Битрикс24 (робот при смене стадии сделки) или Telegram-бота. Код должен быть написан так, чтобы источник запроса (Source) передавался как переменная. 3. Рекомендуемый стек технологий (на усмотрение разработчика, но предпочтительно) Язык: Python 3.10+ (наибольшая поддержка библиотек для ИИ). Фреймворк для агентов: LangChain или CrewAI (для управления цепочками мыслей и инструментов). Библиотеки Google: gspread, google-api-python-client. Веб-сервер: FastAPI (для приема вебхуков от Битрикс24 в будущем). Хостинг: Docker-контейнер (для легкого деплоя на любой сервер). 4. Сценарии использования (Use Cases) для тестирования Разработчик должен предоставить решение, проходящее эти тесты: Структура: “Создай таблицу 'Бюджет', добавь колонки: Статья, План, Факт, Разница. В колонку Разница вставь формулу разницы.“ Данные + Веб: “Найди в интернете список ТОП-5 стартапов ИИ в России за 2026 год и заполни ими таблицу (Колонки: Название, Сайт, Описание).“ Документ: “На основе данных из Таблицы 'Продажи' создай Google Doc 'Отчет за Май' с итоговой суммой.“ 5. Требования к безопасности API ключи (DeepSeek, Google, Поиск) должны храниться в переменных окружения (.env), а не в коде. Доступ к таблицам должен быть ограничен (принцип наименьших привилегий). 6. Этапы сдачи работы Прототип: Скрипт, который берет текст, отправляет в DeepSeek и выводит JSON-план действий в консоль. Интеграция Google: Скрипт успешно создает таблицу и пишет формулы. Веб-поиск: Агент находит внешние данные и пишет их в таблицу. Финал: Сборка в API/Сервис, документация по запуску, инструкция, как отправить вебхук из Битрикс24 (тестовый пример). Пока хочу узнать стоимость работы