Если будет желание задать вопрос, присоединяйтесь! Макет автоматизации и инструкция внутри - https://t.me/Sprut_AI
💚 Хотите сказать «спасибо»? Карта ozon банк 2204 3201 6568 1026
🐾 SPRUT AI-КИНОЛОГ — новый агент-модуль, который совмещает знания ветеринара и кинолога в одном чате. Построен на GPT-4.1 mini, управляется через n8n и тянет факты из Supabase Vector Store. В ролике показываю, как я обучил его на профиле моей вестики Буси и что это даёт в реальной жизни.
🔥🔥🔥 Приобрести шаблон СПРУТа со всеми его агентами и инструментами- https://t.me/AlekseiUlianov
Что внутри:
🔬 Диагностика мелких симптомов: как бот советует дозировку и когда жать тревожную кнопку.
🎓 Пошаговый план дрессировки: решаем лай, агрессию и «грызёт всё подряд»-сценарии.
🥗 Персональное питание: расчёт порций по весу, BCS и активности, проверка добавок на совместимость.
📊 Автоматические напоминания о вакцинации, дегельминтизации и контроль веса с порогом ±5 %.
Кому полезно:
Владельцам собак, которые хотят быстрые и точные советы 24/7.
Ветклиникам — как пример цифрового ассистента для клиентов.
Автоматизаторам — готовый кейс multi-agent-архитектуры на n8n + GPT.
Важно: агент не заменяет очный приём. Финальный диагноз ставит живой ветеринар.
💬 Оставляйте вопросы и свои кейсы в комментариях — самые интересные разберём на стриме.
👍 Ставьте лайк, если хотите больше подобных агентов, и подписывайтесь, чтобы не пропустить следующие ролики SPRUT!
Тайм коды:
0:00 - Привет, друзья. Сегодня речь пойдёт о ещё одной автоматизации, которая будет полезна всем, у кого есть домашнее животное.
0:06 - У меня есть собака по имени Буся, и сегодня расскажу, как Спрут может помочь.
0:11 - У меня есть ассистент Спрут, который управляет разными агентами, и один из них — кинолог.
0:18 - Когда я завёл Спрута, я задумался, что для собаки нужен такой же агент.
0:26 - Запросил у кинолога информацию: вес моей собаки, её корм и номер чипа.
0:32 - Включаем workflow — пошла транскрибация, вызываем кинолога.
0:48 - Ответ кинолога: ваша собака весит 7,5 кг, питается кормом Белканда Финес GF Салмон.
1:10 - Кинолог также может рассказать о прививках собаки.
1:31 - Всё хранится в электронном виде, и вы всегда можете найти информацию.
1:53 - Если собака потерялась, можно легко запросить номер чипа через Спрут.
2:01 - Давайте покажу, как выглядит workflow.
2:15 - Все агенты Спрута работают одинаково, отличия в логике и промте.
2:39 - На основе одного агента можно создать миллионы других, меняя только промт и добавляя инструменты.
3:06 - Шаблоны можно найти в моём Telegram-канале.
3:51 - Входящий запрос фиксируется в Supabase для контекста общения с вами.
4:21 - Включается код для преобразования запроса в нужный формат.
4:49 - Ответ кинолога возвращается обратно к основному ассистенту.
5:03 - Векторная база и промт — вот что делает этот агент эффективным.
5:21 - Я использую векторную базу для быстрого поиска информации.
5:59 - Проблемы с памятью агента и загрузкой данных в базу.
6:40 - Векторные базы позволяют быстрее и точнее работать с данными.
7:14 - Всё работает с обычной памятью и векторной базой.
8:02 - Информация о породе собаки загружается в Supabase.
8:40 - Загружаю информацию в таблицу, чтобы кинолог мог использовать её для ответов.
9:59 - Загруженный файл — это информация о породе, которая поможет агенту в работе.
10:29 - Пример использования информации о породе для ответа на запросы.
11:10 - Работа с векторной базой и использование её для генерации ответов.
12:10 - Использование таблицы для быстрого получения нужных данных.
13:03 - Преимущества векторной базы перед обычными таблицами.
14:03 - Простой способ работы с данными без лишних сложностей.
15:31 - Применение полученной информации для улучшения работы агента.
16:00 - Оптимизация работы с векторной базой и использование её для поиска.
17:32 - Пояснение по использованию промта и управления агентом.
18:45 - Действия агента для получения и обработки информации о породе.
19:25 - Подключение всех данных и интеграция с другими агентами.
20:50 - Проверка и тестирование работы агента с новыми данными.
21:15 - Как адаптировать и улучшить ответы агента с использованием промта.
22:30 - Работа с текстовыми и векторными данными для улучшения работы агента.
23:50 - Преимущества работы с базой данных и её улучшение для каждого запроса.
24:00 - Заключение: как использовать автоматизацию для улучшения взаимодействия с питомцем.
Информация по комментариям в разработке