Твой трек
Today (9:00 MSK — 9:00 MSK)
All Time
Findings (20)
Commits & Code Churn
31 Jan — 6 Feb 2026PR Activity
31 Jan — 6 Feb 2026Languages
README
🤖 ИИ-агент для закупок в ритейле
Проект в рамках AI Talent Camp
Команда: Твой трек
👥 Команда
| Участник | Роль | Ответственность |
|---|---|---|
| Олег Сафошкин | 🧑💻 Hacker | AI-агенты, Claude Code, автоматизация, архитектура |
| Степан Бокарев | 🎨 Hipster | Пользовательские сценарии, UX, демо |
| Дупак Александр | 🚀 Hustler | Продукт, гипотезы, бизнес-кейс |
🟣 One-line value proposition
ИИ-агент, который по одному запросу берёт на себя закупку продуктов — от формирования корзины до оформленного заказа.
📌 О проекте
Проект реализует автономный ИИ-агент, который:
* принимает запрос в свободной форме,
* сам подбирает товары и аналоги,
* оптимизирует корзину под заданную цель,
* и оформляет заказ после подтверждения пользователя.
MVP демонстрирует работоспособность модели делегирования закупки ИИ-агенту на реальном прикладном сценарии.
🎯 Цель проекта
Сократить время и сложность закупок за счёт переноса рутинных операций с человека на ИИ-агента и построения AI-first закупочного процесса.
🌍 Контекст и проблема
Проблема
В сегментах розничной закупки продуктов для бизнеса (Рестораны, кафе, бары, кофейни, кейтеринг) — это:
- повторяющиеся заказы,
- пересборка корзины,
- ручное сравнение цен и наличия в разных магазинах.
💡 Решение
ИИ-агент, который берёт на себя полный цикл закупки:
* поиск товаров в разных маркетах,
* сравнение цен, акций и условий доставки,
* проверка наличия, подбор замен и эквивалентов,
* формирование оптимальной корзины,
* и оформление заказа с подтверждения пользователя.
⚠️ Человек участвует только на этапе финального апрува перед оплатой.
🧪 MVP (Demo Day)
Что делает MVP
MVP демонстрирует, как по одному текстовому запросу ИИ-агент:
* понимает цель закупки,
* собирает корзину продуктов,
* оптимизирует её под ограничения,
* и доводит процесс до оформленного заказа.
Пример сценария
-
Запрос
Пользователь вводит текстовый запрос в свободной форме
(например: «закажи напитки к мероприятию на завтра для 60 человек») -
Автономная работа агента
ИИ-агент:
* ищет товары в нескольких маркетах,
* сравнивает цены и наличие,
* предлагает замены при необходимости,
* формирует финальную корзину,
* объясняет принятое решение. -
Оформление заказа
Пользователь подтверждает —
агент оформляет заказ и отчитывается о результате.
⚠️ Человек принимает финальное решение — апрув перед оплатой.
📂 Материалы проекта (навигация)
- 📄 Бриф проекта и ограничения
- 🗺️ User Story Map и сценарии использования
- 🧠 Lean Canvas проекта
- 🏗️ Архитектура ИИ-агента
- 🎬 Сценарий демо-дня
🛠 Технологический подход
- LLM-агенты (Claude Code)
- Агентные скиллы
- Браузерная автоматизация
- AI-first процесс закупки