Пример из практики: инженер по искусственному интеллекту
Название: «Шеф-повар в кармане» — агентский MVP
1. Предпосылки и концепция
В компании X наша цель — сделать искусственный интеллект основным способом обслуживания и расширения клиентской базы. Мы выходим за рамки простых моделей, чтобы создать интеллектуальные автономные системы, которые переопределяют наш бизнес.
Это практическое задание основано на концепции продукта «Шеф-повар в кармане» из нашего конкурса AI-First Product Leader. Видение заключается в создании агента по планированию питания, который превращает обычные походы в продуктовый магазин в персонализированный, ориентированный на результат опыт для пользователя.
Как кандидат на должность инженера по искусственному интеллекту, вы являетесь «игроком-тренером», от которого ожидается руководство технической стратегией при одновременном поддержании значительного практического вклада (70%). Этот конкурс предназначен для оценки вашей способности быстро спроектировать и построить сложный агентский MVP, который формирует техническую основу для этой концепции продукта.
2. Задача: создать агента «Шеф-повар в кармане»
Ваша задача — спроектировать и создать функциональный агент искусственного интеллекта, который поможет пользователю планировать питание на несколько дней в соответствии с диетическими целями. Агент должен демонстрировать способности к планированию, использованию инструментов и запоминанию.
Основное поведение агента:
- Агент должен начать с того, что спросить у пользователя о цели диеты (например, «низкоуглеводная», «вегетарианская», «высокобелковая») и количестве дней для плана питания.
- На основе введенных данных агент должен спланировать свои действия, а затем использовать инструменты для выполнения этого плана.
- Агент должен взаимодействовать с набором инструментов, созданных вами (доступных через сервер MCP), чтобы найти подходящие рецепты и добавить их ингредиенты в список покупок.
- Агент должен представить пользователю окончательный план питания и полный список покупок.
- Агент должен поддерживать память о разговоре, чтобы обработать как минимум один последующий запрос, например: «А можно заменить рецепт на второй день на что-нибудь другое?».
3. Основные технические требования
Речь идет не только о написании скрипта. Мы хотим увидеть, как вы создаете надежную, расширяемую систему. Возможно, вам придется упростить некоторые части, и мы хотим увидеть, где вы решили это сделать.
- Рабочий ИИ-агент: вы должны использовать современную агентскую среду (например, LangGraph или создать свою собственную) для реализации основной логики. Способность агента рассуждать, планировать и делегировать задачи инструментам имеет решающее значение.
- MCP-сервер для инструментов: вы должны создать и запустить простой MCP-сервер, который предоставляет вашему агенту как минимум два настраиваемых инструмента. Это продемонстрирует вашу способность создавать структурированные, взаимодействующие системы искусственного интеллекта. Пример:
- Инструмент 1: recipe_finder: инструмент, который может искать в предоставленном наборе данных рецептов по критериям (например, ключевые слова, диетические теги).
- Инструмент 2: shopping_list_manager: инструмент, который может создавать список покупок, добавлять в него ингредиенты и извлекать окончательный список.