Инфраструктура AI-агента · v5.2

СБОРКА SMM Agent
Архитектура системы

Самообучающийся AI-агент для автоматической генерации и публикации SMM-контента. Self-Refine, Reflexion, 4 типа памяти, multi-model fallback.

архитектура ниже
Обзор

Архитектура системы

Многоуровневая система с AI-ядром, системой памяти, интеграциями с внешними API и автоматическим деплоем на Railway.

Пользовательский интерфейс
💬

Telegram Bot

@sborka_smm_bot
⌨️

Inline Keyboards

Approve / Reject / Edit
commands & callbacks
Ядро агента
🤖

SborkaBot

bot.py · 3000+ строк · Polling loop, обработка команд, оркестрация

AI движки
🔄

Self-Refine

Critique → Refine → Score
🧠

Reflexion

Learning from feedback
📊

Confidence

Quality scoring
🎚️

Autonomy

4 уровня + Circuit Breaker
AI модели (fallback chain)
🚀

OpenRouter

Gemini / Llama / DeepSeek
⚡

Groq

Llama 3.3 70B
🎨

Gemini

Image Generation
Система памяти
📋

Procedural

Промпты, правила
📚

Semantic

Темы, словарь
📝

Episodic

Feedback, история
⚙️

Working

Текущая сессия
Публикация
💼

LinkedIn

API v2 / OAuth
📢

Telegram

Каналы и группы
15+
Python модулей
3000+
строк в bot.py
4
типа памяти
5+
AI моделей
Pipeline

Flow генерации контента

От команды пользователя до публикации в LinkedIn — 8 шагов с Self-Refine и Reflexion.

1

Команда

Пользователь отправляет /пост про "тема" в Telegram

Telegram Bot API
2

LLM вызов

Генерация через OpenRouter → Groq → Templates (fallback)

call_llm_direct()
3

Self-Refine

Critique → Refine → Iterate до score ≥ 0.7

max 3 итерации
4

Confidence

Оценка качества по 4 факторам, решение об автопубликации

threshold: 0.8
5

Картинка

Генерация изображения через Gemini API в стиле конструктивизма

gemini_image.py
6

Кнопки

Отправка поста с inline-кнопками: Одобрить / Отклонить / Переделать

inline_keyboards.py
7

Публикация

При одобрении — публикация в LinkedIn через API v2

linkedin_publisher.py
8

Reflexion

Анализ feedback, обновление правил и паттернов каждые 24 часа

reflexion.py
Память

4 типа памяти агента

Когнитивная архитектура с разделением на процедурную, семантическую, эпизодическую и рабочую память.

📋

Procedural

КАК делать задачи: версионированные промпты, выученные правила, успешные паттерны

prompts/v*.md
rules.json
patterns.json
📚

Semantic

ЧТО знаем: база тем, словарь (forbidden/recommended), профиль бренда

topics.json
vocabulary.json
brand_voice.json
📝

Episodic

История: feedback по дням (JSONL), все генерации, решения агента

feedback/YYYY-MM-DD.jsonl
generations/*.jsonl
decisions/*.jsonl
⚙️

Working

Текущий контекст: активная сессия, уровень автономии, состояние circuit breaker

session.json
state.json
Интеграции

Внешние API и сервисы

Multi-model fallback для надёжности, бесплатные tier'ы для оптимизации затрат.

🚀

OpenRouter

PRIMARY · Text Generation

Gemini 2.5 Flash, Llama 3.3 70B, DeepSeek R1. Бесплатный tier.

openrouter.ai/api/v1/chat/completions
⚡

Groq

FALLBACK · Text Generation

Llama 3.3 70B Versatile. 100K токенов/день бесплатно.

api.groq.com/openai/v1/chat/completions
🎨

Google Gemini

Image Generation

2 картинки/мин, 500-1000/день. Конструктивизм + СБОРКА стиль.

generativelanguage.googleapis.com
💬

Telegram Bot API

User Interface

Long polling, inline keyboards, sendMessage, sendPhoto.

api.telegram.org/bot{token}
💼

LinkedIn API v2

Publishing

OAuth 2.0, UGC Posts. Токен живёт 60 дней.

api.linkedin.com/v2/ugcPosts
📊

Dashboard API

Internal · Analytics

FastAPI backend для синхронизации постов и аналитики.

localhost:8000/api/*
Деплой

Инфраструктура

Автоматический деплой из GitHub на Railway. Docker-контейнер с Python 3.11.

🚂 Railway

  • Base image python:3.11-slim
  • Memory ~512 MB
  • Restart policy ON_FAILURE (10 retries)
  • Timezone Europe/Moscow
  • Entry point python3 main.py

🐙 GitHub

  • Repository TimmyZinin/sborka-smm-bot
  • Branch main
  • Auto-deploy ✓ On push
  • Commits 30+ (Phase 0-5)
  • Version v5.2.1