Что ИИ на самом деле сделал здесь
Эта система является частью нашего набора инструментов для создания контента на основе ИИ. Послание простое: примерно 99% того, что вы здесь видите, было создано ИИ.
Это включает создание и доработку контента, генерацию идей для рабочего процесса этого кейс-стади, компоненты и структуру веб‑сайта, переводы, генерацию изображений, публикацию, управление контентом, заполнение полей CMS и сборку страницы.
Мы рассматриваем ИИ как инструмент, а не как волшебство. Мы внимательно контролируем качество входных и выходных данных, и именно поэтому это работает.
ИИ сам по себе не даёт хороших результатов. «Мусор на входе — мусор на выходе». Чёткие инструкции, качественный ввод и структурированная конфигурация обеспечивают надёжный результат. Система усиливает хороший контент; она не придумывает стратегию.
Пошагово: как пайплайн построил эту страницу
ИИ преобразовал черновик в текст публикационного качества и проанализировал содержание, темы и связи. Он спроектировал архитектуру страницы с использованием заранее определённых компонентов, выбрал подходящие блоки hero, body и FAQ, и организовал секции для создания понятного повествовательного потока. SEO‑метаданные — включая заголовки, описания и ключевые слова — были сгенерированы автоматически.
Система также вывела FAQ из контента и предполагаемых вопросов читателей, определила размещение изображений, написала подсказки и описания для изображений, сгенерировала медиа и применила богатое форматирование, такое как заголовки, списки и выделения. Где это было применимо, контент был переведён на поддерживаемые языки. Наконец, автоматизированный рабочий процесс опубликовал страницу через CMS.
Затем человеческие рецензенты проверили результат, внесли последние корректировки и одобрили его.
Проблема: традиционная публикация контента — ручная и медленная
Проблема, которую мы взялись решать, знакома любой команде, работающей с контентом.
Традиционная публикация контента медленная и ручная. Она опирается на ручное редактирование, переписывание и корректировку тона; ручную структуру разделов и макета страницы; ручной выбор компонентов для каждой страницы; ручные исследования и оптимизацию SEO; ручные решения о размещении изображений; и повторяющийся ввод в CMS — копировать, вставить, форматировать, повторить.
Каждая статья может требовать часов человеческого труда. Умножьте это на десятки или сотни страниц, и узкое место станет очевидным.
Решение: многоагентный конвейер, нативный для CMS
Наш ответ — многоагентный ИИ-конвейер контента.
Вместо одного перегруженного агента, пытающегося сделать всё в одном запросе, мы используем несколько специализированных агентов, каждый с чётко определённой обязанностью.
Конвейер многоагентный: каждый агент выполняет конкретную задачу в цепочке; управляемый конфигурацией — поведение контролируется конфигурацией, а не жестко прописанной логикой; нативный для CMS — выход формируется вокруг реальных компонентов и полей CMS; и полностью автоматизированный, создающий готовый для CMS JSON без ручных преобразований.
С точки зрения пользователя процесс прост: предоставьте исходный контент почти в любом формате, выберите тип страницы и базовые опции, позвольте системе проанализировать структуру, намерения и ресурсы, получите отредактированную, готовую к продакшену CMS полезную нагрузку и просмотрите и утвердите её.
Цель — конвейер контента на 99% управляемый ИИ, с участием людей в цикле только для финальной валидации.
Внутри конвейера: шесть специализированных агентов
Каждый агент в конвейере выполняет одну задачу.
Санитайзер очищает и нормализует входные данные и загружает соответствующую конфигурацию. Рефайнер полирует текст до качества публикации, соблюдая тон и ограничения. Экстрактор анализирует структуру и извлекает ресурсы, такие как заголовки, цитаты, ссылки, подсказки для медиа и кандидаты в метаданные. Архитектор проектирует структуру страницы, используя модель компонентов CMS и правила конфигурации. SEO-агент оптимизирует заголовки, описания и другие SEO-поля. Билдер собирает окончательную полезную нагрузку в виде готового для CMS JSON.
Каждый этап передаёт структурированный вывод следующему, а не передаёт произвольный блок текста.
Поведение, управление и JX-System messages
Под капотом агенты не ведут себя статично. Они динамически подстраивают своё поведение на основе контекста и инструкций, оставаясь при этом предсказуемыми для пользователя.
Небольшой, хорошо структурированный запрос достаточно, чтобы направить их к нужному результату. Когда вы просите изменить что-то, они сосредотачиваются на этом изменении, а не переписывают всё.
Мы создали такое поведение с помощью того, что называем JX-System messages. Это способ структурировать системные инструкции так, чтобы агенты могли адаптироваться к контексту, не становясь хаотичными.
Мы объясним JX-System messages подробнее в будущих статьях. Если вы хотите увидеть, как это работает под капотом, обязательно подпишитесь на рассылку, чтобы не пропустить.
