Что на самом деле сделал здесь ИИ
Эта система является частью нашего набора инструментов ИИ для контента. Сообщение простое: примерно 99% того, что вы видите здесь, создано ИИ.
Это включает создание и доработку контента, планирование рабочих процессов для данного кейс-стади, компоненты и структуру сайта, переводы, генерацию изображений, публикацию, управление контентом, заполнение полей CMS и сборку страницы.
Мы относимся к ИИ как к инструменту, а не к магии. Мы внимательно контролируем качество входных и выходных данных, и именно поэтому это работает.
ИИ сам по себе не даёт хороших результатов. Что на входе — то на выходе: четкие инструкции, качественный вход и структурированная конфигурация дают надёжный результат. Система усиливает хороший контент; она не придумывает стратегию.
Пошагово: как этот пайплайн построил эту страницу.
ИИ довёл черновой набросок до публикационно-качественной прозы и проанализировал содержание, темы и взаимосвязи. Он спроектировал архитектуру страницы, используя заранее заданные компоненты, выбрал соответствующие блоки hero, основной текст и FAQ и организовал разделы так, чтобы создать ясный повествовательный поток. Метаданные SEO — включая заголовки, описания и ключевые слова — генерировались автоматически.
Система также вывела из содержания разделы FAQ и вероятные вопросы читателей, определила размещение изображений, написала подсказки к изображениям и их описания, сгенерировала медиа и применяла богатое форматирование, такое как заголовки, списки и выделение. При необходимости контент был переведен на поддерживаемые языки. Наконец, автоматизированный рабочий процесс опубликовал страницу через CMS.
Затем результат проверили люди-рецензенты, внесли финальные коррективы и одобрили его.
Проблема: традиционная публикация контента — ручная и медленная.
Проблема, которую мы ставим перед собой, знакома любой команде по работе с контентом.
Традиционная публикация контента медленная и ручная. Она опирается на ручное редактирование, переписывание и настройку тона; ручную структурирование разделов и макета страницы; ручной выбор компонентов для каждой страницы; ручное исследование и оптимизацию SEO; ручные решения по размещению изображений; и повторяющийся ввод в CMS — копирование, вставка, форматирование, повтор.
Каждая статья может занять часы труда человека. Умножьте это на десятки или сотни страниц, и узкое место станет очевидным.
Решение: многоагентный конвейер, нативный для CMS.
Наш ответ — многоагентный ИИ-процесс создания контента.
Вместо одного перегруженного агента, который пытается сделать всё в рамках одного запроса, мы используем несколько специализированных агентов, каждый из которых имеет ясную ответственность.
Конвейер — многоагентный, каждый агент выполняет конкретную задачу в цепочке; управление осуществляется конфигурацией, поведение определяется конфигурацией, а не жестко прописанной логикой; нативен для CMS, вывод приводится в соответствие с реальными компонентами и полями CMS; и полностью автоматизирован, выдающий CMS-готовый JSON.
С точки зрения пользователя поток прост: предоставить исходный контент почти в любом формате, выбрать тип страницы и базовые параметры, позволить системе проанализировать структуру, намерения и ресурсы, получить доработанный, готовый к выпуску пакет CMS и просмотреть его и утвердить.
Цель — 99%-й ИИ-управляемый контент-пайплайн, люди в процессе участвуют только на этапе финальной проверки.
Внутри конвейера: шесть специализированных агентов.
Каждый агент в конвейере выполняет одну задачу.
Очиститель очищает и нормализует входные данные и загружает соответствующую конфигурацию. Редактор доводит стиль до уровня публикации, соблюдая тон и ограничения. Извлекатель анализирует структуру и извлекает активы, такие как заголовки, цитаты, ссылки, медиа-элементы и кандидаты на метаданные. Архитектор проектирует структуру страницы, используя модель компонентов CMS и правила конфигурации. SEO-агент оптимизирует заголовки, описания и другие SEO-поля. Конструктор формирует итоговый пакет данных в виде CMS-готового JSON.
Каждый этап передаёт структурированный выход на следующий этап, а не произвольный текст.
Поведение, управление и JX-System-сообщения
За кулисами агенты не ведут себя статично. Они динамически адаптируют своё поведение в зависимости от контекста и инструкций, оставаясь предсказуемыми для пользователя.
Небольшой, хорошо структурированный промпт достаточно, чтобы направить их к нужному результату. Когда вы просите изменить что-то, они сосредотачиваются на этом изменении и не переписывают всё.
Мы построили это поведение, используя то, что называем "JX-System messages". Это способ структурирования инструкций на уровне системы, чтобы агенты могли адаптироваться к контексту, не становясь хаотичными.Мы объяснем JX-System messages подробнее в будущих статьях. Если хотите увидеть, как это работает под капотом, обязательно подпишитесь на рассылку, чтобы не пропустить.K
+