ADOLF Platform - ADOLF Platform

Проект: Корпоративная AI-система автоматизации E-commerce
Заказчик: ОХАНА МАРКЕТ
Версия документа: 4.3
Дата: Январь 2026

1. Введение

1.1 Назначение системы

ADOLF (Automated Digital Operations & Logistics Framework) — корпоративная AI-система для автоматизации операционной деятельности на маркетплейсах. Система объединяет управление знаниями, репутацией, ценообразованием, контентом, рекламой, аналитикой и правовым мониторингом в едином интерфейсе.

1.2 Бизнес-контекст

Параметр	Значение
Компания	ОХАНА МАРКЕТ (fashion retail)
Юридическое лицо	Одно юрлицо, два внутренних бренда
Бренд 1	Охана Маркет — взрослая одежда
Бренд 2	Охана Кидс — детская одежда
Маркетплейсы	Wildberries, Ozon, Yandex.Market
Целевая аудитория	~100 сотрудников
Менеджеров	20+ (гибкое распределение по брендам)

1.3 Проблемы и решения

Проблема	Текущее состояние	Решение ADOLF
Информация разрознена	Файлы на Google Drive, в чатах, у сотрудников	Knowledge — единая база с RAG-поиском
Ответы на отзывы	2-3 часа в день на ручную обработку	Reputation — AI генерирует черновики
Мониторинг конкурентов	Ручной просмотр, нерегулярно	Watcher — автоматический сбор ночью
Карточки товаров	Не оптимизированы для SEO	Content Factory — генерация описаний
Рекламные ставки	Ручная корректировка	Marketing — автоматический биддинг
Оценка новых ниш	Интуитивно, без данных	Scout — расчёт unit-экономики
Финансовая отчётность	Подготовка вручную в Excel	CFO — автоматический P&L
Правовой мониторинг	Нерегулярно, пропускаются изменения	Lex — мониторинг правовых баз

1.4 Ключевые принципы

Принцип	Описание
AI-first	Рутинные операции автоматизированы, человек принимает финальные решения
Единый интерфейс	Все модули доступны через чат Open WebUI
Разграничение доступа	Данные фильтруются по роли и бренду
MVP-подход	Приоритет функциональности над сложностью
Human-in-the-loop	Критические действия требуют подтверждения
Graceful Degradation	Сбой одного модуля не влияет на другие

1.5 Состав системы

Система состоит из ядра (Core) и 11 функциональных модулей:

Компонент	Тип	Назначение	Версия ТЗ
Core	Ядро	Инфраструктура, авторизация, ETL, уведомления, Launcher	4.1
Knowledge	Модуль	Корпоративная база знаний с RAG	1.1
Reputation	Модуль	Управление отзывами и вопросами	2.1
Watcher	Модуль	Мониторинг цен конкурентов	2.0
Content Factory	Модуль	Генерация SEO-контента	1.0
Marketing	Модуль	Автоматизация рекламных ставок	1.0
Scout	Модуль	Предиктивная аналитика ниш	1.0
CFO	Модуль	Финансовый учёт и P&L	1.0
Lex	Модуль	Правовой мониторинг	1.0
Shop	Модуль	AI-управление интернет-магазином (WooCommerce MCP)	1.0
Office	Модуль	Визуальный дашборд AI-агентов	1.0
Logistic	Модуль	Оптимизация логистики маркетплейсов, минимизация кросс-докинга	1.0

2. Архитектура верхнего уровня

2.1 Слои системы

2.2 Компоненты Core

2.3 Внешние сервисы

Категория	Сервис	Назначение
Timeweb Cloud	AI Agent	RAG, генерация ответов (OpenAI-совместимый API)
Timeweb Cloud	Knowledge Base	Векторный поиск (Managed OpenSearch)
OpenAI	GPT-5 mini	OCR, классификация, парсинг данных
OpenAI	Claude Opus 4.5	Креативный контент, глубокая аналитика
Маркетплейсы	Wildberries API	Отзывы, реклама, финансы, контент
Маркетплейсы	Ozon API	Отзывы, реклама, финансы, контент
Маркетплейсы	Yandex.Market API	Отзывы, реклама, финансы, контент

2.4 Watcher Agents

Распределённая архитектура с агентами на офисных компьютерах: Ключевая особенность: Watcher Agent копирует cookies из браузера менеджера в конце рабочего дня и становится «ночным менеджером» — работает от имени сотрудника, получая доступ к СПП, персональным ценам и закрытой информации.

2.5 Поток запроса пользователя

2.6 Поток обработки документа (ETL)

3. Ролевая модель

3.1 Иерархия ролей

Роль	Количество	Описание
Staff	~60	Рядовые сотрудники склада, логистики
Manager	~20	Менеджеры по работе с маркетплейсами
Senior Manager	~5	Старшие менеджеры с доступом ко всем брендам
Director	2-3	Руководители направлений
Administrator	1-2	Системные администраторы

3.2 Матрица доступа к модулям

Модуль	Staff	Manager	Senior	Director	Admin
Knowledge (Public)	✅	✅	✅	✅	✅
Knowledge (Manager)	❌	Бренд	Все	Все	Все
Knowledge (Director)	❌	❌	❌	✅	✅
Reputation	❌	Бренд	Все	Все	Все
Watcher	❌	✅	✅	✅	✅
Content Factory	❌	❌	✅	✅	✅
Marketing	❌	Бренд	Все	Все	Все
Scout	❌	❌	✅	✅	✅
CFO (базовый)	❌	❌	✅	✅	✅
CFO (полный)	❌	❌	❌	✅	✅
Lex	❌	✅	✅	✅	✅
Shop	❌	❌	✅	✅	✅
Office	❌	❌	❌	Бренд	✅
Logistic	❌	Бренд	Все	Все	Все
Настройки системы	❌	❌	❌	❌	✅

3.3 Разграничение по брендам

Пользователь	brand_id	Видимые данные
Manager А	`ohana_market`	Только Охана Маркет
Manager Б	`ohana_kids`	Только Охана Кидс
Senior Manager	`all`	Оба бренда
Director	`all`	Оба бренда + консолидация
Administrator	`all`	Все данные системы

3.4 Механизм фильтрации

Фильтрация реализована через prompt-инъекцию на уровне Middleware:

System: Ты корпоративный ассистент компании ОХАНА МАРКЕТ.

ПРАВИЛА ФИЛЬТРАЦИИ:
- Пользователь: {username}
- Роль: {role}
- Бренд: {brand_id}
- Максимальный уровень доступа: {access_level}

При поиске используй только документы с:
- access_level <= {access_level}
- brand_id IN ({brand_id}, 'shared')

4. Core (Ядро системы)

4.1 Назначение

Core — инфраструктурный фундамент системы ADOLF. Все функциональные модули зависят от Core и не могут работать без него. Core обеспечивает:

Единую точку входа для пользователей
Авторизацию и разграничение прав доступа
Маршрутизацию запросов к модулям и AI-сервисам
Обработку и индексацию документов
Фоновые задачи и уведомления
Аудит всех действий

4.2 Компоненты Core

Компонент	Технология	Порт	Назначение
Nginx	Nginx 1.24	80, 443	SSL, reverse proxy, rate limiting
Open WebUI	Docker	8080	Чат-интерфейс, Pipelines, Tools, PWA
Middleware	FastAPI	8000	Авторизация, роутинг, prompt-инъекция
ETL Daemon	Python	—	Обработка документов, OCR
Celery Workers	Celery	—	Фоновые задачи
Redis	Redis 7	6379	Брокер сообщений, кэш
PostgreSQL	PostgreSQL 16	5432	Метаданные, пользователи, аудит

4.3 Open WebUI

Единый интерфейс взаимодействия с системой. Выбран вместо самописного React для сокращения Time-to-Market с 2-3 месяцев до 1-2 недель. Pipelines (агенты модулей):

Pipeline	Описание	Доступ
`@Adolf_Knowledge`	Поиск в базе знаний	Все роли
`@Adolf_Reputation`	Работа с отзывами	Manager+
`@Adolf_Watcher`	Мониторинг цен	Manager+
`@Adolf_Content`	Генерация контента	Senior+
`@Adolf_Marketing`	Управление рекламой	Manager+
`@Adolf_Scout`	Аналитика ниш	Senior+
`@Adolf_CFO`	Финансовые отчёты	Senior+/Director
`@Adolf_Lex`	Правовые вопросы	Manager+
`@Adolf_Shop`	Управление интернет-магазином	Senior+
`@Adolf_Office`	Дашборд AI-агентов	Director+
`@Adolf_Logistic`	Логистика и остатки	Manager+

Возможности Open WebUI:

Возможность	Описание
Чат с AI	Основной способ взаимодействия
Pipelines	Агенты для каждого модуля
Tools	Function Calling для автовыбора действий
Launcher	Баннерное подменю для выбора действий модуля
PWA	Установка на мобильные устройства
WebSocket	Real-time уведомления
Markdown/LaTeX	Форматирование, формулы

4.4 Middleware

Центральный компонент бизнес-логики. Все запросы к AI и модулям проходят через Middleware.

Функция	Описание
Авторизация	Проверка `user_id`, `role`, `brand_id` из сессии
Роутинг	Function Calling для автоматического выбора модуля
Prompt-инъекция	Добавление контекста к запросам в AI
Фильтрация	Ограничение видимости данных по роли и бренду
Логирование	Запись всех действий в `audit_log`
Webhooks	Приём событий от модулей, отправка уведомлений

API Endpoints:

Endpoint	Метод	Назначение
`/api/v1/auth/session`	GET	Информация о сессии
`/api/v1/chat/completions`	POST	Проксирование к AI
`/api/v1/knowledge/*`	*	API модуля Knowledge
`/api/v1/reputation/*`	*	API модуля Reputation
`/api/v1/prices/*`	*	API модуля Watcher
`/api/v1/tasks/*`	*	API для Watcher Agents
`/api/v1/webhooks/alerts`	POST	Приём алертов

4.5 ETL Daemon

Фоновый процесс обработки входящих документов. Pipeline обработки:

Watchdog — мониторинг папки /inbox
Определение типа — PDF, DOCX, XLSX, изображение
Конвертация — OCR через GPT-5 mini Vision → Markdown
Автоклассификация — category, access_level, brand_id
YAML-заголовок — добавление метаданных
Индексация — загрузка в Timeweb KB

Поддерживаемые форматы:

Формат	Метод обработки
PDF (текстовый)	PyMuPDF → Markdown
PDF (скан)	GPT-5 mini Vision (OCR)
DOCX	python-docx → Markdown
XLSX	openpyxl → Markdown таблицы
Изображения	GPT-5 mini Vision (OCR)
Markdown	Без конвертации

4.6 Система уведомлений

Источник	Событие	Уровень	Получатели
Reputation	Новый отзыв	info	Manager (по бренду)
Reputation	Негативный отзыв (1-2 ★)	warning	Manager + Senior
Watcher	Демпинг-алерт	warning	Manager
Marketing	Превышен бюджет	warning	Manager
Marketing	Кампания приостановлена	warning	Manager + Senior
ETL	Документ в карантине	warning	Administrator
System	Ошибка сервиса	critical	Administrator

5. Функциональные модули

5.1 Knowledge (Корпоративная база знаний)

Версия ТЗ: 1.1 (8 разделов)
Назначение: RAG-система для ответов на вопросы сотрудников по внутренним документам.

Ключевые функции

Функция	Описание
Семантический поиск	Поиск по регламентам, инструкциям, FAQ
Информация о товарах	Размерные сетки, состав тканей, характеристики
Фильтрация по доступу	Автоматическое ограничение видимости
Указание источника	Каждый ответ со ссылкой на документ

Уровни доступа к документам

Уровень	Код	Кто видит
Публичный	`staff`	Все сотрудники
Рабочий	`manager`	Manager+ (с фильтрацией по бренду)
Аналитика	`senior`	Senior+
Финансы	`director`	Director+

Типичные запросы

Роль	Примеры
Staff	«Как оформить возврат?», «Какой состав у артикула X?»
Manager	«Регламент работы с браком», «Размерная сетка бренда»
Director	«Финансовые отчёты за Q1», «Условия договора с поставщиком»

Зависимости от Core

Компонент	Использование
Middleware	Авторизация, prompt-инъекция для фильтрации
ETL	Конвертация и индексация документов
PostgreSQL	Метаданные документов
Timeweb KB	Векторный поиск

5.2 Reputation (Управление репутацией)

Версия ТЗ: 2.1 (7 разделов)
Назначение: Автоматизация работы с отзывами и вопросами покупателей.

Ключевые функции

Функция	Описание
Polling	Сбор отзывов каждые 15 минут через API
AI-анализ	Классификация тональности, выявление тем
Vision-анализ	Анализ фотографий на наличие дефектов
Генерация ответов	Персонализированные ответы с учётом товара
Модерация	Интерфейс для утверждения/редактирования
Публикация	Отправка через API маркетплейсов

Workflow

Адаптация под бренд

Бренд	Тон ответов	Пример
Охана Маркет	Деловой, экспертный	«Благодарим за обратную связь. Данная модель…»
Охана Кидс	Мягкий, дружелюбный	«Спасибо, что поделились! Рады, что малышу понравилось…»

Зависимости

Компонент	Использование
Middleware	Авторизация, роутинг, фильтрация
Knowledge	Данные о товарах для генерации ответов
Notifications	Алерты о новых отзывах
Celery	Фоновые задачи polling

5.3 Watcher (Мониторинг цен)

Версия ТЗ: 2.0 (7 разделов)
Назначение: Автоматический сбор данных о ценах и остатках конкурентов.

Ключевая особенность

Watcher Agent копирует cookies из браузера менеджера в конце рабочего дня. Это позволяет агенту авторизоваться на маркетплейсе как менеджер и видеть:

Специальные цены (СПП) на Wildberries
Персональные предложения
Закрытую информацию о ставках

Фактически, агент становится «ночным менеджером» — работает от имени сотрудника, пока тот отдыхает.

Ключевые функции

Функция	Описание
Распределённый парсинг	Офисные ПК с USB-модемами (3-15 агентов)
Browser Cloning	Копирование профиля и cookies Chrome
AI-извлечение	GPT-5 mini парсит данные из текста страницы
История цен	Хранение 5 лет без агрегации
Демпинг-алерты	Уведомления при снижении цены конкурентом
Защита от блокировок	Ротация IP, эмуляция поведения, Panic Mode

Объём мониторинга

Параметр	Значение
Собственных SKU	~3 000 (на 3 маркетплейсах)
Конкурентов	~30 продавцов
SKU конкурентов	~30 000
Всего URL/ночь	~33 000

Режимы работы

Время	Режим	Описание
08:00–20:00	Дневной	Менеджеры работают, агенты неактивны
20:00–21:00	Вечерний	Копирование cookies, переключение на модемы
21:00–07:00	Ночной	Агенты парсят ~33 000 URL
07:00–08:00	Утренний	Возврат на офисную сеть, очистка

Защита от блокировок

Механизм	Описание
USB-модемы	Каждый агент — отдельный мобильный IP
Split Tunneling	Трафик агента через модем, системный — через офис
Browser Cloning	Реальный профиль Chrome с cookies менеджера
IP Semaphore	Один IP — один поток к домену
Эмуляция	Скролл, паузы, движения мыши (кривые Безье)
Panic Mode	CAPTCHA → остановка + алерт + перезагрузка модема

Потребители данных

Модуль	Использование данных Watcher
Marketing	Реальные ставки конкурентов для Bid Correction
Scout	Данные о ценах/конкурентах для анализа ниш
Lex	Использует инфраструктуру агентов

5.4 Content Factory (SEO и контент)

Версия ТЗ: 1.0 (7 разделов)
Назначение: Генерация SEO-оптимизированных описаний карточек товаров.

Ключевые функции

Функция	Описание
Генерация Title	SEO-оптимизированные названия
Генерация Description	Продающие описания с ключевыми словами
Генерация Attributes	Заполнение характеристик
SEO-теги	Ключевые слова для поисковой оптимизации
Visual Prompting	ТЗ для дизайнера
Модерация	Проверка перед публикацией
Автопубликация	Отправка через API маркетплейсов

Pipeline генерации

Этап	Модель AI	Описание
Semantics	GPT-5 mini	Анализ конкурентов, TF-IDF, частотный словарь
Creative Writing	Claude Opus 4.5	Генерация Title, Description, Attributes
Visual Prompting	GPT-5 mini	ТЗ для дизайнера на основе негативных отзывов

Workflow

Бизнес-метрики

Метрика	Цель
Рост органического трафика	+20%
Время создания карточки	С 2 часов до 15 минут
Контент без существенных правок	90%

5.5 Marketing (Биддер)

Версия ТЗ: 1.0 (7 разделов)
Назначение: Автоматическое управление рекламными кампаниями.

Поддерживаемые типы рекламы

Платформа	Типы рекламы
Wildberries	Аукцион (поиск), Автоматическая кампания, Каталог
Ozon	Трафареты, Продвижение в поиске, Брендовая полка
Яндекс.Маркет	Буст продаж, Рекомендации товаров

Ключевые функции

Функция	Описание
Управление кампаниями	Создание, редактирование, пауза, архивирование
Стратегии биддинга	4 стратегии автоматической корректировки
Safety Logic	Пауза неэффективных ключей/кампаний
Budget Control	Контроль дневных и общих бюджетов
Bid Correction	Корректировка на основе данных Watcher
Мониторинг	CTR, CPC, CPO, ДРР в реальном времени
AI-инсайты	Рекомендации по оптимизации (Claude Opus 4.5)

Стратегии биддинга

Стратегия	Описание	Применение
Удержание позиции	Поддержание заданной позиции	Ключевые товары
Минимальная цена	Минимальная ставка для показа	Экономия бюджета
Агрессивный рост	Максимизация показов	Новые товары, акции
ROI-оптимизация	Ставка на основе целевого ДРР	Рентабельность

Safety Logic

Условие	Действие
CTR < Target AND Views > 1000	Пауза ключа
Spent ≥ Daily Limit	Пауза кампании
ДРР > Max ДРР	Пауза ключа
Рекомендуемая ставка > Max Bid	Не повышать + алерт

Алгоритм работы (каждые 15 минут)

Зависимости

Компонент	Использование
Middleware	Роутинг, API маркетплейсов
Watcher	Обязательно — данные о ставках конкурентов
Notifications	Алерты о событиях

5.6 Scout (Предиктивная аналитика)

Версия ТЗ: 1.0 (7 разделов)
Назначение: Оценка целесообразности выхода в новую товарную нишу.

Ключевые функции

Функция	Описание
Trend Mining	Анализ динамики спроса (Wordstat, MP Analytics)
Competitor Analysis	ТОП-50 товаров категории, Monopoly Rate
Unit-Calc	Расчёт unit-экономики с учётом всех расходов
AI Verdict	Рекомендация «светофор» с обоснованием
History	Сохранение всех анализов
Export	Выгрузка в PDF/Excel

Система «Светофор»

Метрики для оценки:

Метрика	Описание	Источник
Trend Slope	Коэффициент роста/падения спроса	Wordstat, MP Analytics
Monopoly Rate	Доля рынка ТОП-3 продавцов	Watcher
Expected Margin	Расчётная чистая маржа	Unit-Calc

Пороговые значения:

Метрика	🟢 GREEN	🟡 YELLOW	🔴 RED
Trend Slope	> 0.15	0–0.15	< 0
Monopoly Rate	< 50%	50–70%	> 70%
Expected Margin	> 25%	15–25%	< 15%

Итоговый вердикт:

Вердикт	Условие
🟢 GO	Все зелёные или 2 зелёные + 1 жёлтая
🟡 CONSIDER	Смешанные показатели
🔴 RISKY	Хотя бы одна красная или все жёлтые

Входные данные

Параметр	Формат	Пример
Категория	URL или текст	«летние платья, Wildberries»
Закупочная цена	Число или диапазон	500 ₽ или «от 400 до 600»

Зависимости

Компонент	Использование
Middleware	Роутинг, фильтрация
Watcher	Обязательно — данные о конкурентах

5.7 CFO (Финансовый директор)

Версия ТЗ: 1.0 (7 разделов)
Назначение: Управленческий учёт, P&L, ABC-анализ.

Ключевые функции

Функция	Описание
Data Ingestion	Ежедневный импорт из API маркетплейсов и Excel
Cost Mapping	Сопоставление выручки с себестоимостью из 1С
P&L Reports	Отчёты по SKU, категориям, брендам, маркетплейсам
ABC-анализ	Классификация SKU по вкладу в прибыль
AI Insights	Текстовые выводы и рекомендации
Custom Reports	Кастомные отчёты по запросу директора
Alerts	Уведомления об убыточных SKU и аномалиях

ABC-анализ

Класс	Доля в прибыли	Описание
A	80%	Ключевые SKU, генерирующие основную прибыль
B	15%	Средние SKU со стабильным вкладом
C	5%	Аутсайдеры с минимальным вкладом
D	—	Убыточные SKU (отрицательная маржа)

Источники данных

Источник	Периодичность	Данные
Wildberries API	Ежедневно	Продажи, комиссии, логистика
Ozon API	Ежедневно	Транзакции
Яндекс.Маркет API	Ежедневно	Транзакции
1С (XLS/CSV)	Еженедельно	Barcode → COGS

Учитываемые расходы (v1.0)

Себестоимость товара (COGS)
Комиссия маркетплейса
Логистика до покупателя
Обратная логистика (возвраты)
Хранение на складе МП
Реклама на маркетплейсах

Доступ к функциям

Функция	Senior	Director	Admin
P&L по категориям	✅	✅	✅
P&L по брендам	✅	✅	✅
ABC-анализ	✅	✅	✅
P&L по SKU	❌	✅	✅
Консолидированный P&L	❌	✅	✅
Себестоимость по SKU	❌	✅	✅
Кастомные отчёты	❌	✅	✅

Зависимости

Компонент	Использование
Middleware	Фильтрация по роли
ETL	Импорт файлов из 1С
PostgreSQL	Таблица `financial_transactions`
Knowledge	Хранение бухгалтерской первички

5.8 Lex (Правовой мониторинг)

Версия ТЗ: 1.0 (7 разделов)
Назначение: Автоматический сбор правовых документов для e-commerce.

Ключевая особенность

Lex работает на инфраструктуре Watcher, но с другими целями:

Параметр	Watcher	Lex
Цели парсинга	WB, Ozon, YM	КонсультантПлюс, Гарант
Тип данных	Цены, остатки, рейтинги	Правовые документы
Output	JSON → PostgreSQL	Markdown → Knowledge Base
Cookies	Требуются (менеджера МП)	Не требуются
Расписание	Ежедневно 21:00–07:00	Выходные + вечера

Ключевые функции

Функция	Описание
Парсинг источников	КонсультантПлюс, Гарант (в окна бесплатного доступа)
AI-фильтрация	Оценка релевантности для fashion e-commerce
AI-классификация	Категория, уровень релевантности
AI-резюме	Краткое описание и влияние на бизнес
Индексация	Загрузка в Knowledge Base
Алерты	Уведомления о новых документах

Категории документов

Категория	Код	Примеры
Торговля	`trade`	Маркетплейсы, дистанционная торговля
Маркировка	`marking`	Честный ЗНАК, лёгкая промышленность
Права потребителей	`consumer_rights`	Возврат, гарантия, претензии
Реклама	`advertising`	Интернет-реклама, таргетинг
Налоги	`tax`	НДС, УСН, налог на прибыль
Труд	`labor`	Удалённая работа, ГПХ
Персональные данные	`personal_data`	Обработка ПДн

Уровни релевантности

Уровень	Код	Описание
Высокая	`high`	Напрямую влияет (маркетплейсы, маркировка одежды)
Средняя	`medium`	Косвенно влияет (общие нормы торговли, налоги)
Низкая	`low`	Потенциально релевантно (смежные отрасли)

Зависимости

Компонент	Использование
Watcher	Обязательно — инфраструктура агентов
Knowledge	Хранение документов
ETL	Индексация
Notifications	Алерты

6. Технологический стек

6.1 Backend

Компонент	Технология	Версия
API	FastAPI	0.109+
Фоновые задачи	Celery	5.3+
Брокер	Redis	7.x
База данных	PostgreSQL	16
Векторный поиск	OpenSearch	Managed
Web-сервер	Nginx	1.24
Контейнеризация	Docker	24.x

6.2 Frontend

Компонент	Технология
Интерфейс	Open WebUI
Real-time	WebSocket
Мобильные	PWA

6.3 AI-модели

Задача	Модель	Провайдер
Рутинные операции	GPT-5 mini	OpenAI
OCR, классификация	GPT-5 mini Vision	OpenAI
Креатив, аналитика	Claude Opus 4.5	Anthropic
RAG	Timeweb AI Agent	Timeweb
Embeddings	text-embedding-3-small	OpenAI

6.4 Инфраструктура

Компонент	Провайдер
VPS	Timeweb Cloud (4 vCPU, 8 GB)
PostgreSQL	Timeweb Managed
AI Agent + KB	Timeweb Cloud
SSL	Let’s Encrypt
Watcher Agents	Офисные ПК (3-15 шт.) + USB-модемы

6.5 Основные библиотеки Python

Библиотека	Назначение
FastAPI	REST API framework
SQLAlchemy	ORM для PostgreSQL
Celery	Фоновые задачи
aiohttp	Асинхронные HTTP-запросы
Playwright	Браузерная автоматизация (Watcher)
PyMuPDF	Обработка PDF
python-docx	Обработка DOCX
openpyxl	Обработка XLSX
Pydantic	Валидация данных

7. План реализации

7.1 Этапы внедрения

Этап	Название	Период	Длительность	Модули
0	Core	Янв–Фев	8 недель	Инфраструктура, Open WebUI, Middleware, ETL
1	Операции	Мар–Апр	9 недель	Knowledge, Reputation, Watcher
2	Продажи	Май–Июн	9 недель	Content Factory, Marketing, Scout
3	Риски	Июл–Авг	9 недель	CFO, Lex, Интеграционное тестирование

7.2 Диаграмма Ганта

7.3 Ключевые даты (Milestones)

Дата	Milestone	Критерий готовности
28.02.2026	Core Ready	Open WebUI работает, ETL обрабатывает документы
30.04.2026	Ops Ready	Knowledge, Reputation, Watcher в production
30.06.2026	Sales Ready	Content Factory, Marketing, Scout в production
31.08.2026	Full Release	Все 8 модулей, обучение персонала завершено

7.4 Зависимости модулей

8. Глоссарий

Термин	Определение
ADOLF	Automated Digital Operations & Logistics Framework — название системы
Core	Ядро системы: инфраструктура, авторизация, ETL, уведомления
Middleware	FastAPI-сервис между Open WebUI и AI/модулями
ETL	Extract-Transform-Load — процесс обработки документов
KB	Knowledge Base — база знаний (Timeweb OpenSearch)
RAG	Retrieval-Augmented Generation — поиск + генерация ответа
Pipeline	Агент в Open WebUI с набором инструментов
Function Calling	Автоматический выбор инструмента LLM на основе запроса
Prompt-инъекция	Добавление контекста (роль, бренд) в запрос к AI
Watcher Agent	Клиентское приложение на офисном ПК для парсинга
Browser Cloning	Копирование профиля и cookies браузера менеджера
Split Tunneling	Разделение трафика: агент через модем, система через офис
Panic Mode	Аварийная остановка агента при CAPTCHA/блокировке
Демпинг-алерт	Уведомление о снижении цены конкурентом ниже порога
СПП	Скидка постоянного покупателя (Wildberries)
Unit-экономика	Расчёт прибыльности единицы товара
ABC-анализ	Классификация SKU по вкладу в прибыль (A-80%, B-15%, C-5%)
Monopoly Rate	Доля рынка, занятая ТОП-3 продавцами в категории
ДРР	Доля рекламных расходов
Safety Logic	Автоматические правила защиты от неэффективных расходов
TF-IDF	Term Frequency-Inverse Document Frequency — метод оценки важности слов

Приложение А: Бюджет инфраструктуры

Ежемесячные расходы

Статья	Сумма
VPS (4 vCPU, 8 GB)	~3 000 ₽
PostgreSQL (Managed)	~1 500 ₽
Timeweb AI + KB	~2 500 ₽
GPT-5 mini	~3 000 ₽
Claude Opus 4.5	~4 000 ₽
Прочее	~1 000 ₽
Итого	~15 000 ₽

Единоразовые расходы

Статья	Сумма
USB-модемы Huawei E3372h (5 шт.)	~5 000 ₽
SIM-карты (5 шт.)	~1 500 ₽
Итого	~6 500 ₽

Приложение Б: Структура документации модулей

Каждый модуль имеет унифицированную структуру из 7-8 разделов:

Раздел	Содержание
0. Introduction	Обзор, роли, быстрый старт
1. Architecture	Компоненты, зависимости, интеграции
2. Data Sources / Adapters	Источники данных, API маркетплейсов
3. AI Pipeline	Алгоритмы обработки, промпты
4. Open WebUI	Pipeline, Tools, интерфейс
5. Database	Схема базы данных
6. Scenarios	Пользовательские сценарии
7. Celery	Фоновые задачи

Текущее состояние документации

Модуль	Разделов	Объём	Статус
Core	9	~200 КБ	✅ Готово
Knowledge	9	~70 КБ	✅ Готово
Reputation	7	~140 КБ	✅ Готово
Watcher	7	~300 КБ	✅ Готово
Content Factory	7	~260 КБ	✅ Готово
Marketing	7	~330 КБ	✅ Готово
Scout	7	~380 КБ	✅ Готово
CFO	7	~260 КБ	✅ Готово
Lex	7	~280 КБ	✅ Готово
Shop	6	~120 КБ	✅ Готово
Office	8	~80 КБ	✅ Готово
Logistic	9	~150 КБ	✅ Готово

Приложение В: Функционал v2.0 (планы)

Модуль	Планируемый функционал
Core	Голосовой интерфейс (STT/TTS), Push-уведомления (PWA), Grafana-дашборд
Knowledge	Версионирование документов, автоматическая переиндексация
Reputation	Vision Analyzer — анализ фото на брак, Cross-Sell Engine
Watcher	Split Tunneling, 3-5 потоков на агент, продвинутая эмуляция
Content Factory	Rich-контент (HTML), Vision-анализ фото, интеграция с Reputation
Marketing	Автовозобновление ключей, A/B тестирование, интеграция с CFO
Scout	Интеграция с CFO, автомониторинг ниш, учёт сезонности
CFO	Прямая интеграция 1С, расширенные расходы, бюджетирование
Lex	Дополнительные источники (6 шт.), дайджесты, интеграции с модулями
Shop	Ответы на отзывы, управление каталогом, синхронизация цен и остатков, интеграция с CFO
Office	Алерты при смене статуса, быстрые действия, исторические графики метрик
Logistic	ML-прогнозирование спроса, интеграция с Ozon/YM, авто-заявки на поставку, учёт сезонности

Приложение Г: Контакты и ответственные

Область	Ответственный
Техническая архитектура	Backend Team Lead
Инфраструктура	DevOps
Бизнес-процессы	Project Manager
Финансы	Director
Юридические вопросы	Director + внешний юрист

Документ подготовлен: Январь 2026
Версия документа: 4.3
Статус: Актуальная версия
Заменяет: ADOLF_OVERVIEW_v4_2.md, ADOLF_OVERVIEW_v4_1.md

Platform

​1. Введение

​1.1 Назначение системы

​1.2 Бизнес-контекст

​1.3 Проблемы и решения

​1.4 Ключевые принципы

​1.5 Состав системы

​2. Архитектура верхнего уровня

​2.1 Слои системы

​2.2 Компоненты Core

​2.3 Внешние сервисы

​2.4 Watcher Agents

​2.5 Поток запроса пользователя

​2.6 Поток обработки документа (ETL)

​3. Ролевая модель

​3.1 Иерархия ролей

​3.2 Матрица доступа к модулям

​3.3 Разграничение по брендам

​3.4 Механизм фильтрации

​4. Core (Ядро системы)

​4.1 Назначение

​4.2 Компоненты Core

​4.3 Open WebUI

​4.4 Middleware

​4.5 ETL Daemon

​4.6 Система уведомлений

​5. Функциональные модули

​5.1 Knowledge (Корпоративная база знаний)

​Ключевые функции

​Уровни доступа к документам

​Типичные запросы

​Зависимости от Core

​5.2 Reputation (Управление репутацией)

​Ключевые функции

​Workflow

​Адаптация под бренд

​Зависимости

​5.3 Watcher (Мониторинг цен)

​Ключевая особенность

​Ключевые функции

​Объём мониторинга

​Режимы работы

​Защита от блокировок

​Потребители данных

​5.4 Content Factory (SEO и контент)

​Ключевые функции

​Pipeline генерации

​Workflow

​Бизнес-метрики

​5.5 Marketing (Биддер)

​Поддерживаемые типы рекламы

​Ключевые функции

​Стратегии биддинга

​Safety Logic

​Алгоритм работы (каждые 15 минут)

​Зависимости

​5.6 Scout (Предиктивная аналитика)

​Ключевые функции

​Система «Светофор»

​Входные данные

​Зависимости

​5.7 CFO (Финансовый директор)

​Ключевые функции

​ABC-анализ

​Источники данных

​Учитываемые расходы (v1.0)

​Доступ к функциям

​Зависимости

​5.8 Lex (Правовой мониторинг)

​Ключевая особенность

​Ключевые функции

​Категории документов

​Уровни релевантности

​Зависимости

​6. Технологический стек

​6.1 Backend

​6.2 Frontend

​6.3 AI-модели

​6.4 Инфраструктура

​6.5 Основные библиотеки Python

1. Введение

1.1 Назначение системы

1.2 Бизнес-контекст

1.3 Проблемы и решения

1.4 Ключевые принципы

1.5 Состав системы

2. Архитектура верхнего уровня

2.1 Слои системы

2.2 Компоненты Core

2.3 Внешние сервисы

2.4 Watcher Agents

2.5 Поток запроса пользователя

2.6 Поток обработки документа (ETL)

3. Ролевая модель

3.1 Иерархия ролей

3.2 Матрица доступа к модулям

3.3 Разграничение по брендам

3.4 Механизм фильтрации

4. Core (Ядро системы)

4.1 Назначение

4.2 Компоненты Core

4.3 Open WebUI

4.4 Middleware

4.5 ETL Daemon

4.6 Система уведомлений

5. Функциональные модули

5.1 Knowledge (Корпоративная база знаний)

Ключевые функции

Уровни доступа к документам

Типичные запросы

Зависимости от Core

5.2 Reputation (Управление репутацией)

Ключевые функции

Workflow

Адаптация под бренд

Зависимости

5.3 Watcher (Мониторинг цен)

Ключевая особенность

Ключевые функции

Объём мониторинга

Режимы работы

Защита от блокировок

Потребители данных

5.4 Content Factory (SEO и контент)

Ключевые функции

Pipeline генерации

Workflow

Бизнес-метрики

5.5 Marketing (Биддер)

Поддерживаемые типы рекламы

Ключевые функции

Стратегии биддинга

Safety Logic

Алгоритм работы (каждые 15 минут)

Зависимости

5.6 Scout (Предиктивная аналитика)

Ключевые функции

Система «Светофор»

Входные данные

Зависимости

5.7 CFO (Финансовый директор)

Ключевые функции

ABC-анализ

Источники данных

Учитываемые расходы (v1.0)

Доступ к функциям

Зависимости

5.8 Lex (Правовой мониторинг)

Ключевая особенность

Ключевые функции

Категории документов

Уровни релевантности

Зависимости

6. Технологический стек

6.1 Backend

6.2 Frontend

6.3 AI-модели

6.4 Инфраструктура

6.5 Основные библиотеки Python

7. План реализации