Актуальность и идея проекта
План разработки системы
Описание результата + Демонстрация
Описание результата + Демонстрация
Описание результата + Демонстрация
Описание результата + Демонстрация
Описание результата + Демонстрация
Описание результата + Демонстрация
Описание результата + Демонстрация
Метрики оценки качества по результату
Обоснование выбранных метрик
Итоги (Ожидание/Полученный результат)
1.95M

проект

1.

Финансовый менеджер VibeCoin
Команда: VibeFinanceTeam
16.12.2025

2. Актуальность и идея проекта

2

3. План разработки системы

Этап 1: Создание github-репозитория, установка cursor,
создание агента-классификатора, внедрение LangGraph,
настройка системного промпта (Недели 1-2)
Результат: создали агента-классификатора и
интегрировали LangGraph
Этап 2: Создание агента-психолога, объединение его с
классификатором, создание фронтенда приложения и базы
данных (Недели 3-4)
Результат: VibeCoin научился записывать траты в
базу, появились ответные реакции агентапсихолога и демоверсия проекта
Этап 3: Улучшение психолога, создание response to the
general querry, создание агента недельных отчетов, для
улучшения маршрутизации запросов пользователя создание
агента - роутера (Недели 5-6)
Этап 4: Работа над созданием агента-визуализатора,
разбиение его на 2 части: одна отвечает за работу в
чате. вторая выводит графики в отдельном окне(Недели 78)
Результат: Приложение научилось распознавать
разные виды запросов и выдавать недельный отчет
Этап 5: Добавление агента, сохраняющего цели, и создание
голосового ввода, добавление возможности вносить сумму
на поставленные цели (Недели 9-10)
Результат: Стал работать голосовой ввод и
появилась возможность поставить цели
Этап 6: Финальная полировка: тестирование и улучшение
промптов, общая настройку системы (Недели 11-12)
Результат: Итоговая версия приложения
Результат: Приложение начало визуализировать
анализ трат
3

4. Описание результата + Демонстрация

Работа классификатора и
психолога
4

5. Описание результата + Демонстрация

История трат
5

6. Описание результата + Демонстрация

Цели (агент постановки
целей)
6

7. Описание результата + Демонстрация

Процесс постановки цели
7

8. Описание результата + Демонстрация

Нейтральное общение
8

9. Описание результата + Демонстрация

Работа агента-аналитика
9

10. Описание результата + Демонстрация

Работа агентавизуализатора
10

11. Метрики оценки качества по результату


Метрика
Точность классификации
трат
Доля корректно распознанных пар (стандартная
категория + психологическая категория) из 100
тестовых запросов.
Целевое значение: ≥ 80%.
Согласованность поведения Доля ответов агентов, не содержащих вымышленных
агентов (отсутствие
фактов (сумм, категорий, графиков).
галлюцинаций)
Целевое значение: ≤ 20% галлюцинаций.
Точность маршрутизации
запросов (агент-роутер)
Доля корректно определённых интентов («запись
траты», «анализ», «поддержка», «цель» и т.д.).
Целевое значение: ≥ 80%.
Корректность обработки
голосового ввода
Доля запросов, успешно прошедших предобработку и
корректно маршрутизированных после обработки голоса.
Целевое значение: ≥ 80%.
11

12. Обоснование выбранных метрик

Метрики
Обоснование
Точность классификации
трат
Классификация — первый этап всей системы. От неё
зависят все последующие действия: анализ, поддержка,
визуализация. Если классификатор ошибается,
остальные агенты работают с искажёнными данными
Отсутствие галлюцинаций
Одна из главных выявленных проблем— склонность
«выдумывать» факты. В финансовом помощнике это
недопустимо
Точность маршрутизации
запросов (агент-роутер)
Мультиагентная система эффективна, только если
правильно выбирает инструменты – агентов
Корректность обработки
голосового ввода
Голосовой ввод такой же инструмент, как и текстовый
ввод, его поддерживают все современные и
востребованные приложения
12

13. Итоги (Ожидание/Полученный результат)

Ожидание
Полученный результат
Обеспечить точность автоматической
категоризации финансовых трат на
уровне не менее 70% при проверке на
тестовой выборке с эталонной
разметкой.
Точность категоризации около 70% при
проверке на тестовой выборке с эталонной
разметкой.
Создать систему управления агентами –
через агента-оркестратора и агентароутера, чтобы каждый специальный вид
запросов клиента был сопровожден
правильной реакцией
Реализовано управление системой через
агентов с высокой точностью – более 80
процентов запросов обрабатываются в
соответствии с их типом
Внедрить систему голосового ввода и
визуализации – характерные черты
современных проектов
Внедрена система визуализации статистики
и голосового ввода
13

14.

Национальный
исследовательский
ядерный университет
Спасибо за
внимание!
16.12.2025
English     Русский Правила