MADS_Презентация_Обучение_Служением

1.

MADS — Многоагентная система
автоматизации учебных задач

2.

Команда проекта
Студентразработчик
ПГС, 1 курс | СамГТУ
Архитектура,
разработка,
развёртывание

3.

Проблема
• Нейросетевые модели (ChatGPT, DeepSeek) допускают ошибки в технических
расчётах и не верифицируют результат
• Оформление формул, схем и пояснительных записок вручную занимает
многие часы при высоком риске ошибки
• Официальные подписки на AI-сервисы (ChatGPT Plus, Claude Pro) финансово
недоступны большинству студентов

4.

Цель проекта
• Разработать и развернуть в Telegram многоагентную систему, автоматизирующую
полный цикл работы с учебными задачами студентов технических специальностей
• Обеспечить каждый ответ слоем верификации и генерацией готового PDFдокумента с LaTeX-форматированием формул
• Сделать инструмент доступным по цене: через Telegram Stars — значительно
дешевле подписок на зарубежные AI-сервисы

5.

Задачи проекта
• Проектирование трёхуровневой агентной архитектуры: Диспетчер (Gemini Flash) →
Исполнитель (DeepSeek) → Верификатор (Python Sandbox)
• Реализация модуля генерации PDF: LaTeX-форматирование формул и
структурированный вывод пояснительных записок
• Развёртывание на VPS-сервере (Ubuntu 22.04): настройка systemd, nginx и системы
мониторинга
• Проведение пилотного тестирования в студенческой аудитории и сбор обратной
связи

6.

Продукт/Технология
проекта
• Telegram-бот MADS на базе Python (aiogram, asyncio) — интерфейс для студента
• Level 1 — Диспетчер (Gemini Flash): классифицирует запрос, распределяет по
агентам
• Level 2 — Верификатор: вторая модель проверяет логику решения, Python Sandbox
запускает код
• Level 3 — LaTeX Engine: собирает готовый PDF-файл с оформленными формулами
и пояснениями
• Монетизация через Telegram Stars: доступ в 3–5 раз дешевле официальных
подписок

7.

Планы дальнейшей
реализации
• Расширение базы дисциплин: поддержка задач по сопромату, строительной
механике, физике и математическому анализу
• Масштабирование аудитории: студенты смежных технических специальностей,
абитуриенты (подготовка к ЕГЭ)
• Архитектурная гибкость: при ограничениях Telegram — перенос интерфейса на PWA
с сохранением всей бэкенд-логики
• Реферальная программа: PDF-решение само рекламирует сервис при пересылке
между студентами

8.

Спасибо за внимание!
Проект MADS — открыт для вопросов и обратной связи