---
title: "Налаштування агентів ШІ"
description: "Налаштуйте алгоритми підбору ШІ Ring та створіть кастомних агентів ШІ для спеціалізованих випадків використання"
locale: "uk"
---
# Налаштування агентів ШІ

> **Info**
> **Філософія ШІ Ring**: "ШІ має оркеструвати співпрацю людей, а не заміняти її." Налаштуйте алгоритми підбору відповідно до конкретних потреб та патернів співпраці вашої спільноти.

Ring постачається з потужними можливостями підбору ШІ одразу з коробки, але справжня сила лежить у налаштуванні. Цей посібник покаже вам, як:

- Модифікувати 8-факторний алгоритм підбору
- Додати домен-специфічні критерії підбору
- Створити кастомних агентів ШІ для спеціалізованих завдань
- Тренувати моделі на даних вашої спільноти
- Інтегрувати зовнішні сервіси ШІ

## Розуміння архітектури ШІ Ring

### Основні компоненти ШІ

**1. Рушій підбору можливостей**
```
Профіль користувача + Можливість → Аналіз ШІ → Оцінка підбору (0-100)
                                      ↓
Фактори підбору → Зважене оцінювання → Рекомендації
```

**2. Агенти ШІ**
```
Менеджер складу → Логіст → Бухгалтер → Продажі → Аналітик
                                      ↓
Координатор спільноти → Персональний агент → Кастомні агенти
```

**3. Система навчання**
```
Взаємодії користувачів → Зворотний зв'язок → Оновлення моделі → Покращений підбір
```

### Огляд алгоритму підбору

Ring використовує 8-факторну систему оцінювання:

{`skills_match: { weight: 0.25, description: "Відповідність технічних навичок" },
  experience_level: { weight: 0.20, description: "Сумісність рівня досвіду" },
  location_proximity: { weight: 0.15, description: "Географічна доступність" },
  availability_timeline: { weight: 0.15, description: "Відповідність часових зобов'язань" },
  budget_compatibility: { weight: 0.10, description: "Відповідність бюджетних очікувань" },
  past_collaboration: { weight: 0.08, description: "Попередні успішні партнерства" },
  industry_expertise: { weight: 0.05, description: "Домен-специфічні знання" },
  language_compatibility: { weight: 0.02, description: "Відповідність мови спілкування" },
};`}

## Налаштування алгоритму підбору

### 1. Налаштування ваг факторів

  
**Проаналізуйте патерни вашої спільноти:**

    Спочатку зрозуміти, що найважливіше для ваших користувачів:

    // lib/ai/custom-matching.ts

{`export const customMatchingFactors = {
      // Пріоритети вашої спільноти
      skills_match: { weight: 0.30, description: "Відповідність технічних навичок" },
      trust_score: { weight: 0.20, description: "Оцінка перевіреної репутації" },
      location_proximity: { weight: 0.10, description: "Географічна доступність" },
      // ... налаштуйте відповідно до ваших потреб
    };`}

  
**Створіть кастомну функцію оцінювання:**

    // lib/ai/matching/custom-scorer.ts

{`export function calculateCustomMatchScore(
      userProfile: UserProfile,
      opportunity: Opportunity
    ): MatchResult {
      let totalScore = 0;
      let maxScore = 0;

      for (const [factor, config] of Object.entries(customMatchingFactors)) {
        const score = calculateFactorScore(factor, userProfile, opportunity);
        const weightedScore = score * config.weight;

        totalScore += weightedScore;
        maxScore += config.weight;
      }

      const percentage = (totalScore / maxScore) * 100;

      return {
        score: Math.round(percentage),
        factors: Object.keys(customMatchingFactors),
        explanation: generateMatchExplanation(userProfile, opportunity, totalScore),
      };
    }`}

  
**Тестуйте та ітеруйте:**

    // Тестуйте ваше кастомне оцінювання

{`const testCases = [
      {
        user: { skills: ['react', 'typescript'], experience: 3 },
        opportunity: { skills: ['react', 'node'], budget: 5000 },
        expectedScore: 85,
      },
      // Додайте більше тестових випадків
    ];

    testCases.forEach(testCase => {
      const result = calculateCustomMatchScore(testCase.user, testCase.opportunity);
      console.assert(
        Math.abs(result.score - testCase.expectedScore) < 5,
        `Тест провалився: очікувано ${testCase.expectedScore}, отримано ${result.score}`
      );
    });`}

### 2. Додавання домен-специфічних факторів

  
**Визначте кастомні фактори:**

    // Для платформи охорони здоров'я

{`export const healthcareMatchingFactors = {
      medical_license: { weight: 0.25, type: 'boolean', description: "Дійсна медична ліцензія" },
      specialization_match: { weight: 0.20, type: 'enum', values: ['cardiology', 'neurology', 'pediatrics'] },
      hospital_privileges: { weight: 0.15, type: 'boolean', description: "Привілеї прийому в лікарні" },
      malpractice_insurance: { weight: 0.10, type: 'boolean', description: "Поточне покриття страховки від недбалості" },
      board_certification: { weight: 0.10, type: 'multiselect', values: ['ABIM', 'ABFM', 'ABO'] },
      years_experience: { weight: 0.10, type: 'range', min: 0, max: 50 },
      patient_volume_capacity: { weight: 0.05, type: 'number', description: "Ємність пацієнтів на місяць" },
      telehealth_capability: { weight: 0.05, type: 'boolean', description: "Налаштування технології телемедицини" },
    };`}

  
**Реалізуйте калькулятори факторів:**

    // lib/ai/factors/healthcare-factors.ts

{`export function calculateMedicalLicenseScore(profile: UserProfile): number {
      const hasLicense = profile.verifications?.medicalLicense?.status === 'verified';
      const isExpired = new Date(profile.verifications.medicalLicense.expiry) < new Date();

      if (!hasLicense) return 0;
      if (isExpired) return 25; // Часткова кредит за прострочену, але верифіковану

      return 100;
    }

    export function calculateSpecializationMatch(
      profile: UserProfile,
      opportunity: Opportunity
    ): number {
      const userSpecs = profile.specializations || [];
      const requiredSpecs = opportunity.requiredSpecializations || [];

      if (requiredSpecs.length === 0) return 100; // Немає конкретних вимог

      const matches = requiredSpecs.filter(spec => userSpecs.includes(spec));
      return (matches.length / requiredSpecs.length) * 100;
    }`}

  
**Додайте валідацію факторів:**

    // lib/schemas/healthcare-profile.ts

{`export const healthcareProfileSchema = baseProfileSchema.extend({
      medicalLicense: z.object({
        number: z.string(),
        state: z.string(),
        expiry: z.date(),
        status: z.enum(['pending', 'verified', 'expired']),
      }),
      specializations: z.array(z.string()),
      boardCertifications: z.array(z.string()),
      hospitalAffiliations: z.array(z.object({
        name: z.string(),
        privileges: z.array(z.string()),
      })),
    });`}

## Створення кастомних агентів ШІ

### 1. Архітектура агента

  
**Визначте інтерфейс агента:**

    // lib/ai/agents/base-agent.ts

{`export interface AIAgent {
      id: string;
      name: string;
      description: string;
      capabilities: string[];

      process(input: AgentInput): Promise;
      learn(feedback: AgentFeedback): Promise;
    }

    export interface AgentInput {
      type: 'opportunity_analysis' | 'user_matching' | 'market_insights' | 'custom';
      data: any;
      context?: AgentContext;
    }

    export interface AgentOutput {
      result: any;
      confidence: number;
      reasoning: string;
      suggestions?: AgentSuggestion[];
    }`}

  
**Створіть клас кастомного агента:**

    // lib/ai/agents/healthcare-agent.ts

{`export class HealthcareMatchingAgent implements AIAgent {
      id = 'healthcare-matcher';
      name = 'Спеціаліст з підбору в охороні здоров'я';
      description = 'Спеціалізований на підборі медичних професій для медичних можливостей';

      capabilities = [
        'medical_credential_verification',
        'specialization_matching',
        'compliance_checking',
        'risk_assessment'
      ];

      prompt = `
        Ви - спеціаліст з підбору медичних можливостей. Ваша роль - аналізувати
        медичні можливості та кваліфікації кандидатів з глибоким розумінням
        вимог медичної галузі, ліцензування та стандартів відповідності.

        Фокусуйтеся на: верифікації облікових даних, відповідності спеціалізацій,
        перевірці відповідності, оцінці ризиків та міркуваннях безпеки пацієнтів.
      `;

      async process(input: AgentInput): Promise {
        switch (input.type) {
          case 'opportunity_analysis':
            return this.analyzeHealthcareOpportunity(input.data);
          case 'user_matching':
            return this.matchHealthcareCandidate(input.data);
          default:
            throw new Error(`Непідтримуваний тип введення: ${input.type}`);
        }
      }

      private async analyzeHealthcareOpportunity(opportunity: Opportunity): Promise {
        // Медично-специфічний аналіз можливостей
        const credentialRequirements = this.extractCredentialRequirements(opportunity);
        const riskFactors = this.assessRiskFactors(opportunity);
        const complianceNeeds = this.identifyComplianceRequirements(opportunity);

        return {
          result: {
            credentialRequirements,
            riskFactors,
            complianceNeeds,
            recommendedCandidates: await this.findQualifiedCandidates(opportunity),
          },
          confidence: 0.92,
          reasoning: 'Аналіз на основі вимог медичного ліцензування та протоколів оцінки ризиків',
          suggestions: this.generateHealthcareSuggestions(opportunity),
        };
      }
    }`}

### 2. Тренування та навчання агентів

  
**Реалізуйте збір зворотного зв'язку:**

    // lib/ai/learning/feedback-collector.ts

{`export class FeedbackCollector {
      async collectMatchFeedback(
        userId: string,
        opportunityId: string,
        matchScore: number,
        userFeedback: UserFeedback
      ) {
        const feedback = {
          userId,
          opportunityId,
          originalScore: matchScore,
          userRating: userFeedback.rating, // 1-5 зірок
          userComments: userFeedback.comments,
          outcome: userFeedback.outcome, // 'hired', 'interviewed', 'rejected', 'no_response'
          timestamp: new Date(),
        };

        await this.storeFeedback(feedback);
        await this.updateAgentModel(feedback);
      }
    }`}

  
**Система безперервного навчання:**

    // lib/ai/learning/model-updater.ts

{`export class ModelUpdater {
      async updateMatchingModel(newFeedback: FeedbackData[]) {
        // Проаналізуйте патерни зворотного зв'язку
        const patterns = this.analyzeFeedbackPatterns(newFeedback);

        // Налаштуйте ваги факторів на основі ставок успіху
        const adjustedWeights = this.adjustWeightsBasedOnSuccess(patterns);

        // Оновіть промпти агентів новими інсайтами
        await this.updateAgentPrompts(patterns);

        // Перетренуйте модель, якщо потрібно
        if (this.shouldRetrainModel(patterns)) {
          await this.retrainModel(newFeedback);
        }
      }

      private analyzeFeedbackPatterns(feedback: FeedbackData[]) {
        return {
          highSuccessFactors: this.findHighSuccessFactors(feedback),
          lowSuccessFactors: this.findLowSuccessFactors(feedback),
          userPreferencePatterns: this.analyzeUserPreferences(feedback),
          marketTrendInsights: this.extractMarketTrends(feedback),
        };
      }
    }`}

## Інтеграція зовнішніх сервісів ШІ

### 1. Інтеграція LLM

  
**Налаштуйте провайдера LLM:**

    // lib/ai/providers/llm-provider.ts

{`export class LLMProvider {
      constructor(private apiKey: string, private model: string = 'gpt-4') {}

      async generateCompletion(prompt: string, options?: LLMOptions): Promise {
        const response = await fetch('https://api.openai.com/v1/chat/completions', {
          method: 'POST',
          headers: {
            'Authorization': `Bearer ${this.apiKey}`,
            'Content-Type': 'application/json',
          },
          body: JSON.stringify({
            model: this.model,
            messages: [{ role: 'user', content: prompt }],
            temperature: options?.temperature || 0.7,
            max_tokens: options?.maxTokens || 1000,
          }),
        });

        const data = await response.json();

        return {
          text: data.choices[0].message.content,
          usage: data.usage,
          model: data.model,
        };
      }
    }`}

  
**Створіть спеціалізовані промпти:**

    // lib/ai/prompts/healthcare-prompts.ts

{`export const healthcarePrompts = {
      opportunityAnalysis: `
        Проаналізуйте цю медичну можливість з точки зору підбору медичного персоналу:

        Можливість: {opportunity_description}

        Розгляньте:
        1. Необхідні медичні облікові дані та ліцензії
        2. Відповідність спеціалізацій та сумісність
        3. Потреби відповідності регуляціям
        4. Мікування оцінки ризиків
        5. Імплікації безпеки пацієнтів

        Надайте структурований аналіз з рекомендаціями для кваліфікованих кандидатів.
      `,

      candidateMatching: `
        Оцініть цього медичного працівника для наступної можливості:

        Профіль кандидата: {candidate_profile}
        Можливість: {opportunity_details}

        Оцініть:
        1. Статус верифікації облікових даних
        2. Відповідність спеціалізації
        3. Підходящість рівня досвіду
        4. Обмеження географії та доступності
        5. Потенційна придатність та рекомендації

        Надайте оцінку підбору (0-100) з детальним обґрунтуванням.
      `,
    };`}

### 2. Спеціалізовані сервіси ШІ

  
**Інтегруйте домен-специфічний ШІ:**

    
{`// Для охорони здоров'я - інтегруйте верифікацію медичних облікових даних
export class MedicalCredentialVerifier {
      async verifyLicense(licenseData: LicenseInfo): Promise {
        // Інтегруйте API медичних рад
        const verification = await this.queryMedicalBoardAPI(licenseData);

        return {
          status: verification.isValid ? 'verified' : 'invalid',
          details: verification.details,
          confidence: verification.confidence,
        };
      }

      async checkMalpracticeHistory(providerData: ProviderInfo): Promise {
        // Інтегруйте бази даних недбалості
        const history = await this.queryMalpracticeDatabase(providerData);

        return this.assessRiskLevel(history);
      }
    }`}

  
**Додайте функції на базі ШІ:**

    // lib/ai/features/smart-scheduling.ts

{`export class SmartSchedulingAI {
      async optimizeSchedule(
        provider: Provider,
        opportunities: Opportunity[],
        constraints: ScheduleConstraints
      ): Promise {
        const prompt = `
          Оптимізуйте графік цього медичного провайдера:

          Доступність провайдера: ${JSON.stringify(provider.availability)}
          Доступні можливості: ${JSON.stringify(opportunities)}
          Обмеження: ${JSON.stringify(constraints)}

          Розгляньте: ємність обсягу пацієнтів, час подорожей, вимоги облікових даних,
          баланс роботи та життя, оптимізація доходів.

          Надайте оптимізований тижневий графік з обґрунтуванням.
        `;

        const response = await this.llm.generateCompletion(prompt);
        return this.parseScheduleResponse(response);
      }
    }`}

## Тестування та валідація

### 1. Тестова структура агента

  
**Створіть набори тестів:**

    // lib/ai/testing/agent-tests.ts

{`export class AgentTestSuite {
      async testHealthcareAgent() {
        const agent = new HealthcareMatchingAgent();

        const testCases = [
          {
            input: {
              type: 'opportunity_analysis',
              data: mockCardiologyOpportunity,
            },
            expectedOutput: {
              hasCredentialRequirements: true,
              hasRiskAssessment: true,
              confidence: expect.any(Number),
            },
          },
          // Більше тестових випадків
        ];

        for (const testCase of testCases) {
          const result = await agent.process(testCase.input);
          this.assertMatchesExpected(result, testCase.expectedOutput);
        }
      }
    }`}

  
**Бенчмаркінг продуктивності:**

    // lib/ai/benchmarking/performance-tests.ts

{`export class PerformanceBenchmark {
      async benchmarkMatchingAccuracy() {
        const testDataset = await this.loadTestDataset();

        const results = {
          customAgent: await this.testAgent(new CustomAgent(), testDataset),
          defaultAgent: await this.testAgent(new DefaultAgent(), testDataset),
        };

        return {
          accuracy: this.calculateAccuracy(results),
          speed: this.calculateSpeed(results),
          userSatisfaction: this.calculateUserSatisfaction(results),
        };
      }
    }`}

### 2. A/B тестування покращень ШІ

  
**Налаштуйте A/B тестування:**

    // lib/ai/experiments/ab-testing.ts

{`export class ABTesting {
      async runMatchingExperiment(experimentConfig: ExperimentConfig) {
        const { controlGroup, testGroup } = await this.splitUsers();

        // Контрольна група використовує стандартний підбір
        const controlResults = await this.runMatchingForGroup(
          controlGroup,
          new DefaultMatchingAlgorithm()
        );

        // Тестова група використовує кастомний підбір
        const testResults = await this.runMatchingForGroup(
          testGroup,
          new CustomMatchingAlgorithm()
        );

        return this.analyzeExperimentResults(controlResults, testResults);
      }
    }`}

  
**Виміряйте метрики успіху:**

    // lib/ai/metrics/success-metrics.ts

{`export const successMetrics = {
      matchingAccuracy: {
        calculate: (matches: MatchResult[]) => {
          const successfulHires = matches.filter(m => m.outcome === 'hired');
          return successfulHires.length / matches.length;
        },
      },

      userSatisfaction: {
        calculate: (feedback: UserFeedback[]) => {
          const averageRating = feedback.reduce((sum, f) => sum + f.rating, 0) / feedback.length;
          return averageRating / 5; // Нормалізувати до 0-1
        },
      },

      timeToMatch: {
        calculate: (matches: MatchResult[]) => {
          const avgTime = matches.reduce((sum, m) => sum + m.timeToMatch, 0) / matches.length;
          return avgTime;
        },
      },
    };`}

## Розгортання та моніторинг

### 1. Конвеєр розгортання агента

  
**Контроль версій для агентів:**

    // lib/ai/deployment/agent-deployer.ts

{`export class AgentDeployer {
      async deployAgent(agent: AIAgent, environment: 'staging' | 'production') {
        // Перевірте агента
        await this.validateAgent(agent);

        // Створіть пакет розгортання
        const package = await this.createDeploymentPackage(agent);

        // Спочатку розгорніть на staging
        if (environment === 'production') {
          await this.deployToStaging(package);
          await this.runIntegrationTests();
        }

        // Розгорніть в цільове середовище
        await this.deployToEnvironment(package, environment);

        // Оновіть маршрутизацію
        await this.updateAgentRouting(agent.id, environment);

        // Моніторте продуктивність
        await this.startPerformanceMonitoring(agent.id);
      }
    }`}

  
**Можливість відкату:**

    
{`export async function rollbackAgent(agentId: string, version: string) {
const backup = await this.getAgentBackup(agentId, version);
      await this.restoreAgentFromBackup(backup);
      await this.updateAgentRouting(agentId, 'production');
    }`}

### 2. Моніторинг та аналітика ШІ

  
**Панель продуктивності агента:**

    // components/ai/agent-dashboard.tsx

{`export function AgentPerformanceDashboard() {
      const metrics = useAgentMetrics();

      return (
        
          
            Точність підбору
            
              {metrics.accuracy}%
              
                +{metrics.accuracyChange}% vs минулого тижня
              
            
          

          
            Час відповіді
            
              {metrics.avgResponseTime}ms
            
          

          
            Задоволеність користувачів
            
              {metrics.satisfaction}/5
            
          

          
            Активні агенти
            
              {metrics.activeAgents}
            
          
        
      );
    }`}

  
**Автоматизовані сповіщення:**

    // lib/ai/monitoring/alerts.ts

{`export class AIMonitoringAlerts {
      async checkAgentHealth() {
        const agents = await this.getAllAgents();

        for (const agent of agents) {
          const metrics = await this.getAgentMetrics(agent.id);

          if (metrics.accuracy < 70) {
            await this.sendAlert('Низька точність підбору', {
              agent: agent.name,
              accuracy: metrics.accuracy,
              threshold: 70,
            });
          }

          if (metrics.responseTime > 5000) {
            await this.sendAlert('Повільний час відповіді', {
              agent: agent.name,
              responseTime: metrics.responseTime,
              threshold: 5000,
            });
          }
        }
      }
    }`}

## Історії успіху

> **Success**
> **Налаштування ШІ в дії:**

### Платформа підбору в охороні здоров'я
- **Кастомна верифікація медичних облікових даних** з інтеграцією API рад
- **87% точність підбору** vs 65% зі стандартним алгоритмом
- **ШІ оцінки ризиків** запобігає 40% проблематичних підборів
- **Відповідність можливостей телемедицини** для дистанційної медичної допомоги

### Мережа співпраці виробників
- **ШІ сумісності обладнання** аналізує технічні специфікації
- **Оцінка ризиків ланцюга постачання** прогнозує надійність доставки
- **Географічна оптимізація** зменшує витрати на транспортування
- **75% покращення** успішних партнерств

### Ринок креативних послуг
- **ШІ аналізу портфоліо** оцінює якість креативної роботи
- **Відповідність стилю сумісності** між клієнтами та креаторами
- **Оцінка складності проекту** забезпечує відповідний рівень експертизи
- **62% збільшення** балів задоволеності клієнтів

---

## Наступні кроки

> **Success**
> **Готові налаштувати ШІ Ring для вашого домену?**

### Фаза планування
- [ ] Проаналізуйте патерни співпраці вашої спільноти
- [ ] Визначте унікальні критерії підбору для вашого домену
- [ ] Визначте метрики успіху для продуктивності ШІ

### Фаза розробки
- [ ] Почніть з налаштувань ваг факторів
- [ ] Додайте домен-специфічні критерії підбору
- [ ] Тестуйте покращення з A/B тестуванням

### Розширена реалізація
- [ ] Побудуйте кастомних агентів ШІ для спеціалізованих завдань
- [ ] Інтегруйте зовнішні сервіси ШІ
- [ ] Реалізуйте системи безперервного навчання

### Розгортання та моніторинг
- [ ] Налаштуйте моніторинг продуктивності
- [ ] Створіть автоматизовані набори тестів
- [ ] Встановіть системи збирання зворотного зв'язку

> **Info**
> **Потрібна допомога з налаштування ШІ?** Опублікуйте [можливість налаштування Ring](/opportunities?type=ring_customization) для експертів з ШІ/МЛ, спеціалізованих на алгоритмах підбору та розробці агентів.