Разработка AI-агента для эмуляции реальных пользователей (browser-use, Playwright, Python) | Автоматизация браузера с человеческим поведением

Используемые навыки AI Development Docker Python

Описание

Спроектирована и реализована backend-архитектура сервиса agent-clicker — AI-агента на базе browser-use (open-source), который эмулирует поведение реальных пользователей на целевых сайтах: ротация браузеров, устройств, IP-адресов, геолокации и таймзон. Полная изоляция сессий, анти-fingerprinting, человеческие паузы и нелинейное поведение через LLM.

🚀 Особенность проекта: Работа выполнена на уровне системного архитектора + fullstack Python:
- Интеграция с внешними БД (ограничения только SELECT/UPDATE на продакшн-таблице)
- Two-DB подход: внешняя + внутренняя БД, cross-DB транзакции
- Реальное time‑sensitive проектирование: лизинг задач, watchdog, exponential backoff, graceful shutdown

Кому подойдёт:
- Командам, разрабатывающим сервисы автоматизации браузера
- Продуктам, которым нужна эмуляция пользователей с антидетектом
- Проектам, интегрирующим LLM-агентов для веб-автоматизации
- Тем, кому нужна готовая архитектура очереди задач на asyncpg + PostgreSQL

Стоимость услуги:
- Архитектура и реализация backend-сервиса: от 150 000 ₽
- Проектирование схемы БД и репозитория: от 30 000 ₽
- Интеграция browser-use + LLM (OpenAI-совместимые): от 40 000 ₽
- Разработка Admin Panel (FastAPI + WebSocket / логи в реальном времени): от 50 000 ₽
- Аудит и доработка существующей архитектуры автоматизации: от 25 000 ₽

✔️ Цена зависит от:
- сложности интеграции с внешними прокси-провайдерами
- требований к антидетект-профилям и ротации
- необходимости multi-worker orchestration

Решение

- Проектирование архитектуры асинхронного AI-сервиса (Python 3.11+, asyncio)
- Интеграция browser-use (Agent + BrowserProfile) для браузерной автоматизации и имитации человеческого поведения
- Реализация двухуровневой конфигурации: статическая (env/pydantic-settings) + динамическая (через БД с TTL-кэшем, редактируется через Admin Panel)
- Построение очереди задач на PostgreSQL без отдельного брокера (SELECT FOR UPDATE SKIP LOCKED + watchdog)
- Реализация Worker Pool с ограничением параллелизма, exponential backoff при retry, hard timeout на agent.run()
- Профили браузера: случайный UA из 20+ реальных, согласованный viewport/dpr/locale/timezone, изоляция сессий (tmpdir), встроенные stealth-расширения
- Приоритетный резолвинг прокси: per-task → per-ad → общий пул (ProxyPool)
- WebSocket-стриминг логов в реальном времени (LogBroadcaster + кольцевой буфер)
- Docker-контейнеризация: multi-stage сборка, healthcheck, graceful shutdown через tini

Результат

- Готовая к продакшн-эксплуатации кодовая база (12+ модулей, ~3000 строк)
- Все компоненты покрыты type hints (mypy --strict), линтер ruff
- Подготовлена схема миграций через Alembic
- Проект запускается одной командой docker compose up
- Архитектура готова к масштабированию: несколько воркер-процессов, Redis для распределённых блокировок, - Prometheus метрики