Разработчик создал ИИ-помощника для магазина подарков на базе модели Qwen 3.5 9B. Архитектура системы разделяет логику: бэкенд на NestJS, Prisma и PostgreSQL управляет каталогом и корзиной, а отдельный модуль (харнес) отвечает за вызовы модели. Фронтенд реализован на React 19 и Vite.
Помощник запрашивает у бэкенда товары с фильтрацией по возрасту, цене и сроку доставки. Модель подбирает до пяти лучших вариантов, а код проверяет их соответствие бюджету и применяет скидки. Например, при дне рождения в ближайшие пять рабочих дней система автоматически рассчитывает скидку 20%.
Система включает слой проверки: код сверяет все суммы, упомянутые моделью, с данными бэкенда. Если модель ошибается в расчетах или выходит за рамки бюджета, ответ заменяется шаблоном. Корзина хранится в базе данных, а модель лишь передает команды на изменение состава заказа.
Тестирование проводилось на каталоге из 64 товаров. Разработчик отметил, что текущая схема с тремя последовательными вызовами модели работает медленнее, чем вариант, где модель управляет всем процессом, но обеспечивает высокую точность расчетов. Исходный код проекта опубликован под лицензией MIT в репозитории nmrcs/cart-agent.
