Автономный AI-агент

AI Landing Audit Agent

По URL публичного лендинга агент сам скачивает страницу, извлекает оффер, CTA, формы и сигналы доверия, удаляет персональные данные и возвращает ровно 5 приоритетных рекомендаций по структуре и конверсии.

Открыть живое демо → Как устроен агент
3 LLM-шага анализа
5 рекомендаций в ответе
97 автоматических тестов
96% покрытие кода

Проблема

Владелец лендинга не понимает, почему страница не конвертирует: оффер размытый, CTA без конкретики, нет сигналов доверия, форма слишком длинная. Классический аудит стоит денег и занимает дни. Агент даёт первый структурный разбор за минуту.

Быстрый первый шаг

Оценка страницы до разговора с экспертом — бесплатный диагностический аудит.

Lead magnet для услуг

Клиент вводит ссылку → получает ценность → следующий шаг — платный редизайн.

Число вместо ощущений

Каждая рекомендация подкреплена доказательством, найденным на самой странице.

Как устроен автономный агент

Один URL — и цепочка из шести шагов выполняется без участия человека: от валидации и безопасной загрузки до финальных рекомендаций.

1 / 6
Валидация URL
2 / 6
Безопасный загруз HTML
3 / 6
Парсинг структуры
4 / 6
Redaction персональных данных
5 / 6
LLM-профиль и UX-аудит
6 / 6
5 приоритетных рекомендаций

Что даёт отчёт

  • Сводка оффера и предположение об аудитории
  • Сильные и слабые стороны страницы
  • Топ-5 конкретных действий с доказательствами
  • Приоритетная матрица (high / medium / low)
  • Варианты hero-копирайтинга

Три точки входа

  • CLI: python agent.py <url> → 5 строк в stdout
  • REST API: POST /api/audit — JSON-отчёт
  • Web UI: поле URL → лоадер → карточки рекомендаций

Устойчивость к сбоям

Агент спроектирован так, чтобы не молчать даже при нестабильном внешнем сервисе.

Резервный провайдер GigaChat

Если OpenAI / Proxy API недоступен или исчерпан лимит — запросы автоматически уходят в GigaChat Max (работает в РФ).

Детерминированный fallback

При невалидном ответе LLM агент выдаёт 5 рекомендаций по HTML-сигналам и помечает отчёт как degraded.

Повторы и коррекции

Сетевые ошибки повторяются до 3 раз с экспоненциальной задержкой; невалидный JSON исправляется уточняющим промптом.

Безопасность и приватность

Внешний URL и HTML считаются недоверенными данными — на этом построена вся защита.

SSRF-защита

Блокируются localhost, приватные и metadata-адреса (IPv4+IPv6), редиректы валидируются повторно.

PII-redaction

Email, телефоны, паспорта, карты и токены заменяются на плейсхолдеры до отправки в LLM. Значения форм не извлекаются.

Защита от prompt injection

Контент страницы помечается как недоверенный; системные промпты запрещают выполнять инструкции страницы.

Секреты не утекают

Ключи только в .env backend, frontend их не видит; логи пишутся в stderr с маской секретов.

Лимиты и auth

Rate limit по IP, опциональный X-Audit-Token (constant-time сравнение), CORS только для разрешённых origins.

Ничего не сохраняется

HTML, промпты и отчёты живут только в памяти во время запроса — нет логов страниц и персональных данных.

Качество, которое можно проверить

Код проходит строгие автоматические проверки — без «моков ради галочки», тесты не требуют интернета и API-ключей.

97
тестов
96%
покрытие кода
mypy
строгая типизация
bandit
безопасность без замечаний

Пример работы CLI

Стек

Python 3.12 FastAPI OpenAI SDK GigaChat BeautifulSoup / lxml Pydantic v2 tenacity React 18 TypeScript Vite Tailwind Docker Compose Traefik Dokploy

Проверки: ruff (формат и линт), mypy (строгие типы), pytest --cov, bandit, npm audit — всё зелёное.

Вставьте ссылку — получите аудит за минуту

Живой сервис: audit.eduardwit.ru

Проанализировать лендинг →