Створення MatchDay AI: автопілот з підтримкою пам'яті для подорожей на заходи

Створення MatchDay AI: автопілот з пам'яттю для подорожей на події

Я створив MatchDay AI для Qwen Cloud Global AI та OpenAI Build Week Hackathon і подав його **лише на трек 4: Autopilot Agent*. Його можливості постійної пам'яті також відповідають треку 1, але вони є диференціатором в межах однієї заявки на трек 4, а не другим треком. Ключовий прорив — це повний робочий процес: зрозуміти заплутаний запит, згадати відповідні вподобання, викликати типізовані інструменти, виявити конфлікт, що руйнує поїздку, виправити план і незалежно перевірити результат.

Переглянути демо

[Переглянути архітектуру]

архітектура

архітектура-фронтенд

архітектура-пам'ять

архітектура-автопілот

Проблема та її цінність

Пошук подорожей — це не те саме, що надійне планування поїздки. Рейс може виглядати дешевим, але прибути занадто пізно, якщо врахувати час на трансфер до аеропорту та безпековий запас фаната. Звичне вподобання може зникнути між сесіями. Застаріле посилання продавця може повернути нуль результатів. Оцінка маршруту може бути помилково прийнята за тариф, а неповні дані постачальника можуть стати необґрунтованою заявкою на бронювання.

Для події з високими ставками це не косметичні недоліки: одна погана рекомендація може зробити всю поїздку марною. MatchDay перетворює їх на явні обмеження, стани доказів і перевірки валідації перед тим, як показати план як завершений.

Як працює MatchDay

Виробничий шлях виглядає так:

1Fan → Next.js на Vercel → підписаний серверний фасад → Alibaba ECS
2→ Caddy + FastAPI + PostgreSQL + стійкі воркери
3→ Qwen Cloud + типізовані інструменти подорожей/контексту
4→ нормалізувати → ранжувати → виявити конфлікт → виправити → перевірити
5→ незмінна версія поїздки та безпечний обмін з урахуванням конфіденційності

qwen3.7-plus від Qwen Cloud є виробничим контролером планування. Він інтерпретує природну мову, класифікує кожен крок, вирішує неоднозначності, вибирає типізовані інструменти, пропонує обґрунтовані зміни пам'яті, обирає з дозволеного списку кандидатів на виправлення та пояснює результат. Обмежений шлюз реалізовано в qwen.py, а стійкий цикл інструментів знаходиться в agent.py.

Модель ніколи не сертифікує власну відповідь. Детерміністичний код володіє схемами, прив'язкою фікстур, перевіркою доказів, арифметикою пакетів, застосуванням обмежень, виявленням конфліктів, застосуванням виправлень і незалежним контрактом випуску з 14 перевірок у safety.py. Це було найважливіше архітектурне рішення: **використовувати модель для судження, але використовувати код для істини*.

Постійна пам'ять слідує тому ж принципу. Явні факти користувача та повторювана підтверджена поведінка потрапляють в одне джерело істини, обмежене власником, але одна незвичайна подорож не стає автоматично постійним вподобанням. Поведінка підвищується лише після підкріплення в різних кореневих поїздках. Пам'ять підтримує обмежений відгук, простори імен для конкретних поїздок, пріоритет поточного повідомлення, виправлення, закінчення терміну дії, заміну, видалення, відключення та аудитне повторне використання в memory.py.

Автономність є стійкою, але не необмеженою. Лізинги PostgreSQL, фенсінг-токени, контрольні точки, повторні спроби, скасування, ідемпотентність, а також сукупні обмеження часу/моделі/інструменту/вартості дозволяють перерваній роботі відновитися без вічного виконання або подвійного витрачання того ж бюджету. Середовище виконання знаходиться в runs.py, а розгортання на Alibaba запускає окремі сервіси API, run-worker, fixture-refresh, PostgreSQL і Caddy у docker-compose.yml.

Де Codex прискорив роботу

Qwen — це інтелект MatchDay у реальному часі. **Codex із конфігурацією GPT-5.6 Sol Max був моїм інженерним прискорювачем.* Я використовував обмежену гібридну версію циклу OpenClaw у стилі Пітера — визнач, побудуй, атакуй, перевір, виправ — на невеликих незалежно верифікованих фрагментах.

Codex прискорив трасування архітектури, реалізацію, генерацію регресійних тестів, аналіз першопричин, адверсаріальний огляд, QA браузера та перевірку розгортання. Він допоміг виявити проблеми, які пропустив би happy-path демо: невідповідність джерела істини пам'яті після ручних редагувань, неправильне згадування між сесіями, застарілі або нульові передачі рейсів, ін'єкції підказок і непрямі ін'єкції, SSRF і небезпечні перенаправлення, атаки повторення, ізоляція орендаторів, гонки паралельності, застарілі контрольні точки та погіршене відображення карти або 3D.

Ключові продуктові рішення залишилися явними: я вибрав довірчий кордон Qwen-проти-детерміністичного, поріг підвищення пам'яті після двох поїздок, таксономію доказів, людські контрольні точки для непідтверджених або високоризикових тверджень і межу випуску без покупки. Codex скоротив цикл зворотного зв'язку та атакував кожне твердження; він не замінив ці продуктові та безпекові рішення.

Як це відповідає критеріям оцінювання

• **Інноваційність та креативність AI:* MatchDay поєднує крос-сесійну пам'ять із стійким автопілотом, виправленням на основі доказів і незалежним верифікатором. Видимий шлях «Запам'ятовано → Виявлено конфлікт → План виправлено → Результат перевірено» робить цю архітектуру контрольованою, а не приховує її за чат-відповіддю.

• **Технічна глибина та інженерія:* Qwen Cloud керує типізованими рішеннями; Alibaba ECS запускає площину управління та виконання FastAPI/PostgreSQL; Vercel забезпечує підписаний кордон фронтенду. Репозиторій включає оцінки без джерела, контрактні тести постачальників, перевірки паралельності PostgreSQL та Playwright сценарії для Chromium, Firefox і WebKit.

• **Цінність проблеми та вплив:* Поточний B2C продукт захищає фанатів, які планують дорогі, критично важливі за часом поїздки на події. Майбутній шлях B2B — це інтегрований або white-label агент планування для туристичних агентств, який використовує їхній інвентар, політики, правила затвердження та канали клієнтів. Архітектура постачальника за ліцензією AGPL-3.0 також підтримує впровадження з відкритим кодом.

• **Презентація та документація:* Судді можуть спробувати живий застосунок без облікових даних, переглянути фактичний слід рішень, використовувати карту та ілюстративний об'єктив стадіону з явними межами доказів, подивитися коротке демо та відтворити кожну діаграму архітектури з її вихідного коду Graphviz.

Наразі MatchDay зосереджений на плануванні подорожей на Чемпіонат світу та не здійснює покупки подорожей. Живі комерційні докази залежать від налаштованого доступу постачальника; відсутні ціни, інвентар, доступність або умови повернення залишаються видимо невідомими. Ширше планування подорожей на події та вбудовування в агентства є продуктовими напрямками, а не твердженнями про поточний реліз.

Мета проста: **автономний туристичний агент не повинен просто продукувати відповідь — він повинен пам'ятати відповідально, діяти в межах доказів, виправляти те, що небезпечно, і доводити остаточний план.[#QWEN](https://x.com/search?q=%23QWEN&src=hashtag_click) [#ALIBABA](https://x.com/search?q=%23ALIBABA&src=hashtag_click) [#CODEX](https://x.com/search?q=%23CODEX&src=hashtag_click) [#OPENAI](https://x.com/search?q=%23OPENAI&src=hashtag_click) [#HACKATHON](https://x.com/search?q=%23HACKATHON&src=hashtag_click) [#CLOUD*](https://x.com/search?q=%23CLOUD&src=hashtag_click