Подбор положенных госпрограмм для жителей Индии через свой агент на Sanity
Разработчик сделал свой агент Entitled, который по данным человека находит государственные программы Индии, на которые тот имеет право. Агент работает на английском и каннада, но строгие правила есть только у 10 программ из 125.
Сделано со своим агентом
Что сделали
Агент работает на модели Mercury от Inception через Vercel AI SDK и обращается к MCP-эндпоинту Sanity Context в режиме GROQ. Он вытаскивает из запроса данные человека, читает схему и одним запросом GROQ находит программы с формализованными условиями. Потом проверяет все правила исключения. Второй проход оформляет результат как карточки в JSON, а ссылки на подачу заявки и на источник подставляются из набора данных.
Что получилось
Агент работает на английском и каннада и понимает уточняющие вопросы. В наборе 125 программ, но структурированные правила есть только у 10 главных (33 правила, 11 исключений). Один запуск занимает 30-45 секунд. Автор не проверял каждое правило построчно.
На что обратить внимание
Первый вариант через Knowledge Base потратил 20 вызовов инструментов и так и не ответил. Переход на режим GROQ это исправил, но для него нужна развёрнутая Sanity Studio.
Пояснение
Sanity это облачная CMS, GROQ её язык запросов, а Sanity Studio редактор контента к ней. Каннада это один из языков Индии.
Кому пригодится
Разработчикам, которые делают агентов для подбора льгот, субсидий или услуг по формальным условиям.
Попробуйте сами
Мне [возраст] лет, я [род занятий], живу в штате [штат] в Индии, доход семьи около [сумма], [другие важные детали, например категория касты, земля или семья]. Поищи на официальных государственных сайтах центральные и штатные программы, на которые я могу претендовать. По каждой укажи льготу, условия, нужные документы и официальную ссылку для заявки. Никаких заявок не подавай и номера документов не вводи.
Нужна помощь с запуском? Вступайте в сообщество AI Pack ↗
Источник: dev.to ·