🎉 Supa - AI-платформа для организации мероприятий (UK)

Workflow-driven система управления и автоматизации event-процессов

---

📌 Контекст и задача

Проект Supa решает классическую проблему event-индустрии:

• коммуникация с поставщиками ведётся вручную (почта, мессенджеры)
• подбор подрядчиков - хаотичный
• согласование дат и цен - долгий процесс
• информация разрознена (таблицы, письма, календари)

Инженерная задача:

собрать все процессы организации мероприятия в единую управляемую систему с AI-автоматизацией

---

🎯 Цель системы

• автоматизировать взаимодействие между участниками
• ускорить подбор поставщиков и согласование условий
• сократить ручную переписку
• сделать процесс прозрачным, отслеживаемым и воспроизводимым

---

🧠 Архитектурный подход

Основной принцип:

AI-first + workflow orchestration + multi-tenant платформа

Система построена как:

• набор доменных сервисов
• единый слой AI-ассистента
• событийная модель взаимодействия

---

🧩 Ключевые модули

---

👤 1. Личные кабинеты (Multi-role Accounts)

Поддержка разных ролей:

• организаторы мероприятий
• поставщики (кейтеринг, площадки, логистика)
• менеджеры

Функциональность:

• role-based доступ
• изоляция данных (multi-tenant)
• кастомные сценарии под роль

---

✉️ 2. Коммуникационный модуль (Messaging Engine)

Система внутренней переписки между аккаунтами:

• диалоги организатор ↔ поставщик
• хранение истории коммуникаций
• статус сообщений

---

🤖 AI-генерация писем

Ключевая фича:

• генерация писем по шаблону запроса:

• запрос дат

• запрос цен

• уточнение услуг

• адаптация под контекст поставщика

Технически:

• LLM + prompt templates
• контекст = история диалога + профиль поставщика

---

🧠 3. AI-ассистент менеджера (Core AI Layer)

Центральный компонент системы.

Функции:

📅 Проверка доступности дат

• анализ календаря поставщика
• учет бизнес-правил (буфер, загрузка)

---

📌 Бронирование через чат

• пользователь пишет: “забронируй на 15 июня”

• система:

• валидирует слот

• создает событие

• фиксирует бронь

---

🍽 Подбор меню и цен

• парсинг документации поставщика

• извлечение:

• меню

• цены

• рекомендации под бюджет

---

🔍 Подбор поставщиков

• поиск по базе

• фильтрация:

• цена

• тип услуги

• доступность

---

⚙️ Как это реализовано

AI-ассистент = orchestration слой:

• intent detection
• routing запроса
• вызов доменных сервисов

---

📬 4. RFQ (Request for Quotation) Engine

Автоматизация запроса котировок:

1. формируется запрос
2. рассылается поставщикам
3. агрегируются ответы
4. выбирается лучший вариант

---

📦 5. Бронирование поставщиков

• фиксация выбранного подрядчика
• блокировка даты
• связь с событием

---

📅 6. Календарь событий

Функциональность:

• создание / редактирование событий
• отображение участников
• синхронизация с бронированиями

Особенность:

календарь = источник истины для всей системы

---

🚚 7. Расчет логистики

• расчет стоимости доставки
• учет расстояния
• интеграция с тарифами поставщиков

---

🏗 Архитектура системы

---

🧱 Микросервисная структура

• Account Service
• Messaging Service
• AI Service
• Supplier Service
• Booking Service
• Calendar Service
• Pricing/Logistics Service

---

🔄 Событийная модель

• события:

• message_sent

• supplier_selected

• booking_created

• event_updated

Используется для:

• синхронизации сервисов
• реактивной логики

---

🧠 AI Layer

Отдельный сервис:

• LLM orchestration
• prompt management
• tool calling

---

⚙️ Оркестрация процессов

Подход аналогичен финтеху:

каждое мероприятие = workflow

Пример:

Create Event →
Select Suppliers →
Request Quotes →
Compare →
Book →
Manage Event →
Close

---

🔗 Интеграции

• календари (Google / Outlook)
• базы поставщиков
• внешние API логистики

---

☸️ Инфраструктура

• Kubernetes
• горизонтальное масштабирование
• разделение AI и core нагрузки

---

🔍 Observability

• трекинг действий пользователя

• логирование AI-решений

• метрики:

• время ответа поставщиков

• время бронирования

---

🔐 Вызовы и решения

1. Консистентность бронирований

• idempotent booking
• блокировки по времени

---

2. AI-галлюцинации

• ограничение контекста
• проверка через бизнес-правила

---

3. Асинхронность коммуникаций

• event-driven модель
• eventual consistency

---

🚀 Инженерные результаты

• сокращение времени организации мероприятия
• уменьшение ручной переписки
• стандартизация процесса выбора поставщиков
• масштабируемость платформы

---

💡 Главный инженерный инсайт

AI в таких системах - не интерфейс, а слой оркестрации, который управляет бизнес-логикой через естественный язык

---

🧠 Уровень инженерии

• multi-tenant архитектура
• AI orchestration
• event-driven коммуникации
• workflow моделирование
• интеграция LLM в бизнес-процессы