Спортивное СМИ из топ-10 RU. Под NDA — в кейсе называем «спортивное издание». Задача — увеличить поток новостей в 5 раз без расширения редакции, сохранить фактическую точность и фирменный тон.
Подробно показываем, как из оркестратора и 5 AI-агентов мы построили пайплайн, в котором куратор-человек подключается только на критических темах — около 5-7% от потока. Остальное идёт автоматом.
Спортивное издание выпускало 80–100 новостей в день силами смены из 5 редакторов. Каждая новость проходила цикл: редактор находит инфоповод → пишет текст → главред проверяет → публикация. Средний цикл — 22 минуты, в час-пик доходило до 45 минут (когда несколько событий одновременно). Конкуренты с автоматизацией выходили на 5–7 минут — клиент терял трафик на «горячих» новостях.
Сократить цикл с 22 до 5 минут на стандартной новости. На «горячих» инфоповодах (трансферы топ-игроков, скандалы) — до 2-3 минут.
Сейчас редакция мониторит ~40 источников вручную (через закладки и тг-каналы). Нужно расширить до 200+ без раздувания смены.
AI часто галлюцинирует. Для СМИ это категорически недопустимо — одна фактическая ошибка может стоить отзыва лицензии или иска от спортсмена. Нужны 99%+ точности.
Редакция за 7 лет выработала узнаваемый стиль. Подписчики ассоциируют этот стиль с брендом. AI не должен убивать индивидуальность.
Построили пайплайн «Оркестратор + 5 AI-агентов в параллели». Оркестратор ловит инфоповод из 200+ источников и раздаёт работу 5 агентам одновременно: Сторож (определяет важность), Сборщик (пишет драфт), Фактчекер (сверяет с первоисточником), Тон (приводит к стилю клиента), Категоризатор (присваивает приоритет). Финал — куратор-человек, если категория «топ».
Центральный модуль, который держит очередь задач. Когда из 200+ источников приходит новый материал, оркестратор раздаёт его агентам параллельно. Это даёт огромный выигрыш: 5 шагов идут не последовательно, а в параллели, экономя 2-3 минуты на каждой новости.
Первый AI-агент анализирует входящий поток и определяет: это новость или повтор уже опубликованного? Уровень важности (топ / обычная / фоновая)? Касается ли клуба/спортсмена из «sensitive»-списка клиента? Скорость работы — 5-10 секунд на материал.
Пишет драфт по структуре редакции: lead (что произошло), детали (когда, где, кто), цитаты (если есть прямая речь), цифры, контекст (предыдущие события). На драфт уходит 90 секунд.
Параллельно с Тоном (это важно — оба идут одновременно). Сверяет ключевые утверждения с первоисточником через Tavily + список белых источников клиента. Если конкретный факт под вопросом — помечает.
Натренирован на корпусе из 10 000+ ранее вышедших новостей издания. Знает, какие обороты использует редакция, какие слова любит, какие — никогда не использует. Заменяет «AI-канцелярит» на органичный стиль.
Распределяет новость по разделам сайта (футбол, хоккей, UFC и т.д.) и присваивает финальный приоритет. На основе приоритета — либо публикация автоматом (для «фоновых»), либо передача куратору (для «топов»).
Подключается на 5-7% новостей — самых важных или с пометками от Фактчекера. Видит дашборд с готовой новостью + флагами агентов. Решение «опубликовать / на доработку / отклонить» занимает 30 секунд.
Через REST API клиента — новость уходит в CMS с тэгами, фото, метаданными. На главной появляется автоматически, если приоритет высокий, либо после ручной публикации редактором — для топов.
Метрики после 3 месяцев работы пайплайна. Замеры с 1 февраля по 30 апреля 2026 в проде.
Что мы поняли за 3 месяца работы. Чем эта реальность отличается от первоначального плана.