Разработчик автоматизировал Wordstat и неожиданно создал мультиагентную систему с Ensemble Voting

Типичная задача рутинного копирования данных из Яндекс.Wordstat в Excel обернулась неожиданным техническим экспериментом. Разработчик, стремясь избавиться от монотонного ручного труда, создал не просто скрипт, а сложную мультиагентную систему, использующую метод Ensemble Voting для повышения точности сбора данных. Ключевой особенностью архитектуры стал арбитражный агент, который координирует работу других агентов и принимает итоговые решения на основе их коллективного вывода.

Система была построена без изначального плана по внедрению столь продвинутых концепций. Как отмечает автор, в его намерениях не было ни мультиагентности, ни ансамблевого голосования — эти решения стали ответом на выявленные в процессе сложности и необходимость фильтрации неточных данных. Несмотря на сложность архитектуры, на выходе система всё ещё генерирует около 5% «мусора» — некорректных или нерелевантных данных, что указывает на область для дальнейшей оптимизации.

Этот кейс демонстрирует, как практическая потребность в автоматизации рутинной аналитической работы может привести к реализации нетривиальных ML-подходов. Разработка затрагивает сферы парсинга веб-данных, машинного обучения для обработки естественного языка и построения отказоустойчивых конвейеров данных. Решение, рождённое из желания «перестать копировать», теперь представляет собой целостную систему, способную обрабатывать и агрегировать информацию с повышенной надёжностью, что может быть интересно для SEO-специалистов, маркетологов и data-инженеров, работающих с аналитикой поисковых запросов.