Pavel Khaustov
Kuriu dirbtinio intelekto sistemas, kurias verslas iš tiesų naudoja: agentus, kurie užbaigia pardavimus, RAG žinių bazes, atsakančias į realius klausimus, balso robotus ir botus, perimančius darbą, kurio niekas nenori dirbti ranka.
Padarau visą kelią: analizė, dizainas, frontend, backend, integracijos, paleidimas. Vienas žmogus vietoj komandos.
Aštuoneri metai automatizuojant pardavimus ir rinkodarą išmokė, ką verta kurti. DevOps patirtis pasirūpina, kad pirmadienį tai vis dar veiktų.
~/DI sprendimai
DI sprendimai
Sistemos, veikiančios gamyboje. Sukurtos vieno žmogaus, nuo pradžios iki galo.
Įmonės DI portalas — company OS
Užduotis
Įmonės žinios ir skaičiai gyveno dešimtyje nesusietų sistemų. Paprastas klausimas — kuri kampanija iš tikrųjų atnešė pinigų, kodėl gegužę išaugo išlaidos — kainuodavo kelias dienas ir trijų žmonių darbą.
Sprendimas
Viską surinkau vienas: šeši servisai, 57 duomenų bazės modeliai, 30 ekranų. Septyniolika jungčių traukia duomenis iš LMS, žiniatinklio analitikos su neprisijungus įvykusiomis konversijomis, pašto, vaizdo talpyklos, stebėsenos ir debesijos sąskaitų į vieną įmonės bazę, o iš ten — į RAG sluoksnį, kurį asistentas skaito tiesiogiai per MCP. Viršuje: DI ataskaitos pagal tvarkaraštį, pardavimų priskyrimas iki pirmo kontakto, skambučių kokybė, susieta su pajamomis, ir integruotas žinutių servisas su pilnateksčia paieška po žinutes bei balso įrašų transkripcijas.
Koučerių prekyvietė su DI atranka
Užduotis
Sukurti prekyvietę nuo nulio: sujungti žmogų su tinkamu koučeriu, pravesti sesiją, priimti mokėjimą, išmokėti specialistui — ir neiškristi iš teisinio lauko.
Sprendimas
Visą projektą vedžiau vienas: tyrimas ir dizainas, tada frontend, backend, duomenų bazė — 33 modeliai. DI atranka ant vektorinių įdėčių supranta, ko žmogus iš tikrųjų ieško. Sesijos vyksta vaizdu naršyklėje, su fono suliejimu ir triukšmo slopinimu; grupinės sesijos turi savo katalogą, vietos pirkimą ir laukiančiųjų sąrašą. Tvarkaraštis apima prieinamumo langus ir išimtis, finansai — paketus, balansą, nuolaidų kodus, išmokas ir grąžinimus per kelis mokėjimų teikėjus. Plius teisinis sluoksnis, apie kurį prekyvietės dažnai prisimena per vėlai.
Integracijos, kurių dar nėra
Užduotis
Pardavimų ir laiškų duomenys gulėjo LMS, kuri viešo API laiškams neturi. Skaičiai, kuriais rėmėsi įmonė, buvo renkami ranka.
Sprendimas
Išsiaiškinau protokolą ir parašiau savo prieigą, duomenis suvedžiau į įmonės portalą, o mokėjimus grąžinau į analitiką kaip neprisijungus įvykusias konversijas — kad pajamas būtų galima priskirti konkrečiai kampanijai. Tiekėjų sąskaitas vision modelis skaito tiesiai iš pašto dėžutės. Tai ta darbo dalis, kur dokumentacijos nėra.
E-komercijos DI pardavimų agentas
Užduotis
Aptarnauti pardavimo pokalbius be žmogaus kitoje pusėje.
Sprendimas
Autonominis agentas, integruotas į backend: veda pokalbį, per API tikrina prekių likučius ir atveda klientą iki užsakymo. Piltuvėlis veikia be operatoriaus ir atneša 3 000–4 000 USD per mėnesį.
LLM pardavimų kokybės konvejeris
Užduotis
Pardavimo skambučiai buvo peržiūrimi ranka, todėl dauguma jų nebuvo peržiūrimi apskritai.
Sprendimas
Konvejeris transkribuoja skambučio įrašą, LLM pagalba analizuoja pokalbį pagal scenarijų ir realų rezultatą, o tada pateikia struktūruotas metrikas vadovybei ir konkretų grįžtamąjį ryšį kiekvienam operatoriui. Savaitinės suvestinės keliauja į įmonės DI bazę, kur skambučių kokybė guli šalia pardavimų piltuvėlio.
Antrosios smegenys, į kurias asistentas rašo pats
Užduotis
Kiekviena sesija su DI prasidėdavo nuo nulio: iš naujo aiškinti projektus, ranka klijuoti kontekstą, prarasti praėjusią savaitę priimtus sprendimus.
Sprendimas
Užduočių ir užrašų bazė su savo Model Context Protocol serveriu: asistentas skaito ir rašo į bazę tiesiogiai. Užrašai atkeliauja balsu iš Telegram, modelis juos sustruktūrina; „paklausk bazės" atsako semantiškai po visą turinį. Viršuje — kanban su realaus laiko atnaujinimais. DI ir vidinių sistemų integracija protokolo lygmeniu, o ne per gatavus papildinius.
Balso robotai ir operaciniai botai
Užduotis
Pasikartojantys skambučiai ir rutininės operacijos, ryjančios komandos dieną.
Sprendimas
Balso robotai, kurie skambina ir reaguoja į atsakymus, bei Telegram botai duomenų rinkimui, pranešimams ir vidinėms rutinoms. Nuobodžioji operacijų pusė veikia pati.
Asmeninių finansų DI patarėjas
Užduotis
Gauti naudingų atsakymų apie šeimos pinigus, o ne ranka vedžioti čekius į skaičiuoklę.
Sprendimas
Čekiai gaudomi tiesiai iš pašto iš keturių skirtingų siuntėjų, dedubluojami pagal Message-ID ir išskaidomi po eilutę į prekių grupes. Viršuje: planavimas su prenumeratomis ir kreditų grafikais, mėnesio su mėnesiu analitika ir RAG patarėjas ant PostgreSQL su pgvector. Asmeninis projektas ir poligonas, kur išbandau RAG sprendimus prieš taikydamas juos klientų darbuose.
~/Apie Mane
Apie Mane
Pavel Khaustov
DI sprendimų integratorius
Ketverius metus atsakiau už technologijas didelio srauto EdTech įmonėse. Mano užsakovai buvo vidiniai — rinkodara, pardavimai, e. komercija, paleidimų skyrius — ir darbas niekada nesibaigdavo ties kodu: reikėjo, kad jiems suveiktų skaičiai. Kai paleidimas lūždavo, visi tiksliai žinojo, kieno tai kaltė.
Būtent ten supratau tai, ko dauguma DI projektų nepastebi: technologija retai būna sunkiausia dalis, sunkiausia — procesas aplink ją. Šiandien sistemas kuriu pats, o ne vadovauju tiems, kurie jas kuria: agentai, RAG konvejeriai, integracijos — o konteineriai, CI/CD ir stebėsena pasirūpina, kad jos atlaikytų realius vartotojus. Tokiam darbui jau yra pavadinimas — forward deployed engineer: atsisėsti šalia tų, kam skauda, kurti ant jų realių duomenų ir likti tol, kol tuo pradedama naudotis.
Jei procese žmogus daro tą patį du kartus — tai kandidatas automatizacijai. Jei sistema veikia gamyboje — ji stebima.
Vieta
🇱🇹
Lietuva
Vilnius
PATIRTIS
8
metai automatizavime · 2 su DI
Filosofija
"Technologija — lengvoji dalis. Darbas prasideda tada, kai reikia suprasti, ką iš tikrųjų verta automatizuoti."
Įdomus faktas
Namuose sukau K3s klasterį ant savo geležies — daugiausia tam, kad galėčiau laikyti savo vektorines duomenų bazes ir leisti DI agentus neatiduodamas duomenų svetimam debesiui.
~/Kaip dirbu
Kaip dirbu
Nuo verslo problemos iki veikiančios sistemos
Suprantu procesą
Pradedu nuo to, kaip darbas vyksta šiandien: kas ką daro ranka, kur nuteka pinigai, kaip atrodo rezultatas. DI, pritaikytas sugedusiam procesui, tik pagreitina gedimą.
Projektuoju ir prototipuoju
Greitas prototipas su LLM API, low-code orkestravimu (n8n, Make) ir DI programavimo aplinkomis. Pakankamai greitai, kad nebūtų gaila išmesti, jei idėja nepasiteisina.
Sukuriu kaip reikia
Frontend, backend, duomenų bazė, integracijos, RAG sluoksnis. Rašau tam, kad būtų prižiūrima, o ne parodoma vieną kartą.
Paleidžiu ir palaikau
Konteineriai, CI/CD, stebėsena, atsarginės kopijos. Dauguma DI projektų miršta tarp prototipo ir gamybos — čia ir pasiteisina DevOps patirtis. Paskui lieku tol, kol komanda tuo iš tikrųjų naudojasi: sistema, kurios niekas neatidaro, yra ne pristatytas, o žlugęs projektas.
~/Gyva infrastruktūra
Gyva infrastruktūra
Dauguma DI demonstracijų miršta vos susidūrusios su realiu srautu. Štai kas mano sprendimus laiko gyvus — realus klasteris, veikiantis šią akimirką. Viskas žemiau rodo gyvus duomenis.
Kubernetes Klasteris
Task
Paleisti konteinerizuotas aplikacijas su „zero-downtime“ atnaujinimais esant neprognozuojamiems srauto šuoliams.
Solution
„Self-hosted“ K3s klasteris ant „bare-metal“ serverių, diegiamas per GitLab CI + Helm. Izoliuotas „namespaces“ lygmenyje, griežtai naudojant RBAC ir sukonfigūruotas agresyviam automatiniam resursų plėtimui (auto-scaling).
Aktyvūs podai devops-portfolio namespace:
GitLab CI/CD Procesas
Task
Visiškai automatizuotas build, skenavimas ir diegimas kiekvieno git push metu.
Solution
5 etapų procesas: test → build → Trivy scan → staging → rankinis prod patvirtinimas. ChatOps botas siunčia Telegram pranešimą.
Stebėjimo Stackas
Task
Pilnas stebimas visame klasteryje.
Solution
Prometheus Operator renka metrikas, Grafana vizualizuoja, Loki + Promtail agreguoja žurnalus.
Atsarginės Kopijos
Task
Automatizuotos atsarginės kopijos su galimybe atkurti duomenis į konkretų laiko momentą (point-in-time recovery), nes „staging“ aplinka visada lūžta.
Solution
„Velero“ kas savaitę daro visų „namespaces“ kopijas (snapshots) į Cloudflare R2 (S3 suderinama). Visiškas klasterio atkūrimas ištestuotas ir patvirtintas – užtrunka greičiau nei 15 minučių.
~/Technologijos
Technologijos
DI ir LLM
Claude API · OpenAI API · RAG · pgvector · Prompt Engineering
Automatizavimas ir integracijos
n8n · Make · Telegram Bot API · Webhooks · REST APIs
Programavimas
Python · JavaScript/TypeScript · Nuxt · PostgreSQL · AI-assisted IDEs
CI/CD ir Saugumas
GitLab CI · GitHub Actions · Jenkins · Trivy
Orkestravimas
Kubernetes · K3s · Helm
Konteinerizacija
Docker · Docker Compose
Stebėjimas
Prometheus · Grafana · Loki · Promtail · Uptime Kuma
IaC ir Konfigūracijos
Ansible · Terraform
Tinklas ir Ingress
Traefik · Nginx · Cert-Manager · Cloudflare
Debesija ir Kopijos
Selectel · AWS · Hetzner · Cloudflare R2 · Velero
Versijų kontrolė
GitLab · GitHub
~/Patirtis
Patirtis
DI sprendimų integratorius
5 Prism · EdTech / konsultacijos
- ›Sukūriau įmonės DI žinių portalą nuo pradžios iki galo: portalas → centralizuota duomenų bazė → RAG sluoksnis → korporatyvinis Claude.
- ›Kuriu DI agentus ir botus lidų generavimui, pardavimams ir vidinei automatizacijai: balso robotai, Telegram botai, Make / n8n scenarijai.
- ›Vienas suprojektavau ir paleidau koučerių prekyvietę su DI atranka — tyrimas, dizainas, frontend, backend, duomenų bazė.
- ›Pats prižiūriu infrastruktūrą: Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD, stebėsena ir centralizuotos paslaptys.
DI infrastruktūra (asmeninė laboratorija)
Sava infrastruktūra
- ›Laikau vektorines duomenų bazes ir leidžiu savo DI agentus ant savos geležies, neatiduodamas duomenų svetimam debesiui.
- ›Prižiūriu K3s klasterį ant savos geležies su Traefik, Velero kopijomis ir Cloudflare priekyje.
- ›Sukūriau Python ChatOps Telegram botą, kuris reikalauja aiškaus patvirtinimo prieš gamybinį diegimą.
DI integracijų vadovas
Wello AI
- ›Vadovavau e-komercijos DI pardavimų agento techninei integracijai ir sukūriau autonominius piltuvėlius.
- ›Sukūriau LLM pardavimų kokybės konvejerį: skambučių analizė → metrikų ataskaitos vadovybei, apimant visą skyrių.
- ›Sutvarkiau CI/CD ir infrastruktūrą stabiliam DI produktų diegimui, įskaitant debesijos sąnaudų sprendimus.
IT vadovas / automatizavimo ir integracijų vadovas
Birchcenter · EdTech, sistemų integracija
- ›Nuo nulio sukūriau IT funkciją EdTech platformai ir techniškai užtikrinau didelius produktų paleidimus RU ir Kazachstano rinkose.
- ›Suprojektavau atsparius automatizuotus piltuvėlius staigiems srauto šuoliams — tūkstančiai vienu metu prisijungusių vartotojų vebinaruose.
- ›Integravau CRM, tarptautinius mokėjimų šliuzus ir SaaS paslaugas per API bei webhooks keliose geo zonose.
- ›Sukonfigūravau apsaugotą el. pašto infrastruktūrą (SPF, DKIM, DMARC) pristatomumui.
Technical Automation Engineer
Internetinės mokyklos · EdTech
- ›Projektavau ir automatizavau rinkodaros piltuvėlius jungdamas CRM, mokėjimų sistemas ir trečiųjų šalių paslaugas per API ir webhooks.
- ›Automatizavau rutininius pardavimų ir rinkodaros procesus, mažindamas rankinio darbo dalį.
- ›Administravau masinių el. pašto kampanijų infrastruktūrą — pristatomumas ir IP apšilimas.
Išsilavinimas ir sertifikatai
DevOps inžinerijos kursas · TeachMeSkills
2025 m. kovas — spalisTurite procesą, kurį seniai vertėjo automatizuoti?
Papasakokite, kaip jis veikia šiandien — pasakysiu, ką iš tikrųjų galima patikėti DI ir ko tai pareikalaus. Dirbu nuotoliniu būdu: sutartys, B2B, konsultacijos.