7 дней на ИИ-продукт: как ExamLab Bot автоматизирует подготовку к экзаменам
2026-03-12 15:54
7 дней на ИИ-продукт: как участники AI Talent Camp автоматизировали подготовку к международным экзаменам
Команда участников интенсива AI Talent Camp разработала прототип ИИ-сервиса, который автоматически формирует персональные учебные планы для подготовки к международным экзаменам. Решение помогает сократить время создания образовательной траектории с нескольких часов до нескольких минут.
Проект ExamLab Bot был создан в рамках интенсивной программы по подходу ИИ-first Product Engineering. Участники прошли полный цикл разработки ИИ-продукта: от формулирования гипотезы и анализа пользовательской задачи до создания работающего MVP и защиты решения перед экспертами.
Какую задачу решает ExamLab Bot
Подготовка к международным экзаменам требует точного планирования. Преподавателю нужно учитывать уровень ученика, сроки до экзамена, цели, слабые темы, расписание занятий и структуру программы. Вручную создание такого учебного плана может занимать 3–4 часа.
ExamLab Bot автоматизирует эту работу. Сервис предназначен для преподавателей и образовательных организаций, которые готовят учеников к международным экзаменам, например IB и A-Level.
Главная задача решения — снять с преподавателя рутинную часть планирования и помочь быстрее собрать персональную образовательную траекторию под конкретного ученика.
Как работает ИИ-сервис подготовки к экзаменам
ИИ-система анализирует вводные данные ученика и помогает сформировать индивидуальный план подготовки. Она учитывает цель обучения, сроки экзамена, структуру программы и доступное расписание.
Сервис умеет:
— анализировать цели обучения и сроки экзамена;
— формировать персональную учебную траекторию;
— синхронизировать план с календарём;
— корректировать программу по мере прогресса ученика;
— помогать преподавателю быстрее управлять подготовкой.
Если в традиционном формате создание учебного плана занимает несколько часов, то в прототипе ExamLab Bot этот процесс сокращается примерно до 2 минут.
Архитектура решения: мультиагентная ИИ-система
Ключевой особенностью ExamLab Bot стала архитектура на основе мультиагентного подхода. Вместо одного универсального ИИ-ассистента команда разделила систему на несколько агентов, каждый из которых отвечает за отдельную часть процесса.
В системе используются агенты для:
— анализа учебной программы;
— планирования образовательной стратегии;
— генерации заданий;
— проверки структуры плана и сроков;
— контроля логики учебной траектории.
Такой подход повысил устойчивость системы и качество планирования по сравнению с одноагентной архитектурой. Когда разные агенты отвечают за разные задачи, продукту проще сохранять структуру, проверять промежуточные результаты и снижать риск ошибок.
Технический стек проекта включает:
— Python;
— PostgreSQL;
— Telegram-бот;
— Google Sheets;
— Google Calendar;
— OpenRouter API.
Как проходила разработка ИИ-продукта за 7 дней
Работа над проектом проходила в формате короткого продуктового цикла. За несколько дней команда прошла путь от идеи до работающего прототипа, который можно показать пользователям и экспертам.
Каждый этап разработки включал:
— анализ пользовательских задач;
— формулирование гипотез;
— оценку технических рисков;
— создание прототипа;
— тестирование решения;
— доработку функциональности.
Такой формат помогает быстро проверять, насколько продукт действительно решает задачу пользователя. Вместо долгой разработки «идеального» сервиса команда сфокусировалась на минимально работающем продукте: сначала подтвердить ценность, затем постепенно расширять функциональность.
Что показал кейс ExamLab Bot
Проект ExamLab Bot показывает один из важных трендов EdTech: ИИ-решения всё чаще используются не только для генерации контента, но и для автоматизации сложных интеллектуальных процессов. В образовании это особенно заметно в задачах персонализации обучения, планирования траекторий и адаптации программы под конкретного ученика.
Основные выводы команды:
— скорость разработки зависит не только от ИИ-инструментов;
— ключевую роль играет быстрый цикл обратной связи;
— MVP важнее большого набора функций на старте;
— персонализация обучения становится стандартом в EdTech;
— мультиагентная архитектура помогает лучше разделять сложные задачи.
Этот кейс также показывает, что ИИ-first подход меняет саму логику разработки продукта. Команда может быстрее переходить от гипотезы к прототипу, проверять решение на реальных сценариях и точнее понимать, какие функции действительно нужны пользователям.
Что дальше
После завершения интенсива команда планирует провести закрытое тестирование ExamLab Bot с преподавателями и образовательными организациями.
Следующие этапы развития продукта:
— пилотное внедрение сервиса;
— расширение списка международных экзаменов;
— масштабирование архитектуры;
— улучшение логики персонализации;
— подготовка коммерческой версии.
Если гипотеза подтвердится на пилотах, ExamLab Bot может стать инструментом для преподавателей и EdTech-команд, которым нужно быстро создавать индивидуальные учебные планы и сопровождать подготовку учеников к экзаменам.
Полная версия кейса
Подробный разбор архитектуры, процесса разработки и продуктовых решений опубликован в статье на Хабре.
В полной версии команда рассказывает:
— как создать ИИ-продукт за 7 дней;
— как устроена мультиагентная архитектура ExamLab Bot;
— какие технические решения использовались в проекте;
— какие продуктовые инсайты появились во время разработки.