Bot Orchestrator: разработка AI-платформы для трейдинга
01О проекте
Bot Orchestrator — это трейдинговая платформа на базе искусственного интеллекта, созданная для координации нескольких автоматизированных трейдинговых ботов в рамках одной системы. Она позволяет операторам запускать стратегии на основе AI, которые работают круглосуточно, сокращая необходимость постоянного ручного вмешательства и объединяя автоматизированные процессы в единой среде.
Платформа разработана совместно с командой Scripso в рамках индивидуального проекта. В её основе — сочетание возможностей искусственного интеллекта и продуманной технической архитектуры.
“Эффективность автоматизации зависит от системы, которая координирует все процессы. Настоящая задача — обеспечить их надёжную совместную работу.”
02Технологический стек
Для автоматизированной трейдинговой платформы недостаточно просто интерфейса и набора алгоритмов. Её техническая основа должна обеспечивать работу фоновых процессов, AI-сценариев, управление данными и стабильное взаимодействие между компонентами системы. Мы подобрали технологии с учётом этих требований и возможности дальнейшего развития продукта.
- 01Next.js — основа frontend и пользовательского интерфейса платформы.
- 02Node.js — обработка API, интеграций, webhook-запросов и фоновых задач.
- 03AI — интеллектуальные помощники, классификация и автоматизация рабочих процессов.
- 04Docker — единая и воспроизводимая среда для развёртывания ботов и фоновых сервисов.
- 05MySQL — реляционная база данных для работы со структурированной информацией приложения.
- 06MongoDB — гибкий документно-ориентированный уровень хранения данных.
Каждая технология была выбрана исходя из реальных потребностей проекта. Наша цель заключалась не в усложнении системы, а в создании надёжной основы, способной развиваться вместе с продуктом.
03Архитектура и координация процессов
Главной задачей было организовать совместную работу нескольких автоматизированных процессов, не превращая платформу в набор несвязанных компонентов. При проектировании архитектуры мы сосредоточились на чётком распределении ответственности, контролируемых интеграциях и прозрачности работы системы.
- Разделили пользовательский интерфейс, бизнес-логику и интеграции с помощью чётких границ API.
- Организовали фоновую обработку задач и работу ботов для поддержки непрерывных автоматизированных процессов.
- Предусмотрели внутренние инструменты контроля, позволяющие операторам отслеживать работу системы.
- Учли зависимость от внешних сервисов и возможные сценарии сбоев на этапе проектирования.
04Что было реализовано
В результате была создана AI-платформа для координации нескольких автоматизированных трейдинговых стратегий в единой среде. В рамках проекта мы объединили пользовательское приложение, backend-сервисы, возможности искусственного интеллекта и инфраструктуру развёртывания.
- Пользовательское приложение на Next.js.
- Сервисы на Node.js для API, интеграций и фоновой обработки.
- Основа на базе AI для интеллектуальных помощников и автоматизированных процессов.
- Среда развёртывания на Docker для ботов и фоновых сервисов.
- Инфраструктура баз данных на основе MySQL и MongoDB.
- Внутренние инструменты контроля работы системы и поэтапный пилотный запуск.
“Цель автоматизации — не просто заставить процессы работать без участия человека. Важно создавать системы, которые люди могут понимать, которым могут доверять и которыми могут управлять.”
Есть идея AI-платформы или продукта для автоматизации? Давайте воплотим её вместе с Scripso.