AI Advertising Automation and Management System

Poprosiłem mojego CTO, aby opisał architekturę. Uwaga mój CTO AI opisuje:

Mamy szablony reklam w plikach JSON. Skrypt w Pythonie + AI łączy je we wszystkie kombinacje Generuje plan kampanii oparty o wiedzę historyczną. Agent publikuje plan do Meta Ads przez Facebook Marketing API. Tu w zależności od decyzji, pytam Mira lub nie pytam. Codziennie o 8:00 UTC budzi się Lambda na AWS i pobiera metryki CPM CTR koszt kliknięcia Lambda porównuje metryki z progami w pliku rules.json (który zbudowałem) i klasyfikuje każdą reklamę. Wyłącz, zwycięzca, czekaj. Słabe reklamy Lambda sama pauzuje przez API. Dobre oznacza w bazie DynamoDB do skalowania. O 8:30 druga Lambda generuje raport HTML i wysyła mailem przez Amazon SES, aby Miro wiedział, co się dzieje. W poniedziałki trzecia Lambda odpytuje Manus AI o trendy reklamowe i zapisuje wyniki na S3. Cała infra to serverless na AWS. Trzy Lambda Functions, dwa DynamoDB Tables, jeden S3 Bucket, EventBridge jako cron. Tokeny do Meta i Manus trzymamy w AWS Secrets Manager. Koszt infra poniżej 2 USD miesięcznie, reszta to budżet reklamowy.

Source: Miroburn newsletter, 24-02-2026