OpenClaw2026_SupandiSaputra_NaviAgent

🤖 Navi: Intelligent TikTok Community Agent

Navi adalah AI Agent otomatis yang dirancang untuk mengelola interaksi komunitas pada platform TikTok secara real-time. Menggunakan kombinasi Agentic Workflow dan Infrastructure-as-Code, Navi mampu memahami konteks komentar dan memberikan respon yang relevan dalam hitungan detik.

🚀 Panduan Uji Coba (Live Testing)

Juri tidak perlu melakukan instalasi apa pun. Untuk melihat Navi beraksi secara langsung, silakan ikuti langkah berikut:

1. Buka TikTok: Kunjungi profil @english.rizz.
2. Pilih Postingan: Pilih salah satu video terbaru yang ada di akun tersebut.
3. Kirim Komentar: Berikan komentar apa pun (bisa berupa sapaan, pertanyaan tentang bahasa Inggris, atau sekadar tes).
4. Pantau Respon: Tunggu beberapa saat (15-30 detik) agar Navi memproses webhook, berpikir melalui QwenPaw, dan mengirimkan balasan otomatis ke komentar Anda.

🛠️ Tech Stack & Arsitektur

Proyek ini dibangun dengan fokus pada Persistence (ketahanan) dan Scalability (skalabilitas):

• Logic Bridge: FastAPI & Python (Dijalankan di Sumopod).
• AI Brain: QwenPaw Agent berbasis AgentScope Runtime.
• Automation Broker: Repliz (Webhook & TikTok API Integration).
• Connectivity: Cloudflare Tunnel (Secure tunneling dari local-to-web).
• Process Management: PM2 (Memastikan sistem tetap online 24/7 dan melakukan auto-restart jika terjadi kegagalan).

🔄 Workflow System

1. Trigger: Juri memberikan komentar di akun TikTok @english.rizz.
2. Ingestion: Repliz menangkap komentar dan mengirimkan payload JSON ke server FastAPI via Cloudflare Tunnel.
3. Processing: main.py melakukan parsing data dan mengirimkan instruksi ke Agen Navi di QwenPaw.
4. Cognition: Navi menganalisis maksud komentar dan menentukan aksi terbaik (Like/Reply).
5. Action: Navi mengeksekusi Skill API untuk mengirimkan balasan kembali ke TikTok via Repliz.

💡 Impact & Future Development

• Impact: Implementasi sistem ini berhasil mengotomatisasi manajemen komunitas secara penuh sehingga meningkatkan kecepatan respon dan efisiensi keterlibatan pengguna.
• Future Development: Pengembangan masa depan akan difokuskan pada integrasi memori jangka panjang dan orkestrasi multi-agen untuk menangani tugas-tugas yang jauh lebih kompleks.

Developed by: Supandi Saputra (Pandi)

Built With

• python