Alex Parts // DRAGOCZ

O projektu

Alex Parts je vlastní produkt navržený pro autoservisy a prodejce náhradních dílů. Neřeší jen samotné vyhledání komponenty, ale snaží se sjednotit celý workflow kolem dílu: od identifikace vozidla přes porovnání a objednání až po zápis do zákaznické agendy, skladu nebo fakturace.

Jinými slovy: místo přepínání mezi katalogem, e-shopem, CRM, WhatsAppem a interní administrací vzniká jedna konverzační vrstva nad celým provozem.

Co produkt řeší

V běžném provozu autoservisu vzniká hodně malých kroků, které samy o sobě nejsou složité, ale dohromady berou čas:

dohledat správný díl,
ověřit kompatibilitu podle VIN nebo OEM,
porovnat ceny a dostupnost,
vložit zboží do košíku nebo vytvořit objednávku,
zapsat práci k zákazníkovi a vozidlu,
navázat follow-up, fakturu nebo termín.

Alex Parts je postavený tak, aby tyto kroky obsloužil jeden AI agent s vlastní sadou nástrojů, persistentní pamětí a napojením na další části systému.

Architektura

Aplikace běží jako single Node.js process, který v jednom runtime obsluhuje HTTP i WebSocket komunikaci. To je důležité hlavně pro realtime chat, synchronizaci běhů agenta a admin notifikace.

Základní vrstvy jsou:

Next.js aplikace pro UI a API route vrstvu
custom Node server pro společný běh webu a websocketů
AI runtime s tool registry a exekucí agentních akcí
Prisma + MySQL jako datová vrstva pro konverzace, garáž, sklad, fakturaci i zákaznickou agendu
WhatsApp integrace jako druhé rozhraní vedle webového chatu

Významná je i práce s reconnect scénářem: když klient vypadne během běhu agenta, server-side run pokračuje a po návratu se stav dosynchronizuje.

Tech stack

FRONTEND   → Next.js 16 + React 19 + Tailwind
BACKEND    → Next.js App Router + custom Node server
REALTIME   → WebSocket (ws)
DATA       → MySQL + Prisma
AUTH       → NextAuth v5
AI         → AI SDK + OpenAI-compatible provider
MEMORY     → Mem0 long-term memory
CHANNELS   → web chat + WhatsApp Cloud API
I18N       → cs / en / uk / ru

Podle dokumentace a implementace projekt používá 26 specializovaných AI nástrojů pro práci s vozidly, katalogy, košíkem, fakturací, kalendářem, skladovou vrstvou, eskalacemi a dalšími workflow.

Klíčové schopnosti

Přirozený jazyk nad celým workflow — uživatel nepoužívá izolované formuláře, ale zadává požadavek konverzačně
VIN a katalogová logika — systém pracuje s VIN dekódováním, OEM daty a katalogovými zdroji
Realtime chat — webové rozhraní streamuje stav, díly, diagramy i průběh běhu agenta
WhatsApp jako plnohodnotný kanál — webhook, batching zpráv, follow-upy a navazující operace
Garáž / CRM / sklad / fakturace — jeden datový model pokrývá zákazníky, vozidla, servisní historii, skladové pohyby i dokumenty
Paměť a eskalace — agent si drží kontext, a když nestačí, může workflow předat dál

Pro koho to je

Alex Parts je vhodný hlavně pro:

autoservisy, které potřebují zrychlit práci s díly a zákaznickou agendou,
prodejce náhradních dílů, kteří řeší vysoký objem dotazů a objednávek,
B2B provozy, kde je důležitá rychlost obsluhy, přesnost kompatibility a méně ručního přepisování mezi systémy.

Není to tedy jen chat pro koncové zákazníky. Je to interní i obchodní nástroj pro lidi, kteří každý den řeší konkrétní provozní úkony.

Hodnota projektu

Nejsilnější část Alex Parts je v propojení. Místo samostatného AI dema nad katalogem vznikl produkt, který umí navázat na další kroky — košík, objednávku, kalendář, garáž, follow-up nebo eskalaci na člověka.

Technicky je zajímavé i to, že projekt kombinuje agentní runtime, realtime vrstvu, více komunikačních kanálů a poměrně široký datový model v jedné aplikaci. To z něj dělá plnohodnotný product engineering projekt, ne jen AI experiment.

Výsledek

Alex Parts je silná ukázka toho, jak může AI dávat smysl v konkrétním vertikálním use-casu. Ne jako obecný chatbot, ale jako nástroj, který snižuje přepínání mezi systémy a pomáhá dotahovat práci od dotazu až po akci.

Pro portfolio je to kombinace AI produktu, backendové architektury, realtime komunikace, integrací a provozního designu. Přesně ten typ projektu, kde nestačí umět „připojit model“, ale je potřeba navrhnout celý systém kolem něj.