Studiu de caz: RoTV Guide — cum înveți un model să aleagă din 14 tool-uri

Al doilea studiu de caz din seria despre cele patru aplicații construite pentru ecosistemul OpenAI. Dacă Când Reciclăm era despre onestitatea datelor, RoTV Guide e despre altceva: cum înveți un model să aleagă corect dintre 14 tool-uri și cum ții proaspete niște date care expiră din oră în oră. Nu e un studiu despre televiziune — e un studiu despre orchestrare AI.

Pe scurt

• 14 tool-uri MCP publice (în trei valuri de evoluție) + 4 tool-uri WebMCP direct în browser
• 260 de canale TV, ~26.000 de emisiuni în fereastra curentă de program, reîmprospătate automat de mai multe ori pe zi
• 4 verticale într-un singur portal: TV, streaming, cinema, teatru
• Prospețimea e verificabilă: un tool dedicat spune oricui cât de recente sunt datele
• Prima aplicație din serie trimisă la review-ul OpenAI (16 iulie 2026, în review) · server MCP în registry-ul oficial · scor agent-readiness 79/100

Problema

Informațiile de entertainment din România erau împrăștiate pe zeci de site-uri: programul TV într-un loc, topurile de streaming în altul, cinematografele și teatrele pe site-urile lor. Iar pentru agenții AI, toate acestea erau complet invizibile: un model întrebat „ce merită văzut diseară la TV în România?" nu avea de unde să știe — și răspundea oricum, inventând.

De ce soluțiile existente nu erau suficiente

Ghidurile TV clasice sunt făcute pentru răsfoit, nu pentru întrebat. Îți arată grila — dar nu răspund la întrebarea reală, care aproape niciodată nu e „ce e pe canalul X la ora Y?", ci „ce să mă uit diseară?", „e ceva important azi?", „ce alegem amândoi?". Iar între verticale nu exista nicio punte: nimeni nu-ți compara filmul de la TV cu ce a intrat săptămâna asta în topul de streaming sau cu ce rulează la cinema.

Obiective

1. Un singur portal pentru TV, streaming, cinema și teatru — cu date care se actualizează singure.
2. Construit pentru web-ul agentic de la bun început: aceleași date accesibile oamenilor (site) și agenților AI (MCP, WebMCP, date structurate).
3. De la întrebare la decizie: nu doar „ce e acum la TV", ci recomandări cu criterii, comparații și, la limită, „alege tu pentru mine".
4. Prospețime garantată și verificabilă — într-un domeniu în care datele de ieri sunt deja inutile.

Arhitectura

Trei straturi, aceeași sursă de adevăr:

• Colectarea și normalizarea: programul TV al sutelor de canale, topurile oficiale ale platformelor de streaming, programele cinematografelor și teatrelor — formate eterogene, normalizate automat într-un singur model de date, publicat ca fereastră rulantă de câteva zile.
• Site-ul (tv.madeinro.eu): ghidul pentru oameni — acum la TV, prime time, recomandări, cinema, teatru.
• Stratul agentic: un server MCP public cu 14 tool-uri citește exact aceleași date publicate ca site-ul; în plus, 4 tool-uri WebMCP rulează direct în browser (un standard experimental Chrome), iar un strat REST cu chei API deschide aceleași date oricărui alt tip de client.

Ca și la Când Reciclăm, principiul e neschimbat: nu există versiuni diferite ale adevărului. Site-ul și agenții citesc aceleași date.

De ce MCP și nu un chatbot clasic?

Pentru un ghid TV, răspunsul are o nuanță în plus față de studiul precedent. Nu doar că aplicația merge unde sunt deja utilizatorii — dar un ghid TV conversațional e, prin natura lui, un exercițiu de orchestrare: „ce să mă uit cu partenerul meu diseară, ceva relaxant, nu prea lung?" cere înțelegerea gusturilor, filtrarea programului curent și o recomandare argumentată. Modelul face raționamentul; tool-urile îi dau materia primă reală — programul de acum, nu cel din datele de antrenament. Fără tool-uri, orice model va „recomanda" emisiuni care nu există sau s-au terminat de mult.

Fluxul complet

Utilizator
    │  „Nu știu ce să mă uit diseară. Alege tu."
    ▼
ChatGPT
    │  alege tool-ul potrivit din cele 14
    ▼
Server MCP — 14 tool-uri, 3 valuri de evoluție
    │  tv_concierge: criterii + program curent → decizie argumentată
    ▼
Datele publicate ale ghidului
    │  260 canale · ~26.000 emisiuni · fereastră rulantă
    ▲
    │  actualizare automată, de mai multe ori pe zi
Surse publice și oficiale
    (program TV · topuri streaming · cinema · teatru)

Cele 14 tool-uri au apărut în trei valuri, și evoluția lor e povestea produsului:

• Valul 1 — întrebări: ce e acum la TV, caută o emisiune, prime time, detalii despre un titlu.
• Valul 2 — gusturi: recomandă după dispoziție, planifică o seară, compară opțiuni, găsește ceva pentru doi, explică de ce mi-ai recomandat asta, cât de proaspete sunt datele.
• Valul 3 — decizie: tv_concierge („decide tu pentru mine"), ce e important azi, cardul vizual al serii.

De la „ce e la TV?" la „alege tu" — drumul de la un ghid care informează la un asistent care decide.

Provocările

• Date perisabile: un ghid TV expiră continuu — ce era valabil dimineața e istorie seara. Soluția: reîmprospătare automată de mai multe ori pe zi, fereastră rulantă de program și un tool public de prospețime, ca orice agent să poată spune utilizatorului cât de recente sunt datele.
• Normalizarea: sute de canale, formate diferite, titluri inconsistente între surse. Totul se aduce automat la un singur model de date — abia asta face posibile comparațiile între verticale.
• Alegerea tool-ului corect din 14: cu atâtea tool-uri, riscul e ca modelul să-l aleagă pe cel greșit. Antidotul a fost designul: fiecare tool face un singur lucru, iar numele și descrierea lui spun exact ce — tv_now_on_tv nu se confundă cu tv_plan_evening.
• Încrederea în recomandări: o recomandare fără explicație e un ordin. Un tool dedicat explică criteriile din spatele fiecărei propuneri.
• Răspunsuri vizuale în chat: pentru „cardul serii", serverul livrează și interfețe vizuale (MCP-Apps), nu doar text — acolo unde clientul le susține.

Deciziile tehnice importante

1. Aceleași date publicate pentru toată lumea — site-ul și toate straturile agentice citesc aceleași artefacte de date; zero divergență.
2. 14 tool-uri înguste în loc de unul universal — tool selection e o problemă de design de produs, nu de prompt: granularitatea corectă face alegerea modelului aproape imposibil de greșit.
3. Prospețimea ca funcționalitate publică — nu o promisiune de marketing, ci un tool pe care oricine îl poate apela.
4. Trei căi de acces agentic — MCP pentru clienții conversaționali, WebMCP pentru agenții din browser, REST cu chei API pentru integrări clasice. Aceeași sursă, orice client.
5. Read-only, fără cont — ghidul informează și recomandă; nu cere nimic.
6. Evoluție incrementală vizibilă — valurile 1→2→3 au fost lansate pe rând, fiecare pe fundația celui dinainte, fără să strice nimic din ce exista.

Rezultatul

RoTV Guide e azi primul ghid TV românesc construit pentru web-ul agentic: 260 de canale și ~26.000 de emisiuni în fereastra curentă, plus streaming, cinema și teatru, într-un singur portal — tv.madeinro.eu. Serverul MCP e public, listat în registry-ul oficial MCP, cu un scor agent-readiness de 79/100 (12 din 14 verificări). Pe 16 iulie 2026 a fost prima dintre cele patru aplicații trimise la review-ul OpenAI pentru catalogul ChatGPT — unde se află acum. Cea mai veche aplicație din serie (începută în decembrie 2025 ca ghid TV clasic) a devenit, în iulie, laboratorul în care s-a conturat arhitectura agentică folosită apoi de toate celelalte.

Ce aș îmbunătăți în versiunea următoare?

• Personalizare persistentă: un profil de gusturi opțional, ca recomandările să înceapă de unde au rămas — azi fiecare conversație pornește de la zero.
• Carduri vizuale peste tot: extinderea răspunsurilor vizuale dincolo de „cardul serii", pe măsură ce clienții MCP le susțin.
• Notificări de tip agent: „emisiunea pe care o urmărești începe în 15 minute" — pasul de la asistent reactiv la asistent proactiv.
• Acoperire mai fină a verticalelor: mai multe surse pentru teatru și cinema, unde oferta locală e fragmentată.

---

Acest studiu de caz face parte dintr-o serie despre construirea aplicațiilor AI pentru ecosistemul OpenAI. Episodul anterior: Când Reciclăm. Urmează: Digital Compass și Travel Trends. Contextul întregii povești: AI adoption is a delivery discipline.