Вопрос «Может ли AI заменить аналитика?» мы решали не в теории, а в «полях» — в прямом и переносном смысле. Работая с лидером сельскохозяйственного рынка, мы столкнулись с тем, что команда аналитиков стала узким местом для обработки запросов к базам данных с миллионами строк агрономических показателей. Наша первая попытка, основанная на применении большой языковой модели «в лоб», привела к созданию инструмента, который не понимал специфику домена и давал красивые, но бесполезные ответы. Мы быстро поняли, что монолитный AI не способен воссоздать главную ценность аналитика: знание сложной предметной области и умение задавать правильные вопросы.
Наш реальный успех начался с декомпозиции. Мы воссоздали мыслительный процесс аналитика в двух-агентной системе. Первый агент, «интерпретатор», через векторное хранилище со специфической агрономической терминологией в диалоге с пользователем превращает хаос в четкое ТЗ. Второй агент, «исполнитель», безупречно реализует этот план. Так может ли AI заменить аналитика? Наш опыт в сложном домене говорит: да, рутинную часть — полностью. В докладе я поделюсь архитектурой этого решения и выводами, которые помогут вам ответить на этот вопрос для вашей компании.
