Юлия, спасибо за новый взгляд!

В моей модели декомпозиция выполнена одновременно по обоим принципам, но с уклоном в технологические типы решений и зоны ответственности внутри процесса. Визуально архитектура имитирует структуру человеческой команды (PM, Dev, QA по типам), чтобы упростить восприятие логики. Это сделано для того, чтобы подготовить базу для конструирования системных промтов AI-агентов на узких задачах, гарантируя максимальную точность кода и изоляцию контекста.

Вы правы, риск «смысловой склейки» и дублирования когнитивных функций в такой схеме есть. Когда мы называем агента «человеческой» ролью (например, QA Analyst Agent), мы подсознательно ждём от него человеческой универсальности, но на практике заставляем AI-модель выполнять сразу несколько разнородных ментальных операций. Подумаю о более чётком использовании функциональной триады Specification → Execution → Evaluation/Control...

Владислав, спасибо за уточнение! Если попробовать добавить эти три типа AI-агентов в мою модель, может возникнуть путаница. Подумаю над новой логикой...

Хотите алгос скину вам на почту ? ( там всё равно эмпирика нужна)

Павел, спасибо за критический анализ рисков и «подводных камней» реального внедрения такой модели!

Наброски решений: * ответственность за расхождения между AI-агентами -> валидация выходных данных * еval -> LLM-as-a-Judge * наблюдаемость -> трейсинг * откат после ложного автофикса -> отдельный коммит в изолированной feature-ветке * как научить оркестратор говорить «не уверен» -> в системный промпт закладывать требование оценивать свою уверенность, при низком уровне уверенности подключать человека.