Идея проекта возникла из необходимости оценить FinOps-составляющую внедрения LLM в бизнес-процессы. Цель исследования заключалась в переходе от интуитивного понимания к математическому моделированию затрат на содержание AI-агентов. В рамках проекта поставила задачу изучить, как лавинообразный рост токенов при итеративной работе AI влияет на операционный бюджет команды, и спроектировать оптимальную, отказоустойчивую архитектуру управления расходами.

Сейчас проект довела до стадии верифицированного технического MVP и временно заморозила для переключения фокуса на валидацию других продуктовых гипотез. Планирую вернуться к масштабированию AI-калькулятора позднее, осмыслив метрики и архитектурные инсайты.

Закреплю версию смыслов проекта: 🟣AI Product & FinOps Management: юнит-экономика LLM, управление бюджетом и рисками 🟣AI System & Architecture Design: проектирование многоагентных AI-систем, оркестрация, логика взаимодействия AI-агентов 🟣Technical Project Management & QA: управление репозиторием, UML-моделирование, автоматизация тестирования, логирование и оптимизация контекста