Анализ архитектуры ИИ-проекта: агент изучает свои же решения

При долгосрочной разработке крупного проекта, состоящего из десятков кастомных модулей и внутренних инструментов (сервисов, коннекторов или логических «скилов» системы), отслеживать траекторию их развития становится сложно. Со временем подходы меняются, происходит рефакторинг, а контекст принятия прошлых инженерных решений теряется. В практике проектирования систем я часто сталкиваюсь с устойчивым запросом: разработчики хотят сделать свои архитектуры самообучаемыми, чтобы они могли развиваться на основе собственного опыта и прошлых действий. При этом параллельно решается еще одна важная задача. Проект не развивается в вакууме — вместе с ним неизбежно эволюционирует и его архитектор. Анализируя историю изменений, система подсвечивает не только программные паттерны, но и ментальный прогресс самого создателя, позволяя ему наглядно увидеть свой личный профессиональный рост и переосмыслить пройденный путь. https://www.dobryakov.com