Описание Этапов Эволюции "Astro-Algo"

Этап 2: "Экспертный Конвейер" — Агентная Архитектура

Ключевая Проблема: RAG — это "говорящая библиотека". Она может найти и пересказать книгу, но не может провести исследование. Системе не хватало методологии, способности следовать сложному плану анализа и "заземления" в объективных данных.

Реализованная Технология:

1. Агент-Оркестратор (main.py): Ядро системы было переписано по принципу Оркестратора. Оно перестало быть монолитным и превратилось в управляющий центр, запускающий последовательность специализированных агентов.
2. Специализированные Агенты (astro_agents.py): Появились первые "эксперты" — core_algo_agent для применения уникальной астро-методологии и history_agent для сравнительного анализа найденных кейсов.
3. Интеграция с Внешними Данными (market_data_agent): В конвейер был добавлен агент, подключающийся к внешним API (Yahoo Finance) для получения реальных рыночных котировок.

Достигнутая Возможность: Система эволюционировала в симулятор экспертной работы. Она теперь не просто ищет, а анализирует, следуя многошаговому процессу: найти аналог (RAG) → применить методологию (core_algo) → сравнить с историей (history) → сопоставить с фактом (market_data). Система научилась отвечать на вопросы "Как?" (Как прийти к выводу?) и "Насколько точно?" (Как прогноз соотносится с реальностью?).

Итог: Проект перешел из категории "Информационный ассистент" в категорию "Аналитическая Платформа".

Этап 3: "Карта Связей" — Граф Знаний

Ключевая Проблема: Даже с агентным конвейером система все еще оперировала "мешками слов" — неструктурированными текстами. Она не могла видеть фундаментальные, нелинейные связи между сущностями (планетами, компаниями, датами, событиями), если они не были явно описаны в одном документе.

Реализованная Технология:

1. Внедрение Графовой Базы Данных (Neo4j): Был развернут и интегрирован сервер графа.
2. Строитель Графа (graph_builder.py): Создан отдельный, изолированный сервис-задача, который читает структурированные .json файлы и строит из них "Карту Связей" — узлы и ребра в Neo4j.
3. Микросервис Запросов (graph_query_proxy): Для решения проблемы конфликта зависимостей (openai v0.28 vs v1.x) был создан независимый микросервис. rag_proxy теперь не общается с графом напрямую, а делает HTTP-запрос к этому специализированному "эксперту по графу".

Достигнутая Возможность: Это фундаментальный скачок от анализа текстов к структурированному пониманию. Система научилась находить скрытые, многошаговые причинно-следственные связи. Она теперь может логически вывести, что [AAPL] связан с [Марсом] через цепочку [Дата основания] → [Знак Овна] → [Управитель]. Система впервые смогла ответить на самый главный вопрос: "ПОЧЕМУ?".

Итог: "Аналитическая Платформа" превратилась в "Движок для Генерации Инсайтов" (Insight Generation Engine), создав уникальное конкурентное преимущество.

Этап 4: "Живые Знания" — Автоматизация Экспертизы

Ключевая Проблема: "Движок Инсайтов" был невероятно мощен, но его "топливо" (данные для графа) приходилось создавать вручную, долго и кропотливо превращая экспертные знания в жесткие .json файлы. Это узкое место мешало масштабированию.

Реализованная Технология:

1. Создание Собственного "Движка Извлечения": Вместо проблемных внешних библиотек был разработан собственный, современный инструмент на основе tool calling в новейших моделях OpenAI (таких как gpt-5-mini).
2. Схемы как Код (Pydantic): Вместо написания парсеров для каждого типа данных, мы теперь описываем желаемую структуру в виде простых и понятных Pydantic-схем.
3. Интеграция в graph_builder.py: "Строитель Графа" был кардинально переработан. Теперь он не читает .json, а "скармливает" любой сырой текст (например, ваш экспертный кейс 999.md) "Движку Извлечения", который автоматически превращает его в идеально структурированные данные, готовые к загрузке в граф.

Достигнутая Возможность: Мы автоматизировали самый сложный этап — превращение неструктурированной экспертизы в структурированные знания. Теперь один и тот же экспертный .md файл служит "пищей" и для RAG-поиска (контекст и аналогии), и для автоматического обогащения Графа (точные факты и связи). Система научилась самостоятельно поглощать и структурировать знания.

Итог: Система достигла уровня "Платформы по Автоматизации Экспертизы" (Expertise Automation Platform). Она не просто использует знания — она создает их, обучаясь на текстах, которые вы ей предоставляете. Это открывает путь к практически безграничному масштабированию вашей уникальной аналитической методологии.

Этап 5: "Адаптивный интеллект"
- Цикл экспертной обратной связи

Это переход от системы, которая просто выполняет заложенные в нее алгоритмы, к системе, которая обучается и адаптируется, становясь со временем все более точным и персонализированным инструментом. Она учится на вашем опыте и вашей оценке.

• Аналогия: Если раньше у вас был талантливый, но неопытный аналитик, которому вы давали четкие инструкции (протокол), то теперь вы становитесь его наставником. Вы проверяете его работу, указываете на сильные и слабые стороны, и со временем он начинает "думать" так, как вы, и предвосхищать ваши ожидания.
• Цель: Качественно улучшить результаты всех предыдущих этапов (с 1 по 4), настроив выводы системы так, чтобы они максимально соответствовали вашему экспертному видению и стилю анализа.

Как это работает (Улучшенный Цикл обратной связи):

1. Анализ и "Вечный Якорь": Система, как и прежде, выполняет полный анализ по запросу. Но теперь в конце каждого ответа она генерирует не просто ID, а готовый шаблон для обратной связи. Этот ref_id — это вечная ссылка на полный "слепок" всего аналитического процесса (какие кейсы были найдены, что вернул граф и т.д.), который надежно сохраняется в базе данных PostgreSQL. Спешить больше не нужно — вы можете дать оценку отчету в любой удобный момент.
2. Экспертная Оценка: Вы, как эксперт, спокойно изучаете отчет. Когда вы готовы, вы копируете предложенный шаблон и даете оценку по вашей шкале от 1 до 5, добавляя комментарий.
   • Формат команды: ##ОЦЕНКА <ID> = <ЦИФРА> = <КОММЕНТАРИЙ> -
   • Шкала оценок: 1-Ужасно, 2-Плохо, 3-Удовлетворительно, 4-Хорошо, 5-Отлично.
3. Сбор "Опыта": rag_proxy перехватывает вашу команду, находит по ref_id соответствующую запись в базе данных и обновляет ее, добавляя вашу оценку и бесценный комментарий.

Обучение и Адаптация (Два уровня):

Накопленная база "опыта" — это не просто записная книжка, а топливо для двух типов обучения:

• Уровень 1: Ручная доработка (Роль: Вы — Архитектор Системы). Это происходит прямо сейчас. Ваши комментарии — это конкретное техническое задание. Анализируя в базе данных отчеты с низкими оценками (1, 2), вы находите системные проблемы.
  Пример: Вы видите несколько комментариев "Маркет агент не дал цену на дату". Вы понимаете, что нужно улучшить промпт MarketDataAgent. Вы вносите исправление, и система мгновенно становится умнее, больше не повторяя эту ошибку.
• Уровень 2: Автоматическое дообучение (Роль: AI — Ученик). Это цель на будущее. Когда вы накопите 50-100 отчетов с оценкой 5 ("Отлично"), мы сможем использовать их для fine-tuning (дообучения) базовой AI-модели. AI изучит эти "золотые" примеры и научится генерировать отчеты в вашем уникальном стиле, с вашими акцентами и логикой.