Case 04 / AI Agent
Human Reflection Engine
Role: Product Strategist / Agent Workflow Design
Цель «Зеркала» — не отвечать на отдельные сообщения, а помогать человеку лучше понимать себя через длительный диалог. Для этого ассистенту недостаточно последнего окна контекста: он должен извлекать релевантную историю, различать источники, замечать изменения и противоречия и при этом не превращать ответ в сухой аналитический отчёт.
Продуктовый принцип: осторожная гипотеза, один полезный вопрос и живой человеческий диалог — без внутренних терминов системы в ответе пользователю.
Память — отдельный слой принятия контекста, а не длинный prompt.
Текущее сообщение и контекст запроса.
Определение того, что нужно пользователю сейчас.
Выбор релевантной долгосрочной истории вместо загрузки всего архива.
Сбор контекста с учётом границ и происхождения источников.
Формирование осторожной интерпретации и полезной гипотезы.
Перевод внутреннего анализа в естественный диалог.
Проверка качества ответа, безопасности и коммуникационного стиля.
Контекст обновляется после взаимодействия, а не подменяет текущий запрос.
Долгая память полезна только тогда, когда её границы проверяются.
В отдельной ветке Human Reflection Engine проверялись boundaries памяти и dataset-источников, source isolation, fail-closed поведение, crisis safety и multi-user isolation. Для M1/M2 был сформирован отдельный review/evaluation контур вместо проверки «на глаз».
Продуктовая модель человека важнее размера контекстного окна.
- Формулировка core job: помогать человеку лучше понимать себя через длительный диалог
- Архитектура ответа: гипотеза → полезный вопрос → живой язык
- Memory Map и разделение текущего запроса / retrieval / update
- Требования к source isolation и memory boundaries
- Критерии reflection quality и human communication
- Safety-сценарии для кризисных ситуаций
- Изоляция multi-user контекста и fail-closed поведение
- Roadmap от product intelligence до evals и более автономной orchestration
Core reflection engine дошёл до проверяемой реализации.
- M1 был реализован в отдельной ветке Human Reflection Engine.
- Изменения затронули conversation, reflection, prompts, response generation и evaluation/tests.
- Добавлены проверки reflection quality, human communication и crisis-сценариев.
- Зафиксированный полный test run: 368 passed, 3 skipped, 0 failed, 0 errors.
- Полноценная автономная Mission Owner / Result Orchestrator цепочка отдельно не считается доказанной — это оставлено за пределами заявленного результата.