Фреймворки и инструменты для машинного обучения, LLM-агентов и операционных решений.

Отвечает на вопрос по российскому праву и приводит конкретные нормы, на которых ответ держится, — каждую ссылку система проверяет отдельно. Поиск гибридный: BM25 плюс плотные эмбеддинги с кросс-энкодерным реранкером, а NLI-модель проверяет, что процитированная норма действительно подтверждает тезис, — так правдоподобная, но неверная ссылка отсекается до выдачи. Ответ по умолчанию экстрактивный, это текст самого закона, и он не может галлюцинировать; опциональный слой LLM проходит ту же проверку.

Философия Django, применённая к машинному обучению. Вы объявляете датасеты, модели, агентов и оценки; фреймворк их запускает, версионирует, записывает и показывает. Одно тело класса разом становится страницей админки, документированным эндпоинтом API, миграцией и целью в CLI. Агенты — полноправное семейство рядом с моделями: общий метастор, общая админка, общая система оценки. Большинство инструментов в этой области рассчитаны либо на классический ML, либо на LLM, а большинство команд занимаются и тем и другим.

Каждый вызов модели, вызов инструмента и переход состояния — обычный объект, который можно залогировать, сохранить снимком и воспроизвести. Весь цикл умещается в один файл, который читается за вечер. Современные приёмы — инструменты, структурированные ответы, сжатие контекста, устойчивые чекпоинты, guardrails, субагенты, evals-as-tests — поставляются как примитивы, которые можно прочитать, а не как монолит, которому нужно доверять. Нужен графовый движок — берите LangGraph; нужен маленький прозрачный цикл, который вы понимаете целиком, — берите этот.

Ценообразование, запасы, энергетика, очереди и цепи поставок — решения, которые бизнес принимает тысячи раз в день и где небольшое улучшение политики накапливается. Каждое прикладное окружение поставляется вместе с классическим решением из исследования операций, поэтому обученная политика измеряется против стандартного метода, а не объявляется хорошей. Там, где классика уже оптимальна, README прямо об этом говорит.