ATA (Neuro-Symbolic Agents) – разделение «понимания правил» и «применения правил» для критических задач

LLM, которая одновременно читает правила, извлекает факты и принимает решение, даёт разные ответы на одинаковый запрос даже при temperature=0 — это фундаменальная нестабильность архитектуры. Метод ATA позволяет превратить непредсказуемую LLM в детерминированный исполнительный механизм для задач с жёсткими правилами (модерация, страховые случаи, compliance-проверки). Суть: LLM один раз переводит неформальные правила в строгую базу знаний, которую проверяет человек. Затем другая система применяет только эту верифицированную базу к конкретному запросу — вариативность падает с 40% до 2-5%.