Синтетические данные для автоматической настройки промптов: система из трёх агентов

Проблема: LLM проваливаются на финансовых таблицах. Спрашиваешь 'найди выручку' — модель хватается за первую похожую строку ('Выручка сегмента А') и пропускает нужную ('Общая выручка'). Или складывает миллионы рублей с тысячами долларов напрямую. Причина: общие инструкции ('будь внимателен', 'реши пошагово') слишком абстрактны для сложных данных. Исследователи создали систему из трёх агентов, которая автоматически превращает размытые инструкции в операционные. Генератор создаёт финансовый вопрос нужной сложности, три верификатора проверяют корректность (если хоть один отклонил — регенерация), оптимизатор тестирует промпт и при ошибке добавляет конкретное правило. За 15 итераций промпт эволюционирует от 'реши задачу' к детальному чек-листу: 'найди ВСЕ строки с этой меткой', 'проверь единицы измерения перед расчётом', 'выпиши номер строки таблицы'.