CKA-Agent (Correlated Knowledge Attack): декомпозиция через древовидное исследование знаний модели

Статичная декомпозиция задачи работает только когда ты уже эксперт – тогда зачем спрашивать LLM? Если не эксперт, план разбивается о первый отказ модели. CKA-Agent решает это через адаптивное древовидное исследование: каждый следующий вопрос формируется на основе ответа самой модели на предыдущий. Фишка: модель сама подсвечивает, куда двигаться дальше – как фонарик в темноте. Агент исследует граф знаний модели, задавая локально безобидные вопросы, но цепочка из них собирает полный ответ на сложную задачу. Древовидная структура позволяет пробовать альтернативные пути – если одна ветка упёрлась в отказ, переключается на другую.