Agentic XAI: итеративное улучшение объяснений через многораундовую обработку

LLM улучшает своё объяснение через несколько раундов, но качество растёт только первые 3-4 цикла, потом падает на 60-80%. Метод Agentic XAI позволяет получать на 30-33% более качественные объяснения сложных данных — модель сама находит пробелы, запрашивает дополнительные расчёты, обновляет ответ. Фишка: модель рефлексирует над своим ответом — «что я упустила?», генерирует код для анализа, получает новые данные, переписывает объяснение. Но после 4-5 раундов начинается деградация — ответы становятся водянистыми, уходят в абстракции, теряют конкретику.