4D-ARE: четырёхмерная атрибуция для каузального анализа проблем

Агент на ReAct технически работает идеально — запросы обрабатывает, данные достаёт. Но спрашиваешь "почему completion rate 80%?" — получаешь метрики: "80% завершили, средняя частота визитов 4.2, проникновение продукта 24%". Руководителю нужна не статистика, а цепочка причин: какой процесс сломался, какого ресурса не хватило, какой внешний фактор повлиял. Фишка: модель знает КАК рассуждать (ReAct работает), но не знает ЧТО искать — какие связи отслеживать для построения причинной цепочки. 4D-ARE решает это через четыре измерения атрибуции: наблюдаемые результаты → контролируемые действия → доступные ресурсы → внешний контекст. Каждый уровень прослеживает от симптома к корневой причине.