ETI (Explicit Trait Inference): как научить LLM оценивать надёжность собеседников — и принимать лучшие решения

Модель читает всю историю взаимодействия — и всё равно принимает решения по наитию. Она видит паттерны, но не структурирует их в выводы: кому верить, чьи данные перепроверить, кого нагружать сложными задачами. ETI даёт возможность вести явное досье на каждого участника дискуссии — и принимать следующие шаги на основе накопленных оценок, а не интуиции. Фишка: после каждого раунда — принудительная оценка участника по двум осям: теплота (честен ли, работает ли на общий результат) и компетентность (качество задач, стабильность). Каждая черта — рейтинг 1-7 плюс текстовое доказательство. Профили ложатся в контекст. Агент больше не угадывает — он решает с данными в руках.