Агент по анализу продуктов и принятию решений: создание ИИ, который не забывает

Что, если бы ваш ИИ мог запомнить, что произошло в прошлый раз? Большинство систем искусственного интеллекта очень хорошо отвечают на поставленные перед ними вопросы. Но продуктовые команды сталкиваются с другой проблемой: Что, если бы ИИ мог запомнить, на что раньше жаловались клиенты, что решила сделать команда и сработало ли это решение на самом деле? Этот вопрос стал основой нашего проекта хакатона: Агент по анализу продуктов и принятию решений Мы создали агент поддержки принятия решений по продукту на базе искусственного интеллекта, который использует Hindsight в качестве постоянной памяти, Groq/LLM для рассуждений, Python для оркестрации и Streamlit для пользовательского интерфейса. Вместо того, чтобы рассматривать каждую жалобу клиента как совершенно новую проблему, наш агент связывает сегодняшние отзывы со вчерашним опытом использования продукта. Основной цикл обучения: Обратная связь → Вспоминание → Рассуждение → Рекомендация → Решение → Результат → Обучение. И тут начинается самое интересное. 🧩 Проблема: теряется контекст продукта Продуктовые команды получают отзывы из разных источников: Поддержка клиентов Интервью с пользователями Опросы Обзоры приложений Переговоры о продажах Прямая обратная связь с пользователем Понять индивидуальную жалобу не обязательно сложно. Настоящий вызов