lab: ai-factory-planner / skills / execution trace
Контекст: AI Factory нужен не как чат, который отвечает текстом, а как рабочий контур: принять цель, разложить ее на шаги, выбрать инструменты и оставить понятный след выполнения.
Проблема: агент без плана быстро превращается в шум. Он делает лишние действия, теряет контекст, не объясняет, почему выбрал конкретный skill, и может уверенно продолжать там, где нужен человек.
Подход: планировщик должен хранить state: цель, допущения, список шагов, статус каждого шага, выбранный skill, входные данные, результат и причину остановки. Для опасных операций нужен explicit approval, а для неопределенности — вопрос пользователю.
Вывод: хороший planning loop не делает AI всемогущим. Он делает работу наблюдаемой: видно, что уже проверено, где риск, что можно повторить и какой шаг дал результат.
Следующий шаг: добавить scoring плана: стоимость, риск, зависимость от внешних данных и уверенность в следующем действии.