Интеграция моделей принятия решений DMN, LLM и NeMo для аудируемых агентных архитектур
Алекс Порчелли описывает ответ на ключевую проблему корпоративного ИИ — недетерминированные результаты и отсутствие ответственности — и показывает, как комбинирование моделей принятия решений DMN с LLM, навыками агентов и NeMo‑ограничениями может обеспечить аудируемые, детерминированные агентные архитектуры, позволяющие бизнес‑руководителям владеть логикой решений при сохранении инженерами архитектурного управления.