00 / AI SYSTEMS MASTER PLAN / AUTHORITATIVE NUMBERING

MASTER ROADMAP / 01–95 / LOCKED NUMBERING / REVISION 2

AI SYSTEMS
MASTER PLAN.

Единая последовательность всей серии: от базовой агентной архитектуры через Cognitive Engineering / Intelligence Amplification к production-инфраструктуре, методологиям и метрикам. 95 тем — это карта механизмов, а не 95 обязательных runtime-компонентов.

00. STRUCTURE

КРУПНЫЕ БЛОКИ

Новый когнитивный блок помещён сразу после уже изученного ядра: сначала учимся строить умное поведение, затем — надёжно запускать его в production.

01–11Core Agent ArchitectureФундаментальные компоненты агентной системы.CORE / уже сделано

12–41Cognitive EngineeringКак сделать систему заметно умнее базовой модели.INTELLIGENCE AMPLIFICATION

42–54Production Control, Quality & CommunicationСвязь агентов, контроль, безопасность и observability.AGENTS IN PRODUCTION

55–69Data, Execution & Reliability InfrastructureДанные, очереди, retrieval и распределённая надёжность.DATA / EXECUTION / RELIABILITY

70–77Model, Multimodal & Production ArchitectureInference, локальные модели и новые каналы взаимодействия.MODELS / MULTIMODAL

78–83MethodologiesИнженерные методы диагностики и проектирования.PROBLEM SOLVING / PROCESS DESIGN

84–94AI MetricsКак измерять использование, качество, стоимость и автономность.MEASUREMENT / VALUE

95Final SynthesisФинальная карта всей системы знаний.MASTER MAP

Важно: прежний черновой план с методологиями №12–17 и метриками №18–28 больше не является актуальной нумерацией. Теперь методологии — №78–83, метрики — №84–94.

01–11   CORE AGENT ARCHITECTURE
          ↓
12–41   COGNITIVE ENGINEERING / INTELLIGENCE AMPLIFICATION
          ↓
42–54   PRODUCTION CONTROL / QUALITY / COMMUNICATION
          ↓
55–69   DATA / EXECUTION / RELIABILITY INFRASTRUCTURE
          ↓
70–77   MODEL / MULTIMODAL / PRODUCTION ARCHITECTURE
          ↓
78–83   METHODOLOGIES
          ↓
84–94   AI METRICS
          ↓
95      AI SYSTEMS MASTER MAP

00A. ARCHITECTURAL DISCIPLINE

95 ТЕМ ≠ 95 СЕРВИСОВ

С этого revision каждая тема получает архитектурный класс, режим включения и место в крупном runtime-модуле. Цель — не построить Франкенштейна из десятков агентов, а дать Executive Controller библиотеку механизмов, которые включаются только когда это оправдано.

COREФундамент

Постоянный слой или базовая способность системы. Обычно должен существовать в архитектуре, даже если отдельная функция вызывается не на каждом запросе.

CONDITIONALПо триггеру

Включается при uncertainty, complexity, need for evidence, multi-step execution или других конкретных сигналах.

ADVANCEDДорогой усилитель

Reasoning Search, Debate и похожие механизмы. Используются редко, когда простой режим недостаточен.

SPECIALIZEDСпецмеханизм

Нужен только для определённых классов задач: code, simulation, OCR, browser, voice, formal solving и т. п.

PRODUCTIONЭксплуатация

Надёжность, безопасность, observability, queues, budgets, permissions, durability и инфраструктура.

METHODOLOGY METRICDesign-time / Measurement

Методологии и метрики не являются runtime-agent modules. Они нужны для проектирования, диагностики и измерения системы.

Значение полей: Architectural Class описывает роль механизма в архитектуре. Default описывает режим его runtime-активации. Поэтому CORE может иметь ON, CONDITIONAL или OFFLINE.

Главное правило: сложность включается динамически. Наличие механизма в Master Plan не означает, что он должен работать на каждом запросе. Простые задачи идут коротким путём; сложные получают дополнительный compute, verification, candidates, search или escalation.

00B. SUPERAGENT RUNTIME

10 КРУПНЫХ МОДУЛЕЙ

Практическая реализация суперагента должна состоять примерно из этих модулей. Большинство остальных тем живут внутри них как стратегии, политики, протоколы или инструменты. Это логические модули архитектуры, а не требование развернуть 10 отдельных сервисов. Несколько модулей могут работать внутри одного приложения, процесса или orchestrator-а. Отдельный deployment нужен только там, где это оправдано масштабированием, безопасностью, отказоустойчивостью или независимым lifecycle.

RUNTIME 01

Executive Controller / Orchestrator

Главный управляющий цикл. Определяет режим сложности, следующий шаг, stop/replan/escalation и координирует выполнение.

RUNTIME 02

Task Formulator

Превращает сырой запрос в goal, scope, constraints, unknowns, risk и success criteria.

RUNTIME 03

Decomposer / Planner

Разбивает сложные задачи, строит dependencies и рабочий план. Не обязан включаться для простых запросов.

RUNTIME 04

Context Manager

Собирает только релевантный context slice: instructions, memory, evidence, state, examples и tool results.

RUNTIME 05

Working Memory + State

Facts, hypotheses, tasks, decisions, artifacts, progress и checkpoints текущего процесса.

RUNTIME 06

Knowledge / Research Engine

RAG, search, retrieval, multi-hop research, source selection, provenance и knowledge stores.

RUNTIME 07

Tool / Action Engine

Function Calling, MCP, code, APIs, browser/computer actions, connectors и безопасное исполнение.

RUNTIME 08

Quality Engine

Verification, critics, judge, self-consistency, search, formal checks. Большая часть механизмов здесь включается условно.

RUNTIME 09

Model Router

Выбирает модель и уровень compute: дешёвая по умолчанию, сильная при сложной или рискованной задаче.

RUNTIME 10

Learning Engine

Reflection, memory consolidation, feedback learning, case reuse, skill promotion и offline optimization.

USER
  ↓
TASK FORMULATOR
  ↓
EXECUTIVE CONTROLLER
  ├─ simple ───────────────→ FAST PATH
  ├─ needs knowledge ──────→ KNOWLEDGE / RESEARCH
  ├─ needs action ─────────→ TOOL / ACTION
  ├─ complex ──────────────→ DECOMPOSER / PLANNER
  ├─ uncertain ────────────→ QUALITY ENGINE
  └─ too hard / risky ─────→ MODEL ROUTER / HUMAN
          ↓
WORKING MEMORY + STATE
          ↓
CONTEXT MANAGER
          ↓
NEXT ITERATION
          ↓
FINAL VERIFICATION
          ↓
ANSWER
          ↓
LEARNING ENGINE

00C. ADAPTIVE COMPLEXITY

FAST → STANDARD → DEEP

Исполнительный принцип всей будущей системы: сначала минимально достаточный режим, затем эскалация только по сигналам.

FAST

1 PASS

Простая, понятная и низкорисковая задача.

одна модель;
минимальный context;
без multi-agent;
без search/critics;
дешёвый путь.

STANDARD

TOOLS + CHECKS

Обычная сложная рабочая задача.

decomposition при необходимости;
RAG/tools;
working memory;
verification;
ограниченный replan.

DEEP

SEARCH / CRITICS / ESCALATION

Высокая uncertainty, большой risk или сложное пространство решений.

multiple candidates;
critic/judge;
reasoning search;
strong-model escalation;
human gate при необходимости.

Anti-overengineering rule: Tree Search, Debate, multiple agents, multiple critics и другие дорогие механизмы по умолчанию выключены. Они включаются только по trigger и должны доказывать пользу через evals / Ablation Delta.

00D. DOCUMENT STANDARD / FROM №23

НОВЫЙ СТАНДАРТ КАЖДОГО ГАЙДА

Начиная с №23, каждый документ должен явно отвечать не только «что это», но и «нужно ли вообще это реализовывать». Для тем 47+ обязательны boundary, prerequisites, plane placement и operations contract.

Architectural Status

TYPE
CORE / CONDITIONAL / ADVANCED /
SPECIALIZED / PRODUCTION /
SYNTHESIS / METHODOLOGY / METRIC

DEFAULT
ON / CONDITIONAL / OFF / OFFLINE / N/A

ENABLE WHEN
конкретные triggers

SEPARATE COMPONENT
YES / NO / MAYBE / N/A

LIVES IN
один или несколько runtime-модулей либо supporting/design-time layer

Separate component: YES означает отдельную логическую ответственность/interface, а не обязательно отдельный сервер, контейнер или микросервис. NO означает, что механизм лучше реализовывать как стратегию/политику внутри существующего runtime-модуля.

Lives in: поле показывает логическое место темы в системе. Значение может ссылаться на один или несколько из 10 runtime-модулей, supporting infrastructure layer или design-time/management layer. Supporting infrastructure не является дополнительным cognitive runtime-модулем.

SYNTHESIS: объединяет ранее изученные механизмы в целостную архитектуру. Runtime synthesis (например №41) может иметь DEFAULT/SEPARATE COMPONENT; purely documentary synthesis (например №77/№95) использует N/A.

N/A: используется для тем, которые не являются runtime mechanism и поэтому не имеют режима runtime-активации или отдельного компонента.

Обязательный инженерный вывод

Стоит ли это реализовывать вообще?
Какой минимальный вариант даёт 80% пользы?
Когда механизм становится overkill?
Какой trigger его включает?
Как измерить реальный uplift?
Можно ли обойтись rule/tool вместо ещё одного LLM-agent?

Forward scope locks / topics 88–77

47 Evals — datasets/scorers/runners/holdouts/regression; not 40/45/46.
48 Guardrails & Policies — policy definition/enforcement; not verification, permissions or security.
49 Human-in-the-Loop — approval, handoff, waiting state, SLA and accountability.
50 Structured Outputs & Agent Contracts — input/output/errors/version/compatibility.
51 Permissions & Secrets — identity, scopes, least privilege; enforced by host/runtime.
52 Prompt Injection & Agent Security — threat model, taint, misuse, exfiltration, confused deputy.
53 Sandbox / Code Execution — contain untrusted code; DEFAULT OFF, mandatory containment when enabled.
54 Connectors — concrete adapters/auth/API mapping; 55 owns recurring ingestion and sync.
55–56 Ingestion/sync and parsing/OCR/extraction; 73 owns model-level multimodal reasoning.
57–59 Queues/workers, scheduler and broker: work units, time signal, transport—not event semantics.
60 Artifact Store — durable blobs/references; distinct from memory and current process state.
61 Provenance/Lineage — evidence origin and transformations; 46 owns execution telemetry.
62–64 Caching, resilience and quotas; distinguish from 16 cognitive compute budget.
65 Model Gateway — provider abstraction/enforcement; 34 owns cognitive escalation policy.
66–67 Vector/embedding and graph retrieval mechanics; not all of RAG or reasoning graph search.
68 Durable Workflow — replay/timers/checkpoints; distinct from 11, 42, 57 and 58.
69 Distributed Reliability — synthesis of idempotency, delivery, locks, DLQ and consistency under failure.
70–72 Serving/inference, self-hosting and quantization: infrastructure trade-offs, not gateway policy.
73–75 Multimodal, computer-use and realtime voice session architecture.
76 Data Governance & Privacy — cross-cutting classification, retention, deletion, tenancy and compliance.
77 Production AI Architecture — synthesis of 42–76; introduces no new base mechanism.

Every topic 47+ also includes BOUNDARY WITH NEIGHBORS; PREREQUISITES / CROSS-REFERENCES;
CONTROL PLANE / DATA PLANE / RUNTIME / OFFLINE; FAILURE & OPERATIONS CONTRACT;
WHAT THIS TOPIC DOES NOT OWN.

Для №01–22: сами готовые HTML не переписываем. Их актуальная архитектурная классификация хранится здесь, в Master Plan. Это сохраняет уже сделанную работу и не создаёт лишний цикл редизайна.

BLOCK 01 / 01–11

Core Agent Architecture

CORE / уже сделано

№	Тема	Что изучаем	Файл	Статус	Арх. класс	Default	Отдельный компонент	Lives in
01	MCP	Model Context Protocol: стандарт подключения tools/resources к AI	01_mcp_practical_guide.html	ГОТОВО	CONDITIONAL	CONDITIONAL	NO	Tool / Action Engine
02	Skills	Переиспользуемые процедуры и компетенции агента	02_skills_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	ON	MAYBE	Learning Engine + Executive Controller
03	Subagents	Специализированные исполнители внутри агентной системы	03_subagents_practical_guide_v2.html	ГОТОВО	CONDITIONAL	CONDITIONAL	NO	Executive Controller
04	Routing	Выбор агента, модели, skill, tool или workflow	04_routing_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	ON	NO	Executive Controller + Model Router
05	Orchestration	Координация всего процесса выполнения	05_orchestration_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	ON	YES	Executive Controller / Orchestrator
06	Planning	Построение порядка шагов, зависимостей, ресурсов, условий выполнения и replanning	06_planning_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	CONDITIONAL	NO	Decomposer / Planner
07	Memory	Долговременное сохранение и retrieval полезного опыта	07_memory_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	ON	YES	Working Memory + State + Learning Engine
08	RAG	Retrieval-Augmented Generation и внешний knowledge retrieval	08_rag_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	CONDITIONAL	YES	Knowledge / Research Engine
09	Context Engineering	Сборка правильного контекста для каждого model call	09_context_engineering_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	ON	YES	Context Manager
10	State Management	Операционное состояние задачи и workflow	10_state_management_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	ON	YES	Working Memory + State
11	Workflows	Формальный сценарий выполнения, branches и dependencies	11_workflows_practical_guide.html	ПОДГОТОВЛЕНО / НЕ ОПУБЛИКОВАНО	CONDITIONAL	CONDITIONAL	YES	Executive Controller / Orchestrator

BLOCK 02 / 12–41

Cognitive Engineering

INTELLIGENCE AMPLIFICATION

№	Тема	Что изучаем	Файл	Статус	Арх. класс	Default	Отдельный компонент	Lives in
12	Tools & Function Calling	Как модель выбирает и вызывает конкретные функции	12_tools_function_calling_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	ON	YES	Tool / Action Engine
13	Problem Formulation	Преобразование размытого запроса в цель, ограничения и критерии успеха	13_problem_formulation_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	ON	NO	Task Formulator
14	Task Decomposition	Разбиение сложной проблемы на небольшие, проверяемые и независимо исполнимые подзадачи	14_task_decomposition_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	CONDITIONAL	NO	Decomposer / Planner
15	Cognitive Loop / Agent Loop	Understand → Plan → Act → Observe → Check → Replan	15_cognitive_agent_loop_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	ON	NO	Executive Controller / Orchestrator
16	Test-Time Compute & Deliberation Budget	Управление вычислительным бюджетом во время решения: model calls, tools, candidates, verification, search и replans	16_test_time_compute_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	ON	NO	Executive Controller / Orchestrator
17	Reasoning Search / Tree & Graph Search	Исследование нескольких ветвей решения вместо первого ответа	17_reasoning_search_practical_guide.html	ГОТОВО	ADVANCED	OFF	NO	Quality Engine
18	Self-Consistency & Candidate Selection	Несколько независимых решений и выбор наиболее надёжного	18_self_consistency_practical_guide.html	ГОТОВО	CONDITIONAL	OFF	NO	Quality Engine
19	Generator → Critic → Judge	Разделение генерации, критики и принятия финального решения	19_generator_critic_judge_practical_guide.html	ГОТОВО	CONDITIONAL	OFF	NO	Quality Engine
20	Reflection / Reflexion	Анализ failure → lesson → изменение стратегии следующей попытки	20_reflection_reflexion_practical_guide.html	ГОТОВО	CONDITIONAL	OFF	NO	Learning Engine + Executive Controller
21	External Working Memory / Blackboard	Внешняя рабочая доска для гипотез, фактов, TODO и результатов	21_external_working_memory_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	ON	YES	Working Memory + State
22	Memory Consolidation	Отбор, проверка и перенос полезного опыта в durable memory, rules и skills	22_memory_consolidation_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	CONDITIONAL	YES	Learning Engine
23	Metacognition & Uncertainty	Определение uncertainty и knowledge gaps; выбор действия: answer, retrieve, clarify, verify или escalate	23_metacognition_uncertainty_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	ON	NO	Executive Controller + Quality Engine
24	Clarification Strategy	Когда выгоднее задать уточняющий вопрос вместо предположения	24_clarification_strategy_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	CONDITIONAL	NO	Task Formulator
25	Evidence-First Reasoning	Сначала evidence, затем вывод; борьба с ранними гипотезами	25_evidence_first_reasoning_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	CONDITIONAL	NO	Knowledge / Research Engine + Quality Engine
26	Multi-Hop Research	Цепочки исследовательских подзадач и зависимый поиск	26_multi_hop_research_practical_guide.html	ГОТОВО	CONDITIONAL	CONDITIONAL	NO	Knowledge / Research Engine
27	Agentic RAG	Агент сам управляет поиском, переформулировкой и повторным retrieval	27_agentic_rag_practical_guide.html	ГОТОВО	CONDITIONAL	CONDITIONAL	NO	Knowledge / Research Engine
28	Tool-Augmented Reasoning	Передача расчётов, поиска и операций специализированным tools	28_tool_augmented_reasoning_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	CONDITIONAL	NO	Tool / Action Engine
29	Code as a Reasoning Tool	Использование кода, Python и симуляций как внешнего reasoning-модуля	29_code_as_reasoning_tool_practical_guide.html	ГОТОВО	SPECIALIZED	OFF	NO	Tool / Action Engine
30	Simulation / What-If	Моделирование сценариев перед реальными действиями	30_simulation_what_if_practical_guide.html	ГОТОВО	SPECIALIZED	OFF	NO	Quality Engine + Tool / Action Engine
31	Case-Based Reasoning & Dynamic Few-Shot	Поиск похожих успешных кейсов и динамических примеров	31_case_based_reasoning_practical_guide.html	ГОТОВО	CONDITIONAL	OFF	NO	Learning Engine + Knowledge / Research Engine
32	Prompt Architecture & System Prompts	Иерархия core rules, role, skill, task, examples и output contract	32_prompt_architecture_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	ON	NO	Context Manager
33	Prompt Optimization	Оптимизация инструкций через eval-наборы, а не по ощущениям	33_prompt_optimization_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	OFFLINE	NO	Context Manager + Learning Engine
34	Model Escalation / Mixture of Models	Дешёвая модель по умолчанию и эскалация сложных задач сильной модели	34_model_escalation_mixture_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	CONDITIONAL	YES	Model Router
35	Debate / Adversarial Review	Конкурирующие позиции, опровержение и независимый Judge	35_debate_adversarial_review_practical_guide.html	ГОТОВО	ADVANCED	OFF	NO	Quality Engine
36	Formal Solvers / Constraint Solving	SAT/SMT, validators и формальные движки для проверяемых подзадач	36_formal_solvers_practical_guide.html	ГОТОВО	SPECIALIZED	OFF	NO	Quality Engine + Tool / Action Engine
37	Feedback Learning without Fine-Tuning	Исправления превращаются в memory, rules, skills и negative examples	37_feedback_learning_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	CONDITIONAL	YES	Learning Engine
38	Synthetic Experience / Curriculum	Synthetic tasks, edge cases и adversarial practice для агента	38_synthetic_experience_practical_guide.html	ГОТОВО	ADVANCED	OFF	YES	Learning Engine
39	Fine-Tuning / LoRA / Distillation	Когда переносить накопленный опыт непосредственно в веса модели	39_finetuning_lora_distillation_practical_guide.html	ГОТОВО	SPECIALIZED	OFF	YES	Learning Engine + Model Infrastructure
40	Eval-Driven Optimization	Инженерное улучшение агента через стабильный benchmark и ablations	40_eval_driven_optimization_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	OFFLINE	YES	Quality Engine + Learning Engine
41	Cognitive Architecture / Executive Agent	Сборка Planner, Memory, Search, Tools, Critic и Verifier в единый интеллект	41_cognitive_architecture_practical_guide.html	ГОТОВО	SYNTHESIS	ON	YES	Executive Controller / Whole Runtime

BLOCK 03 / 42–54

Production Control, Quality & Communication

AGENTS IN PRODUCTION

№	Тема	Что изучаем	Файл	Статус	Арх. класс	Default	Отдельный компонент	Lives in
42	Events & Triggers	События, webhooks, timers и сигналы запуска процессов	42_events_triggers_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	CONDITIONAL	NO	Executive Controller + Production Fabric
43	A2A — Agent-to-Agent	Общение, delegation, handoff и long-running tasks между агентами	43_a2a_agent_to_agent_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	CONDITIONAL	NO	Executive Controller / Agent Communication
44	Agent Registry & Discovery	Как агенты публикуют capabilities и находят друг друга	44_agent_registry_discovery_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	CONDITIONAL	YES	Executive Controller / Agent Registry
45	Verification	Проверка результата AI перед использованием	45_verification_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	ON	YES	Quality Engine
46	Observability & Tracing	Трассировка agent/tool/model calls, latency, cost и failures	46_observability_tracing_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	ON	YES	Production Fabric
47	Evals	Систематическое тестирование качества AI-системы	47_evals_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	OFFLINE	YES	Quality Engine
48	Guardrails & Policies	Ограничения поведения и правила допустимых действий	48_guardrails_policies_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	ON	YES	Quality Engine + Production Fabric
49	Human-in-the-Loop	Approval, review, escalation и выборочная проверка человеком	49_human_in_the_loop_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	CONDITIONAL	NO	Executive Controller + Quality Engine
50	Structured Outputs & Agent Contracts	JSON Schema, typed outputs и формальные contracts между компонентами	50_structured_outputs_agent_contracts_practical_guide.html	ГОТОВО	CORE	ON	NO	Tool / Action Engine + Quality Engine
51	Permissions & Secrets	Scopes, credentials, least privilege и управление доступом	51_permissions_secrets_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	ON	YES	Production Fabric
52	Prompt Injection & Agent Security	Indirect injection, tool abuse, exfiltration и poisoned context	52_prompt_injection_agent_security_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	ON	YES	Production Fabric + Context Manager
53	Sandbox / Code Execution	Изолированное и безопасное выполнение сгенерированного кода	53_sandbox_code_execution_practical_guide.html	ГОТОВО	SPECIALIZED	OFF	YES	Tool / Action Engine
54	Connectors	Подключение внешних сервисов, API, CRM, почты и хранилищ	54_connectors_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	CONDITIONAL	NO	Tool / Action Engine

BLOCK 04 / 55–69

Data, Execution & Reliability Infrastructure

DATA / EXECUTION / RELIABILITY

№	Тема	Что изучаем	Файл	Статус	Арх. класс	Default	Отдельный компонент	Lives in
55	Data Ingestion & Sync	Загрузка, нормализация, deduplication, incremental sync	55_data_ingestion_sync_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	CONDITIONAL	YES	Knowledge / Research Engine + Production Fabric
56	Document Parsing / OCR / Multimodal Extraction	PDF, layout, tables, scans, image/audio/video extraction	56_document_parsing_ocr_multimodal_practical_guide.html	ГОТОВО	SPECIALIZED	CONDITIONAL	YES	Knowledge / Research Engine
57	Queues & Workers	Background execution, workers, concurrency и task claiming	57_queues_workers_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	CONDITIONAL	YES	Production Fabric
58	Scheduler	Recurring jobs, delayed execution и time-based automation	58_scheduler_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	CONDITIONAL	YES	Production Fabric
59	Broker / Message Bus	Асинхронный обмен событиями между компонентами	59_broker_message_bus_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	CONDITIONAL	YES	Production Fabric
60	Artifact Store	Хранение файлов, отчётов, изображений и промежуточных результатов	60_artifact_store_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	ON	YES	Working Memory + State + Production Fabric
61	Provenance / Lineage	Откуда пришёл факт и через какие шаги он прошёл	61_provenance_lineage_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	ON	YES	Knowledge / Research Engine + Quality Engine
62	Caching	Повторное использование model, retrieval и tool results	62_caching_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	CONDITIONAL	YES	Production Fabric
63	Fallbacks, Retry & Circuit Breakers	Устойчивость к сбоям моделей, tools и внешних API	63_fallbacks_retry_circuit_breakers_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	ON	YES	Production Fabric
64	Rate Limits / Quotas / Budgets	Контроль tokens, денег, времени, tool calls и concurrency	64_rate_limits_quotas_budgets_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	ON	YES	Production Fabric
65	Model Gateway & Model Routing	Единый gateway к моделям, policy routing и provider failover	65_model_gateway_routing_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	ON	YES	Model Router
66	Vector DB & Embeddings	Semantic representation, similarity search и vector indexes	66_vector_db_embeddings_practical_guide.html	ГОТОВО	SPECIALIZED	CONDITIONAL	YES	Knowledge / Research Engine
67	Knowledge Graph & GraphRAG	Сущности, связи и graph-based retrieval	67_knowledge_graph_graphrag_practical_guide.html	ГОТОВО	ADVANCED	OFF	YES	Knowledge / Research Engine
68	Workflow Engine / Durable Execution	Durable state, replay, timers, retries и долгоживущие процессы	68_workflow_engine_durable_execution_practical_guide.html	СЛЕДУЮЩИЙ	PRODUCTION	CONDITIONAL	YES	Executive Controller / Orchestrator
69	Distributed Reliability Patterns	Idempotency, delivery semantics, locks, backpressure и DLQ	69_distributed_reliability_patterns_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	CONDITIONAL	YES	Production Fabric

BLOCK 05 / 70–77

Model, Multimodal & Production Architecture

MODELS / MULTIMODAL

№	Тема	Что изучаем	Файл	Статус	Арх. класс	Default	Отдельный компонент	Lives in
70	Model Serving & Inference	Inference server, batching, throughput, latency и GPU utilization	70_model_serving_inference_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	CONDITIONAL	YES	Model Infrastructure + Model Router + Production Fabric
71	Local LLM / Self-Hosted Models	Локальный inference, VRAM/RAM, API layer и эксплуатация	71_local_llm_self_hosted_practical_guide.html	ГОТОВО	SPECIALIZED	CONDITIONAL	YES	Model Router + Model Infrastructure
72	Quantization	FP16/BF16/INT8/INT4, GGUF/AWQ/GPTQ и компромисс качества/скорости	72_quantization_practical_guide.html	ГОТОВО	SPECIALIZED	CONDITIONAL	NO	Model Infrastructure
73	Multimodal AI	Совместная работа текста, изображений, аудио, видео и документов	73_multimodal_ai_practical_guide.html	ГОТОВО	SPECIALIZED	CONDITIONAL	NO	Context Manager + Tool / Action Engine
74	Computer Use / Browser Agents	Vision-action loop для работы с интерфейсами как человек	74_computer_use_browser_agents_practical_guide.html	ГОТОВО	SPECIALIZED	OFF	YES	Tool / Action Engine
75	Voice / Realtime Agents	Streaming, VAD, STT, TTS, interruptions и realtime latency	75_voice_realtime_agents_practical_guide.html	ГОТОВО	SPECIALIZED	OFF	YES	Tool / Action Engine
76	Data Governance & Privacy	PII, retention, tenancy, deletion, access и compliance	76_data_governance_privacy_practical_guide.html	ГОТОВО	PRODUCTION	ON	YES	Production Fabric
77	Production AI Architecture	Как собрать предыдущие компоненты в production-ready систему	77_production_ai_architecture_practical_guide.html	ГОТОВО	SYNTHESIS	N/A	N/A	Whole Production System

BLOCK 06 / 78–83

Methodologies

PROBLEM SOLVING / PROCESS DESIGN

№	Тема	Что изучаем	Файл	Статус	Арх. класс	Default	Отдельный компонент	Lives in
78	TRIZ / ТРИЗ	Противоречия, ИКР, ресурсы и сильные решения	78_triz_practical_guide.html	ГОТОВО	METHODOLOGY	N/A	N/A	Design-time / Problem Solving
79	Kepner–Tregoe	Диагностика проблемы, IS/IS NOT и выбор решения	79_kepner_tregoe_practical_guide.html	ГОТОВО	METHODOLOGY	N/A	N/A	Design-time / Problem Solving
80	TOC — Theory of Constraints	Ограничения, bottleneck и Five Focusing Steps	80_theory_of_constraints_practical_guide.html	ГОТОВО	METHODOLOGY	N/A	N/A	Design-time / Problem Solving
81	IDEF0	Функциональное моделирование ICOM и декомпозиция	81_idef0_practical_guide.html	ГОТОВО	METHODOLOGY	N/A	N/A	Design-time / Problem Solving
82	BPMN	Формальное описание процессов, событий, ролей и gateways	82_bpmn_practical_guide.html	ГОТОВО	METHODOLOGY	N/A	N/A	Design-time / Problem Solving
83	Methodology Map	Как выбирать и комбинировать TRIZ, KT, TOC, IDEF0 и BPMN	83_methodology_map_practical_guide.html	ГОТОВО	METHODOLOGY	N/A	N/A	Design-time / Problem Solving

BLOCK 07 / 84–94

AI Metrics

MEASUREMENT / VALUE

№	Тема	Что изучаем	Файл	Статус	Арх. класс	Default	Отдельный компонент	Lives in
84	AI Metrics Framework	Общая карта usage, quality, economics, autonomy и velocity	84_ai_metrics_framework_practical_guide.html	ГОТОВО	METRIC	N/A	N/A	Evals / Analytics / Management
85	Adoption Rate	Реальное использование AI целевой аудиторией	85_adoption_rate_practical_guide.html	ГОТОВО	METRIC	N/A	N/A	Evals / Analytics / Management
86	Coverage	Доля задач и процессов, реально покрытых AI	86_coverage_practical_guide.html	ГОТОВО	METRIC	N/A	N/A	Evals / Analytics / Management
87	Time Savings	Экономия человеческого активного времени	87_time_savings_practical_guide.html	ГОТОВО	METRIC	N/A	N/A	Evals / Analytics / Management
88	Acceptance Rate	Доля AI-результатов, принятых без правок	88_acceptance_rate_practical_guide.html	ГОТОВО	METRIC	N/A	N/A	Evals / Analytics / Management
89	Escalation Rate	Доля задач, возвращённых человеку	89_escalation_rate_practical_guide.html	ПЛАН	METRIC	N/A	N/A	Evals / Analytics / Management
90	Cost per Operation	Полная стоимость одной успешно завершённой операции	90_cost_per_operation_practical_guide.html	ПЛАН	METRIC	N/A	N/A	Evals / Analytics / Management
91	Autonomy Rate	Доля eligible-задач без обязательного human intervention	91_autonomy_rate_practical_guide.html	ПЛАН	METRIC	N/A	N/A	Evals / Analytics / Management
92	Ablation Delta	Измерение вклада RAG, Memory, Planner, Verifier и других компонентов	92_ablation_delta_practical_guide.html	ПЛАН	METRIC	N/A	N/A	Evals / Analytics / Management
93	AI Velocity	Скорость от идеи до production-внедрения	93_ai_velocity_practical_guide.html	ПЛАН	METRIC	N/A	N/A	Evals / Analytics / Management
94	AI Metrics Dashboard	Единый KPI-dashboard и диагностические комбинации	94_ai_metrics_dashboard_practical_guide.html	ПЛАН	METRIC	N/A	N/A	Evals / Analytics / Management

BLOCK 08 / 95

Final Synthesis

MASTER MAP

№	Тема	Что изучаем	Файл	Статус	Арх. класс	Default	Отдельный компонент	Lives in
95	AI Systems Master Map	Финальная карта всей экосистемы и взаимосвязей 01–94	95_ai_systems_master_map.html	ПЛАН	SYNTHESIS	N/A	N/A	Whole Knowledge Map

ECC Retrofit Layer

Практики ECC распределены по существующим темам 01–95: context-as-cache, lifecycle hooks, scoped instincts, Project/CODEMAP, feature flags, ablation, host-side enforcement и harness adapters. Нового runtime-модуля и темы №96 нет.

AI SYSTEMS
MASTER PLAN.

КРУПНЫЕ БЛОКИ

95 ТЕМ ≠ 95 СЕРВИСОВ

10 КРУПНЫХ МОДУЛЕЙ

Executive Controller / Orchestrator

Task Formulator

Decomposer / Planner

Context Manager

Working Memory + State

Knowledge / Research Engine

Tool / Action Engine

Quality Engine

Model Router

Learning Engine

FAST → STANDARD → DEEP

1 PASS

TOOLS + CHECKS

SEARCH / CRITICS / ESCALATION

НОВЫЙ СТАНДАРТ КАЖДОГО ГАЙДА

Architectural Status

Обязательный инженерный вывод

Forward scope locks / topics 88–77

Core Agent Architecture

Cognitive Engineering

Production Control, Quality & Communication

Data, Execution & Reliability Infrastructure

Model, Multimodal & Production Architecture

Methodologies

AI Metrics

Final Synthesis

ECC Retrofit Layer

Changelog

Canonical contracts

Consistency report

AI SYSTEMSMASTER PLAN.

КРУПНЫЕ БЛОКИ

95 ТЕМ ≠ 95 СЕРВИСОВ

10 КРУПНЫХ МОДУЛЕЙ

Executive Controller / Orchestrator

Task Formulator

Decomposer / Planner

Context Manager

Working Memory + State

Knowledge / Research Engine

Tool / Action Engine

Quality Engine

Model Router

Learning Engine

FAST → STANDARD → DEEP

1 PASS

TOOLS + CHECKS

SEARCH / CRITICS / ESCALATION

НОВЫЙ СТАНДАРТ КАЖДОГО ГАЙДА

Architectural Status

Обязательный инженерный вывод

Forward scope locks / topics 88–77

Core Agent Architecture

Cognitive Engineering

Production Control, Quality & Communication

Data, Execution & Reliability Infrastructure

Model, Multimodal & Production Architecture

Methodologies

AI Metrics

Final Synthesis

ECC Retrofit Layer

Changelog

Canonical contracts

Consistency report

AI SYSTEMS
MASTER PLAN.