Inner Network of Thoughts

Методология мульти-агентных дебатов с виртуальными экспертами. Используется для принятия решений в условиях неопределённости и противоречий, требующих учёта нескольких контрастных перспектив.

INoT решает проблему single-perspective bias в LLM-системах. Стандартный одиночный вывод модели часто упускает критические возражения, которые поднял бы skeptic-эксперт.

INoT моделирует панель из 3-5 виртуальных экспертов с явно контрастными ролями, проводит между ними структурированные дебаты с критикой и опровержениями, и синтезирует финальный вывод через Председателя.

Каждый эксперт имеет явную роль (например, технический архитектор, продуктовый менеджер, скептик, growth-эксперт), позицию по 10-балльной шкале уверенности и явный аргумент.

Дебаты идут раундами: каждый эксперт получает критику от других и публично корректирует свою позицию. Минимум один эксперт обязан быть contrarian.

Председатель синтезирует решение и явно сохраняет неразрешённые value-конфликты как trade-offs.

AI-консьерж TopNeural (5-stage pipeline с советом из 4 моделей и Председателем), Alfa Agent (методология обсуждения сложных решений), внутренние стратегические сессии Symbiosis Lab.