Что исследуем
В системах с неполными наблюдениями вероятностные расчёты, эвристики и LLM-объяснения легко смешиваются, из-за чего результат трудно проверять и безопасно применять.
Для кого
Команды, которые создают AI/ML-продукты с доменными состояниями, последовательностями событий, несколькими допустимыми траекториями и требованиями к аудиту.
Что подтверждено
PathWeaver 0.1.1 собран как Python wheel, прошёл строгие quality gates и работает в production-backend «Гадальни». Общедоступного PyPI-релиза и статуса production-ready библиотеки пока нет.
04 · ДАННЫЕ И ПРОЦЕСС
Структурные расчёты отделены от LLM-интерпретации
PATHWEAVER 0.1.1 · ALPHA/RC · ПЕРВАЯ PRODUCTION-ИНТЕГРАЦИЯ
- DomainPack + observationsДоменные состояния и наблюдения
- Markov / belief / beam / ViterbiСтруктурный расчёт траекторий
- Validated LLM rolesProposer, judge и generator
- Gadalnya Reading v2Первая production-интеграция
- Типизированный пакет для Python 3.12
- Wheel и строгие quality gates
- Live health «Гадальни» подтверждает PathWeaver 0.1.1
- Подпись
- Аудируемый контур: доменные данные → структурный расчёт → валидируемые LLM-роли → продуктовая интеграция.
- Источник
- PathWeaver 0.1.1 и live health production-backend «Гадальни», проверены 13.08.2026.
- Ограничение
- PathWeaver остаётся alpha/RC без публичного PyPI-релиза и общего статуса production-ready библиотеки. Модели пока некалиброванные; сценарии не являются прогнозами, а path- и LLM-оценки — вероятностями.
ALPHA-ФРЕЙМВОРК · PRODUCTION-ИНТЕГРАЦИЯ
Посмотреть PathWeaver в работающем продукте
Ссылка открывает Reading v2 в «Гадальне», где PathWeaver используется внутри продукта. Это не отдельная публичная версия библиотеки.