Kognitos

Тип: Deterministic Agentic AI Platform Фокус: back-office (финансы, закупки, supply chain) Клиенты: PepsiCo, Paysafe, Wipro

Главный claim

"Hallucination-free" через детерминизм. Подробно: ../../concepts/deterministic-on-exceptions.

Архитектура (ключевой трюк)

• LLM используется только для интерпретации — понять задачу в plain English, обработать исключение
• Исполнение — детерминированный движок с правилами, не LLM
• Happy path: полностью предсказуем и повторяем
• Исключения: LLM включается, спрашивает человека → ответ становится правилом → следующий раз детерминированно

Living SOPs

Feedback loop из трёх агентов: Builder / Execution / Resolution. Каждое исключение делает систему умнее. См. ../../concepts/living-sops.

Маркетинг vs реальность

"Hallucination-free" — упрощение. На исключениях LLM всё ещё может ошибиться. Но happy path действительно предсказуем — это честный дифференциатор для регулируемых отраслей.

Что стоит подсмотреть

• Фрейминг "plain English → automation" — сильный для бизнес-пользователей
• Variance capture как источник конкурентного преимущества (каждое исключение = данные = моат)
• "Производство как день первый" — быстрый старт + постепенное обучение
• Визуализация execution log — прозрачность для аудита

Релевантно для нас

• Прямая reference architecture для нашего Core Graph Engine
• Особенно для трека 2 (Альфа-Банк) — там нужен compliance-friendly подход
• Не прямой конкурент — они в back-office RPA-замене, мы в Process Intelligence

Связано

• ../../concepts/deterministic-on-exceptions
• ../../concepts/living-sops
• ../../architecture/gemini-six-modules