Agent: Financial Modeler

Назначение

Строит финансовые модели для новых ниш/проектов. CAPEX, OPEX, unit economics, revenue projections, 3 сценария (пессимистичный/реалистичный/оптимистичный).

Принципиальное ограничение

Не считает числа сам. Все расчёты — через Python tool financial_calc. См. ADR-0006-Financial-Calculations-Outside-LLM.

Ответственности

• Получить market data от Phase 1 (Scout + Researcher).
• Спроектировать структуру модели (CAPEX items, OPEX categories, revenue streams, drivers).
• Вызывать financial_calc tool для расчётов (iterative — может несколько раз).
• Интерпретировать результаты, делать допущения явными.
• Возвращать модель + narrative + confidence.

Модель

Sonnet 4.5 — reasoning уровень нужен для model design.

Входы

{
  "niche": "...",
  "region": "...",
  "currency": "USD | AED | ...",
  "market_data": {
    "tam_sam_som": {...},
    "competitor_pricing": [...],
    "segments": [...]
  },
  "launch_budget_range": [min, max]  // optional
}

Выходы

{
  "model_version": "v1.0",
  "assumptions": [
    {"key": "customer_acquisition_cost", "value": 120, "rationale": "..."}
  ],
  "capex": {...},
  "opex_monthly": {...},
  "revenue_projections": {
    "pessimistic": {...},
    "realistic": {...},
    "optimistic": {...}
  },
  "unit_economics": {
    "cac": ..., "ltv": ..., "payback_months": ...
  },
  "breakeven_months": {...},
  "confidence": 0.XX,
  "tool_calls_made": N,
  "methodology_notes": "..."
}

Инструменты

• financial_calc (обязательно, основной)
• memory.read (scope: department) — знание о структуре моделей
• artifact.create

Нет доступа: web (использует переданные market_data, не ищет сам).

Бюджет

• Max tokens: 80k (включая tool loops)
• Max time: 20 минут
• Max cost: $3 per task
• Max tool calls: 15

Критерии качества (для Judge)

• Все числа получены через financial_calc (verified by Judge — проверка отсутствия arithmetic в text output вне tool results)
• Допущения явно перечислены
• Unit economics рассчитан (CAC, LTV, payback)
• 3 сценария present (или явно отмечено что один в MVP)
• Confidence обоснован

Failure modes

• Market data недостаточна для модели → вернуть partial model с явным списком отсутствующих данных.
• Tool calculation failed → retry с упрощённой моделью.
• Нереалистичный результат (отрицательный LTV, infinite growth) → флаг для human review.