Module M1: Niche Evaluation Pipeline
Назначение
Многоагентный конвейер для оценки бизнес-ниш и проектов. Пользователь отправляет нишу → система возвращает структурированный отчёт с финансовой моделью, рейтингом и GTM-стратегией.
Trigger / Входы
User: “Оцени нишу: [описание ниши или проекта]“
Opt: дополнительные параметры — регион, бюджет запуска, timeline.
Выход
Единый отчёт (Markdown + JSON) содержащий:
- Исполнительная сводка (3-5 предложений)
- Рыночный анализ (TAM/SAM/SOM, конкуренты, ценовые диапазоны)
- Финансовая модель (CAPEX, OPEX, 3 сценария P/R/O)
- Композитный рейтинг (0-100) с разбивкой
- Дорожная карта (milestones, риски)
- GTM-стратегия (партнёрства, B2B/B2C/D2C, продуктовая линейка)
- Confidence score + what-we-dont-know
Архитектура — 3 новых агента + переиспользование
Решение: не создавать 5 новых агентов (как было в исходной идее). 3 новых агента + переиспользование существующих Agent-CompetitorScout и Agent-MarketResearcher.
См. ADR-0005-Niche-Evaluation-DAG-Architecture.
Оркестратор
- Agent-NicheEvaluationDirector (L2) — новый директор модуля
Новые исполнители (L3)
- Agent-FinancialModeler — финансовая модель, P&L, unit economics. Использует Python tool для расчётов (см. ADR-0006-Financial-Calculations-Outside-LLM).
- Agent-RatingAgent — композитный скоринг на основе выходов других агентов.
- Agent-GTMStrategist — объединяет partnership-стратегию и продуктовую линейку (spin-offs, upsells).
Переиспользуемые исполнители (уже в MVP)
- Agent-CompetitorScout — сбор конкурентов
- Agent-MarketResearcher — размер рынка, сегменты, gaps
DAG потока
[User Query: "оцени нишу X"]
│
▼
[NicheEvaluationDirector]
│
┌──────────┴──────────┐
▼ ▼
[CompetitorScout] [MarketResearcher]
│ │
└──────────┬──────────┘
│ (market data ready)
┌───────────┼───────────┐
▼ ▼ ▼
[FinancialModeler] [GTMStrategist]
│ │
└─────┬─────┘
│
▼
[RatingAgent]
│
▼
[Director aggregates]
│
▼
[Judge → CEO → User]
Обратите внимание: FinancialModeler и GTMStrategist работают параллельно, оба ждут данных от первой фазы. RatingAgent запускается последним, потому что ему нужны выходы всех предыдущих.
Это DAG, не линейный pipeline. Реализация fan-in появится в Week 3.
Зависимости от других модулей
Требуется до реализации:
- ✅ CEO Agent (Week 2.2)
- ✅ IntelDirector + Scout + Researcher (Week 2.3)
- ⏳ Judge Agent (Week 3)
- ⏳ Policy v2 с Python sandbox tool (Week 3)
- ⏳ DAG orchestration / fan-in (Week 3)
- ⏳ Budget controls для дорогих pipeline ($5-15 на прогон)
Бюджет и SLO
- Max cost per evaluation: $15 (больше чем competitor research из-за Financial Modeler с calculation loops).
- Max duration: 60 минут end-to-end.
- Confidence threshold для approval: ≥ 0.7.
- Expected success rate: ≥ 75% (сложнее competitor research).
Первая гипотеза для валидации
См. H-0002-niche-evaluation-dubai-realestate — тестовая ниша с известным baseline.