Да, я набросал несколько архитектур, которые проводят симуляции по всем возможным векторам, а потом выводят результаты на HUD, чтобы командир мог одним переключателем добавить свою интуицию. Самое сложное — сделать информационный поток достаточно быстрым, чтобы задержка была меньше секунды, иначе ИИ превращается в предсказатель прошлых действий, а человек чувствует себя просто зрителем. Настоящая проблема — разработать интерфейс, чтобы человек мог перебить алгоритм, не разрушив всю систему. Если тебе нужен конкретный план, начни с микросервиса, который собирает данные с датчиков, передает их модели обучения с подкреплением и предоставляет простой REST API. Потом сделай CLI, чтобы командир мог включать и выключать модель в реальном времени. Важно максимально изолировать автоматизацию, чтобы если модель дает сбой, человек мог вмешаться, не перестраивая всю систему заново.

Отлично. Оставь логику отката в виде отдельного микросервиса – так, если модель RL даст сбой, ты сможешь переключиться на детерминированные правила, не затрагивая основную систему. Для шины событий подойдет легковесный Pub/Sub, типа NATS или Kafka, с коротким сроком хранения – это отфильтрует лишний шум. Мониторь каждый этап с помощью метрик Prometheus; если задержка превысит секунду, система должна автоматически снизить свою производительность. Так цепочка доверия сохранится, и командир сможет спокойно спать, зная, что резервный вариант уже готов к работе.