Первый слой — карточка поля. В неё попадают границы участка, культура, фаза роста, регион, динамика NDVI, прогноз погоды, история обработок и наблюдения агронома. Без этого LLM видит только вопрос человека и легко уходит в общий совет.
Когда контекст собран автоматически, агроном экономит время на утреннем разборе и получает одну рабочую картину: где просел индекс, что менялось в погоде, какие обработки уже были и какие ограничения действуют для культуры.
Дальше система оценивает риск. Один сигнал NDVI ещё не означает болезнь или дефицит питания: просадка может быть связана с влагой, облачностью, ошибкой снимка или особенностью участка. Поэтому риск считается как комбинация динамики индекса, прогноза, истории обработок и качества наблюдений.
В интерфейсе это должно быть видно: рекомендация содержит не только действие, но и почему система считает ситуацию срочной или спорной.
LLM используется как слой объяснения и планирования, но не как безусловный источник истины. Она связывает сигналы в понятный текст, предлагает действие, формирует чек-лист проверки и явно показывает, где нужен человек: осмотр листа, влажность почвы, фото или ручное подтверждение.
Так ассистент помогает агроному принять решение быстрее, но не прячет неопределённость там, где её нужно проверить в поле.
Финальный объект — полевая задача. У неё есть участок, действие, окно выполнения, ответственный, чек-лист и источник рекомендации. После выполнения агроном добавляет результат осмотра, фото и комментарий, а система сохраняет это как новую часть истории поля.
Так появляется замкнутый цикл: данные помогают принять решение, решение превращается в работу, а результат работы улучшает будущий контекст.
Ценность Agro LLM в том, что агроном видит не «ответ модели», а управляемый контур: сигнал по полю, причину, риск, проверку человеком и задачу, которая попадает в рабочий журнал.