ArgMed — движок клинических рассуждений

• Что это: «Движок клинических рассуждений для сердечно-сосудистого домена (TA1)» от US healthtech platform. Принимает клинический контекст пациента и через мультиагентный дебат генерирует/критикует/синтезирует гипотезы с эпистемической оценкой качества объяснения. RAG по клиническим гайдлайнам, мультитенантность, аудит. Часть экосистемы Deutsch (TA1) / Popper (TA2) / Hermes / PHI-service.
• Тип / статус / роль: api/движок (монорепозиторий на Bun) / активный / лид — пользователь Davron Yuldashev <yul.davron.93@gmail.com> = 170 коммитов (123 «Davron Yuldashev» + 47 «Dave93») из 292 (~58%) и главный автор пакета ядра движка (28 правок в core против 18 у Anton Kim, 17 у Harsh, 11 у aniashev). Команда: Anton Kim, Harsh Manwani, Anna Shevtsova/aniashev.
• Окно активности: 2026-01-26 → 2026-03-11 (~1,5 месяца интенсивной работы), 292 коммита.

• Языки: TypeScript (рантайм Bun).
• **Монорепозиторий (Turborepo + воркспейсы Bun @deutsch/*): `apps/`: api (Elysia), queue. `packages/`: core (движок рассуждений), cartridges/cvd** (доменный картридж кардиологии), db (Drizzle + TimescaleDB + pgvectorscale), client (TS SDK), adapters (popper TA2, phi), config-*.
• AI: Vercel AI SDK 6 с мультипровайдерным реестром и HIPAA-aware failover: Vercel Gateway → Azure OpenAI (BAA) → AWS Bedrock (BAA) → Anthropic → OpenAI; BYOK. Алиасы моделей (reasoning-primary=Claude Sonnet 4.5, reasoning-fast/response=Haiku 4.5, embeddings text-embedding-3-large 3072d). model-registry.json с рейт-лимитами, switch-provider.sh/model-query.sh, пресеты для Cerebras/Vertex.
• Данные: PostgreSQL 17 + TimescaleDB (гипертаблицы: audit_events с хранением 6 лет, session_activity 90 дней, политики компрессии/хранения) + pgvectorscale/pgvector (RAG: guideline_embeddings, interaction_embeddings). Мультитенантность (tenants, sessions).
• Инфра/деплой: Docker (apps/api/Dockerfile), деплой в KSA (docker-compose.ksa.yml — Саудовская Аравия), CI на GitHub Actions (lint/typecheck/test/build/docker), Biome.

Пользователь — ведущий разработчик; владеет и платформой, и значимой частью движка.

• Ядро движка ArgMed (packages/core/src/engine/) — главный автор: debate-orchestrator, proposal-generator, claim-classifier, contradiction-detector, survivor-selector, confidence-calculator, htv-scorer, bold-rating, counter-hypothesis, idk-trigger, mode-enforcer, diversity-analyzer, snapshot-validator, session-manager, context-builder, output-validator.
• AI-слой (packages/core/src/ai): провайдеры, эмбеддинги, клиент, Zod-схемы ArgMed (Generator/Verifier/Reasoner Output, HTVScore, ClaimType).
• Картридж CVD (доменное знание кардиологии) — главный автор.
• API/БД/очереди: API на Elysia, схема Drizzle + TimescaleDB, пакет очередей.
• Объём: 170/292 коммита (~58%), включая нетривиальные алгоритмы движка.

Подтверждено кодом (packages/core/src/engine/*).

• ArgMed: трёхагентный дебат (debate-orchestrator.ts) → пайплайн Генератор→Верификатор→Резонёр с конфигурацией: htvThreshold (минимальный балл принятия гипотезы), maxRounds, проверка покрытия типов утверждений с ретраем (validateClaimTypeCoverage, retryAttempted/retrySucceeded), framework-agnostic коллбэки метрик (PhaseMetricsCallback — Prometheus/OTel) и SSE-прогресс (PhaseStartCallback). Зрелая оркестрация LLM-агентов.
• HTV-скоринг (Hard-To-Vary) (htv-scorer.ts) → реализация критерия хорошего объяснения Дэвида Дойча: измерение по осям Interdependence / Specificity / Parsimony / Falsifiability; пороги refutation 0.3 / idk 0.4 / good 0.7 / excellent 0.85. Гипотеза ниже порога → опровергается или запускает протокол IDK («не знаю» вместо галлюцинации). Это редкая, осознанная эпистемическая инженерия (Поппер/Дойч в продакшене).
• Анти-галлюцинация через фальсификацию → contradiction-detector, counter-hypothesis, survivor-selector, idk-trigger — система отклоняет плохо обоснованные гипотезы вместо уверенной лжи. Критично для клинического контекста.
• HIPAA-aware мультипровайдерность → цепочка failover с BAA-провайдерами (Azure/Bedrock), BYOK; абстракция deutschGenerateText/Object/Embed с маршрутизацией по purpose.
• Time-series + вектор в одном Postgres → гипертаблицы TimescaleDB (политики хранения/компрессии) + pgvectorscale для RAG; одна база вместо зоопарка хранилищ.

• Найдено сессий: локальная директория сессий Claude Code для проекта существует, но содержит 0 `.jsonl`-транскриптов (очищены/не сохранены).
• Косвенно: подробный CLAUDE.md (11 КБ), CONTRIBUTING.md, плотная документация (docs/01-architecture/02-argmed-framework.md, на который ссылается код) — разработка с помощью AI, с инженерной дисциплиной.
• Паттерны AI-воркфлоу: транскриптов нет; но репозиторий — образцовый пример «AI-driven, но строго специфицированной» разработки (Zod-схемы, тесты на каждый модуль движка: *.test.ts для htv-scorer, debate, claim-classifier, survivor-selector и т.д.).

• Пользователь: 170 коммитов (~58%), ведущий автор ядра движка.
• Движок: 15+ модулей рассуждений + трёхагентный дебат + HTV-скоринг по 4 осям + протокол IDK.
• БД: 6 таблиц, 2 гипертаблицы (аудит 6 лет), 2 векторные таблицы RAG, мультитенантность.
• AI: 5-уровневый HIPAA-failover, 6 алиасов моделей, реестр с рейт-лимитами, пресеты Cerebras/Vertex/Azure/Bedrock.
• Тестовое покрытие движка (bun:test на каждый модуль).
• Деплой в регионе KSA.