принятия высокоответственных решений, ориентированное на такие области, как финансы и научные исследования. В отличие от традиционных ИИ-инструментов, которые оптимизируют качество вывода, Kando AI стремится повысить показатель принятия решений и их надёжность после событий. Система включает механизм памяти, выходящий за рамки RAG (Retrieval-Augmented Generation — генерации с расширением поиска), запоминая не только то, что видели пользователи, но и как они понимали проблемы, их предпочтения и прошлые корректировки суждений. Это создаёт рекурсивный цикл «суждение — действие — обратная связь — обновление», где каждый результат решения меняет то, как система извлекает информацию и формирует будущие предложения. Команда позиционирует это как «обобщённый пост-тренинг», оптимизируя контекст, взаимодействие и память, а не только параметры модели. Kando AI разработала собственный инфраструктурный уровень для прозрачности и отслеживаемости. Продукт находится на стадии бета-тестирования и ориентирован на профессиональных пользователей, таких как инвесторы и исследователи.