Когда работаете с такими табличками, у агента надо уметь удерживать внимание в ходе прохода — и делать проверки для удержания типов. В каждой агентской среде это реализуется по-разному (у меня для Codex App есть LPF, где есть паттерны удержания внимания при самых разных проходах — и отдельно механизмы, которые заставляют при сжатии контекста первым делом перечитывать паттерн удержания внимания, потом восстанавливать точку в проходе, и только потом продолжать проход).
Но вот что там делать на каждом проходе — это типовое, это есть в DPF.
Архитектурная работа трудна тем, что архитектура — это набор важных для удержания каких-то характеристик структур, а эти структуры а) очень разнообразны, б) они в реальной системе, а не "мыслимые", это структуры отношений реальных объектов, а не мыслимые описания отношений, в) даны эти структуры нам через какие-то публикации в каких-то формах, г) этих структур важных до чёртиков, они разные, а важней всего как они соотносятся, и там просто комбинаторный взрыв, д) интересует в этом многокритериальная оптимизация, где идеал недостижим, е) приходится ещё и работать с вариантами, чтобы из плохого выбирать наименьшее зло, ж) и закон и манёвр Конвея ещё на это накладывает необходимость много общаться с людьми и агентами, чтобы как-то их организовать "вдоль структур" целевой архитектуры, а не "поперёк структур", з) ... список сложностей можно продолжать и продолжать.
Но сейчас становится чуть проще, можно подключать к этой работе AI-агентов. Попробуйте FPF+Engineering DPF Suite. Инструкция прямо в readme на
https://github.com/ailev/FPF/, раздел "Use FPF with your agent"