АВТОМАТИЗОВАНЕ ПЛАНУВАННЯ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ РОЗПОДІЛЕНИХ СИСТЕМАХ МУЛЬТИАГЕНТНИМ ПІДХОДОМ НА БАЗІ LLM
DOI:
https://doi.org/10.31649/1997-9266-2025-179-2-111-117Ключові слова:
LLM агенти, автоматизоване планування, мультиагентні системи, інтелектуальна розподілена інформаційна система, великі мовні моделіАнотація
Представлено новітній підхід до автоматизації управління інтелектуальними розподіленими інформаційними системами (РІС) на основі гібридної мультиагентної архітектури з використанням ШІ-агентів на базі великих мовних моделей (так звані LLM-агенти). Запропонована архітектура складається з дворівневої системи планування, яка включає агента-менеджера для централізованої глобальної декомпозиції завдань та агентів-виконавців для децентралізованого локального процесу задання та оптимізації обчислень на окремих кластерах інтелектуальної розподіленої системи. Для ефективності та оптимізації взаємодії агентів з відповідними середовищами запропоновано використовувати інноваційні методи доступу моделей до довгострокової та короткострокової пам’яті та уніфікацію процесів утилізації доступних агенту-моделі інструментів через генерацію, та відповідне виконання програмного коду, застосовуючи спеціалізований новітній метод промпт-інжинірингу CodeAct. Велика продуктивність CodeAct дозволяє створювати нових агентів, які взаємодіють з середовищами, виконують інтерпретований код та здатні співпрацювати з користувачами за допомогою природної мови. Запропонований підхід потенційно забезпечує агностичність архітектури щодо структури розподіленої системи, тобто дозволяє працювати з комплексними гетерогенними РІС, та щодо типів виконуваних завдань через спеціалізовані компоненти управління та доступу до пам’яті, а також програмним виконанням згенерованих агентами інструкцій. Робота включає опис необхідних вмінь та базових властивостей для використовуваних великих мовних моделей, структури двох типів необхідних агентів, та наборів необхідних інструментів для якісної роботи та взаємодії інтелектуальних агентів системи між собою та зовнішнім середовищем, зокрема керованою РІC. Дослідження пояснює перспективність використання великих мовних моделей та новітніх ШІ-агентів для інтелектуального планування в розподілених обчислювальних середовищах, розкриваючи потенціал штучного інтелекту в автоматизації складних процесів керування.
Посилання
V. Smith, S. Forte, C. Ma, M. Takac, M. I. Jordan, and M. Jaggi, “CoCoA: A General Framework for Communication-Efficient Distributed Optimization,” arXiv.org, 2016. https://arxiv.org/abs/1611.02189v2 . Accessed: Jan. 15, 2025.
S. Logie, D. Sabaz and W. A. Gruver, “Combinatorial sliding window scheduling for distributed systems,” SMC’03 Conference Proceedings. 2003 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. Conference Theme – System Security and Assurance (Cat. No.03CH37483), Washington, DC, USA, 2003, vol. 1, pp. 630-635. https://doi.org/10.1109/ICSMC.2003.1243885 .
S. Teerapittayanon, B. McDanel, and K. H. T, “Distributed Deep Neural Networks over the Cloud, the Edge and End Devices,” arXiv.org, 2017. https://arxiv.org/abs/1709.01921v1 . Accessed: Jan. 15, 2025.
H. Karatza, “Scheduling in Distributed Systems,” Lecture Notes in Computer Science, pp. 336-356, 2004, https://doi.org/https://doi.org/10.1007/978-3-540-24663-3_16 .
J. Jiang, F. Wang, J. Shen, S. Kim, and S. Kim, “A Survey on Large Language Models for Code Generation,” arXiv.org, Jun. 01, 2024. https://arxiv.org/abs/2406.00515 .
C. Sypherd, and V. Belle, “Practical Considerations for Agentic LLM Systems,” arXiv.org, 2024. https://arxiv.org/abs/2412.04093 . Accessed: Jan. 16, 2025.
S. Han, Q. Zhang, Y. Yao, W. Jin, Z. Xu, and C. He, “LLM Multi-Agent Systems: Challenges and Open Problems,” arXiv.org, Feb. 05, 2024. https://arxiv.org/abs/2402.03578v1 .
T. Guo, et al., “Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges,” arXiv.org, 2024. https://arxiv.org/abs/2402.01680v2 . Accessed: Jan. 17, 2025.
М. Хорканін, «Застосування машинного навчання для автоматизованого планування,» Вісник Хмельницького національного університету, серія: Технічні науки, vol. 339, no. 4, pp. 11-14, 2024. https://doi.org/ 10.31891/2307-5732-2024-339-4-1 .
Q. Wang, Z. Wang, Y. Su, H. Tong, and Y. Song, “Rethinking the Bounds of LLM Reasoning: Are Multi-Agent Discussions the Key?” pp. 6106-6131, Jan. 2024. https://doi.org/10.18653/v1/2024.acl-long.331 .
X. Wang, et al., “Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents,” arXiv.org, 2024. https://arxiv.org/abs/2402.01030 .
P. Lewis, et al., “Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks,” arXiv.org, Apr. 12, 2021. https://arxiv.org/abs/2005.11401 .
A. Singh, A. Ehtesham, S. Kumar, and Khoei Tala Talaei, “Agentic Retrieval-Augmented Generation: A Survey on Agentic RAG,” arXiv.org, 2025. https://arxiv.org/abs/2501.09136 . Accessed: Jan. 20, 2025.
S. Yao, et al., “ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models,” arXiv.org, Mar. 09, 2023. https://arxiv.org/abs/2210.03629 .
Y. Gu, et al., “Middleware for LLMs: Tools Are Instrumental for Language Agents in Complex Environments,” Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 7646-7663, Jan. 2024, https://doi.org/10.18653/v1/2024.emnlp-main.436 .
##submission.downloads##
-
pdf
Завантажень: 0
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, згодні з такими умовами:
- Автори зберігають авторське право і надають журналу право першої публікації.
- Автори можуть укладати окремі, додаткові договірні угоди з неексклюзивного поширення опублікованої журналом версії статті (наприклад, розмістити її в інститутському репозиторії або опублікувати її в книзі), з визнанням її первісної публікації в цьому журналі.
- Авторам дозволяється і рекомендується розміщувати їхню роботу в Інтернеті (наприклад, в інституційних сховищах або на їхньому сайті) до і під час процесу подачі, оскільки це сприяє продуктивним обмінам, а також швидшому і ширшому цитуванню опублікованих робіт (див. вплив відкритого доступу).
