АРХИТЕКТУРА АГЕНТОВ НА ОСНОВЕ LLM: НОВАЯ ПАРАДИГМА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОГРАММНОЙ ИНЖЕНЕРИИ
Получена: 2026-05-31
Опубликована: 2026-06-06
Аннотация
В данной статье проводится научно-аналитическое исследование архитектуры агентов на основе больших языковых моделей (LLM) и их революционной роли в программной инженерии. Сравниваются парадигмы ReAct, Chain-of-Thought и Reflexion, оценивается их эффективность при решении сложных инженерных задач. Анализируются архитектурные принципы многоагентных систем и методы их интеграции в жизненный цикл разработки программного обеспечения. На основе эмпирических данных разработаны практические рекомендации для IT-индустрии Узбекистана.
Ключевые слова
Список литературы
-
Wang, L., Ma, C., Feng, X., Zhang, Z., Yang, H., Zhang, J., & Wen, J. (2024). A Survey on Large Language Model-based Autonomous Agents. Frontiers of Computer Science. Vol.†18. No.†66. P. 186345. https://doi.org/10.1007/s11704-024-40231-1
-
Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Chi, E., Le, Q., & Zhou, D. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). Vol.†35. P. 24824–24837.
-
Ernst, N. A., Carver, J., & Meng, N. (2022). Technical Debt and Refactoring: A Large-Scale Empirical Study. IEEE Transactions on Software Engineering. Vol.†49. No.†3. P. 1201–1219. https://doi.org/10.1109/TSE.2022.3152459
-
Liu, Y., He, H., Han, T., Zhang, X., Liu, M., & Ge, Z. (2024). Understanding LLM Hallucinations in Code Generation. IEEE Software. Vol.†41. No. 2. P. 88–97. https://doi.org/10.1109/MS.2023.3336800
-
Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. Upper Saddle River, NJ. 1132 p.
Об авторах
Лицензия
Copyright (c) 2026 MMIT Proceedings
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.