Многоагентные архитектуры на основе больших языковых моделей младшего поколения для решения комплексных юридических задач: сравнительное исследование

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

В статье представлен сравнительный анализ пяти вариантов многоагентных архитектур на основе больших языковых моделей младшего поколения для решения комплексных юридических задач. Исследование проводилось на специально подготовленном наборе данных из 25 вопросов пяти уровней сложности по российскому семейному и гражданскому праву. Тестировались архитектуры различной степени сложности: от простого агента-юриста до расширенных ансамблей с диспетчером и системой «жюри». Основными метриками оценки выступали средняя оценка качества ответов, потребление токенов, экономическая стоимость и коэффициент эффективности. Результаты показали существенные различия между архитектурами: наилучшее качество продемонстрировал вариант 5 (6.44 балла), однако наиболее эффективным оказался вариант 1 с коэффициентом 49.46. Сложные архитектуры требовали в 10–15 раз больше токенов при незначительном приросте качества. Анализ по уровням сложности выявил, что многоагентные системы наиболее эффективны для проблемных ситуаций и коллизий норм, тогда как для типовых задач достаточно простых архитектур. Исследование формирует научно обоснованные рекомендации по выбору оптимальных архитектурных решений для юридических консультационных систем с учётом баланса качества и экономической эффективности.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Роман Викторович Душкин

Научно-исследовательский ядерный университет «МИФИ»

Автор, ответственный за переписку.
Email: drv@aia.expert
SPIN-код: 1371-0337

старший преподаватель кафедры 22 «Кибернетика»

Россия, г. Москва

Владимир Николаевич Подопригора

Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова

Email: Podoprigora.VN@rea.ru
ORCID iD: 0000-0001-6485-8135
SPIN-код: 9587-1028

кандидат экономических наук, руководитель лаборатории

Россия, г. Москва

Алексей Алексеевич Кузьмин

ООО «Экосистемные цифровые решения»

Email: a.kuzmin@edisai.tech
ORCID iD: 0009-0008-7264-2455

генеральный директор

Россия, г. Москва

Кирилл Романович Душкин

ООО А-Я эксперт

Email: dkr@aia.expert

аналитик

Россия, г. Москва

Список литературы

  1. Guo T. Large language model based multi-agents: A survey of progress and challenges / T. Guo, X. Chen, Y. Wang, R. Chang, S. Pei // arXiv preprint arXiv:2402.01680. URL: https://arxiv.org/abs/2402.01680 (дата обращения: 23.06.2025).
  2. Душкин Р.В., Андронов М.Г. Гибридная схема построения искусственных интеллектуальных систем // Кибернетика и программирование. 2019. № 4. С. 51–58. doi: 10.25136/2644-5522.2019.4.29809. EDN: OKAMBF.
  3. Binyamin S.S. Multi-agent systems for resource allocation and scheduling in a smart grid / S. S. Binyamin, S. Ben Slama // Sensors. 2022. URL: https://www.mdpi.com/1424-8220/22/21/8099 (дата обращения: 23.06.2025).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Средние оценки архитектур МАС.

Скачать (82KB)
3. Рис. 2. Потребление токенов различными архитектурами МАС.

Скачать (93KB)
4. Рис. 3. Коэффициент эффективности архитектур МАС.

Скачать (82KB)

© Юр-ВАК, 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.