Многоагентные архитектуры на основе больших языковых моделей младшего поколения для решения комплексных юридических задач: сравнительное исследование
- Авторы: Душкин Р.В.1, Подопригора В.Н.2, Кузьмин А.А.3, Душкин К.Р.4
-
Учреждения:
- Научно-исследовательский ядерный университет «МИФИ»
- Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова
- ООО «Экосистемные цифровые решения»
- ООО А-Я эксперт
- Выпуск: Том 21, № 5 (2025)
- Страницы: 350-355
- Раздел: Большие языковые модели в юридической практике
- URL: https://journals.eco-vector.com/2541-8025/article/view/696960
- DOI: https://doi.org/10.33693/2541-8025-2025-21-5-350-355
- EDN: https://elibrary.ru/gguzgy
- ID: 696960
Цитировать
Полный текст
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
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. МоскваВладимир 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. МоскваАлексей Алексеевич Кузьмин
ООО «Экосистемные цифровые решения»
Email: a.kuzmin@edisai.tech
ORCID iD: 0009-0008-7264-2455
генеральный директор
Россия, г. МоскваКирилл Романович Душкин
ООО А-Я эксперт
Email: dkr@aia.expert
аналитик
Россия, г. МоскваСписок литературы
- 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).
- 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.
- 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).




