НИР магистрантов ФТИИ: истории, которые вдохновляют. Мы продолжаем рассказывать, как НИР бывает интересной, живой и практически полезной. Сегодня о своем исследовании расскажет Гилемханов Дмитрий. О теме исследования: — Моя НИР — это разработка фреймворка для автоматической генерации мультиагентных систем на основе больших языковых моделей (LLM). Выбрал эту тему, потому что существующие подходы либо слишком фиксированны и не поддаются изменению, либо избыточные. Мне хотелось создать умную систему, которая генерирует только то, что нужно для конкретной задачи, экономя вычислительные ресурсы и достигая лучших результатов. Сложности — это нормально: — Главная сложность добиться стабильной генерации корректных графов взаимодействия агентов: модели сначала создавали циклы и переусложнённые структуры. Я решал это итеративно: добавил валидацию, примеры хороших архитектур и структурированный вывод. Вторая сложность — интеграция внешних инструментов, которую удалось решить с помощью протокола MCP, позволяющего модульно подключать любые функции для агентов. Мы спросили у Дмитрия, как бы он объяснил тему своего исследования за 30 секунд человеку, который в этом совершенно ничего не понимает. Ответ: — Представьте, что вам нужно решить сложную задачу — например, проанализировать аудиофайл, извлечь из него информацию и выполнить её резюмирование. Обычному пользователю пришлось бы вручную и внимательно выполнить каждый шаг. Мой фреймворк делает это автоматически: вы просто задаёте вопрос, и система сама решает, какие нужны специалисты (например, аналитик или несколько аналитиков), как они должны работать вместе, и выдаёт результат. О пользе исследования: Для людей: упрощается автоматизация сложных задач — от анализа данных до исследовательской работы. Не нужно быть экспертом в AI, чтобы получить мощный инструмент для решения нестандартных проблем. Для науки: такой подход развивает идею адаптивных мультиагентных систем. Результаты на тестах производительности показывают, что динамическая генерация превосходит статические архитектуры при меньших затратах. 3 совета от Дмитрия тем, кого в будущем ждёт написание НИР: — Начинайте с прототипа, а не с идеальной архитектуры. Лучше быстро собрать работающую версию и тестировать, чем долго планировать. — Автоматизируйте тестирование с первого дня с помощью Test Driven Development и логирования кода. — Не бойтесь переделывать. Полный рефакторинг — это нормально, исследование и есть процесс поиска правильного решения через ошибки.