Мультиагентная среда EduOS «Лад»

Специализация агентов

Университетская задача включает разные виды работы: поиск контекста, подбор знаний, анализ данных, проверку аргументации, координацию участников, оценку результата и обновление траектории.

Мультиагентная архитектура распределяет эти функции между специализированными агентами. Каждый агент получает ограниченный рабочий контекст и создаёт результат заданного типа.

Специализация упрощает контроль качества, определение полномочий, фиксацию источников и передачу результата следующему участнику процесса.

1. 01

   Одна функция

   Агент отвечает за определённый класс действий.

2. 02

   Ограниченный контекст

   Агент получает данные, необходимые для текущей задачи.

3. 03

   Определённый результат

   Выход агента имеет установленный формат и получателя.

4. 04

   Наблюдаемая история

   Система сохраняет входные данные, действия и созданный результат.

5. 05

   Проверяемые правила

   Критерии и полномочия агента задаются владельцем процесса.

Пять уровней агентной системы

Агентная среда EduOS строится как последовательность уровней: поступление задачи, маршрутизация, выполнение специализированных функций, проверка результата и передача ответственному участнику.

Функциональный состав среды

EduOS «Лад» объединяет восемь специализированных агентов. Каждый агент имеет функцию, набор входных данных, ожидаемый результат и получателя.

Как система выбирает агентов

Маршрутизация начинается с классификации задачи. EduOS определяет предмет, цель, роль пользователя, требуемый результат, доступные данные, ограничения и уровень ответственности.

На основании этих параметров система выбирает агентов, задаёт последовательность их работы и определяет, кому передаётся итоговый результат.

Параметры маршрутизации

• тип задачи
• роль пользователя
• ожидаемый результат
• доступные данные
• уровень риска
• требуемые компетенции
• ресурсные ограничения
• необходимые согласования

Типы маршрутов

Как агенты обрабатывают одну ситуацию

Исходная ситуация: студенческая команда отстаёт от графика проекта и представляет противоречивые промежуточные результаты. Ниже — маршрут обработки задачи.

Рабочий контекст агента

Агент выполняет функцию внутри конкретной задачи и роли. Рабочий контекст определяет, какие данные доступны, какие правила применяются и какой результат требуется.

Контекст собирается из данных текущего процесса, истории действий, подтверждённых результатов, доступных ресурсов и полномочий пользователя.

Состав контекста

1. 01

   Контекст пользователя

   • роль
   • полномочия
   • траектория
   • текущие задачи
   • доступные данные
2. 02

   Контекст задачи

   • цель
   • ожидаемый результат
   • критерии
   • сроки
   • ограничения
   • зависимости
3. 03

   Предметный контекст

   • знания
   • методы
   • источники
   • данные
   • терминология
4. 04

   Процессный контекст

   • текущий этап
   • участники
   • статусы
   • предыдущие решения
   • открытые вопросы
5. 05

   Управленческий контекст

   • правила
   • уровни доступа
   • обязательные согласования
   • ответственные лица
   • допустимые действия

Уровни памяти

1. 01

   Сеансовый контекст

   Данные текущего взаимодействия и задачи.

2. 02

   Процессная история

   Действия и результаты внутри конкретного процесса.

3. 03

   Профиль роли

   Полномочия, функции и доступы участника.

4. 04

   Институциональная база знаний

   Правила, методологии, утверждённые материалы и структуры.

Какой контекст получает агент

Разделение рекомендации, решения и действия

Агентная среда разделяет формирование информации, подготовку рекомендации, принятие решения и выполнение действия.

Для каждого типа процесса определяется ответственная роль, допустимый уровень автоматизации, порядок проверки и способ фиксации результата.

1. 01

   Информационный

   Агент

   • ищет
   • структурирует
   • объясняет
   • показывает связи

   Результат

   информационный материал

   Ответственный участник

   пользователь самостоятельно выбирает дальнейшее действие

2. 02

   Рекомендательный

   Агент

   • анализирует
   • сравнивает
   • формирует варианты
   • объясняет основания

   Результат

   рекомендация

   Ответственный участник

   пользователь выбирает вариант

3. 03

   Согласовательный

   Агент

   • проверяет правила
   • собирает подтверждения
   • выявляет конфликты
   • формирует маршрут

   Результат

   подготовленный пакет решения

   Ответственный участник

   ответственная роль утверждает решение

4. 04

   Исполнительный

   Агент

   • выполняет заранее разрешённое действие
   • фиксирует результат
   • уведомляет участников
   • обновляет состояние процесса

   Результат

   изменение внутри установленных полномочий

   Ответственный участник

   ответственная роль задаёт правила и контролирует выполнение

Кто формирует, проверяет и принимает решение

Одна агентная среда — разные рабочие контуры

Состав активных агентов зависит от роли пользователя, задачи и уровня ответственности.

Как проверяется результат агента

Качество агентной работы оценивается через соответствие функции, полноту контекста, обоснованность результата, соблюдение правил и пригодность для следующего действия.

Жизненный цикл агента

Каждый агент проходит проектирование, настройку, проверку, ввод в рабочий процесс, наблюдение и обновление.

Как мультиагентная среда сопровождает проектную задачу

Исходная задача: разработать модель снижения энергопотребления университетского корпуса.

Что формирует мультиагентную среду EduOS

1. 01

   Специализация

   Каждый агент отвечает за определённый класс функций и создаёт результат установленного типа.

2. 02

   Маршрутизация

   EduOS выбирает состав агентов и порядок их работы на основании контекста задачи.

3. 03

   Ограниченный контекст

   Каждый агент получает данные и полномочия, необходимые для выполнения своей функции.

4. 04

   Совместная проверка

   Результаты проходят критический анализ, сопоставление с критериями и ответственное согласование.

5. 05

   Наблюдаемое происхождение

   Система сохраняет связь между входными данными, действиями агентов, рекомендациями и решениями.

6. 06

   Ответственность человека

   Образовательные, экспертные и управленческие решения закреплены за определёнными ролями.

7. 07

   Управляемый жизненный цикл

   Агенты проектируются, тестируются, вводятся в процессы, наблюдаются и обновляются по установленным правилам.

Мультиагентная среда EduOS «Лад» создаёт распределённую архитектуру поддержки, в которой навигация, обучение, анализ, критика, координация и управление данными работают как связанные функции общего университетского процесса.

Об авторской модели

Мультиагентная архитектура EduOS «Лад» разрабатывается Сергеем Шатохиным в рамках модели 5IBS University 5.0.

Концепция связывает специализированные ИИ-агенты с образовательными задачами, ролями участников, компетенциями, ресурсами, цифровым двойником и правилами управления университетом.

• Об авторе
• Университет 5.0
• EduOS «Лад»
• Синхронная образовательная реальность
• Научная работа