Проєктування LLM-керованої метасистеми  для динамічного агентно-орієнтованого моделювання

Владислав Прищепа; Артем  Задорожній

doi:10.25140/2411-5363-2026-1(43)-229-245

Автор(и)

Владислав Прищепа Національний університет «Чернігівська політехніка», Україна https://orcid.org/0009-0002-7627-0456
Артем Задорожній Національний університет «Чернігівська політехніка», Україна https://orcid.org/0000-0002-3424-7293

DOI:

https://doi.org/10.25140/2411-5363-2026-1(43)-229-245

Ключові слова:

агентно-орієнтоване моделювання; велика мовна модель; LLM; метасистема; мова програмування Go; мікросервісна архітектура; Java-технології; якість моделі; валідація симуляції

Анотація

У роботі представлено архітектурне проєктування LLM-керованої метасистеми для агентно-орієнтованого моделювання. Підхід дозволятиме створення агентно-орієнтованих моделей і виконання симуляцій на основі природномовних специфікацій. Запропоновано три рівні використання LLM у метасистемі та шість стратегій інтеграції LLM під час виконання симуляцій. Описано підходи до валідації й оцінювання якості моделей, а також проаналізовано напрями застосування, обмеження та виклики практичного впровадження.

Посилання

Bonabeau, E. (2002). Agent-based modeling: Methods and techniques for simulating human systems. Proceedings of the National Academy of Sciences, 99(Supplement 3), 7280–7287. https://doi.org/10.1073/pnas.082080899.

Achiam, J., Adler, S., Agarwal, S., Ahmad, L., Akkaya, I., Aleman, F. L., … Zaremba, W. (2023). GPT-4 technical report. arXiv. https://arxiv.org/abs/2303.08774.

OpenAI. (2024). Hello GPT-4o. https://openai.com/index/hello-gpt-4o /.

Raschka, S. (2025). The state of LLMs 2025: Progress, progress, and predictions. Sebas-tian Raschka’s Magazine. https://magazine.sebastianraschka.com/p/state-of-llms-2025

Chen, W., et al. (2024). Large language models for generating rules, yay or nay? arXiv. https://arxiv.org/abs/2406.06835.

Park, J. S., O'Brien, J. C., Cai, C. J., Morris, M. R., Liang, P., & Bernstein, M. S. (2023). Generative agents: Interactive simulacra of human behavior. Proceedings of the 36th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, 1–22. https://doi.org/10.1145/3586183.3606763.

Macal, C. M., & North, M. J. (2010). Tutorial on agent-based modelling and simula-tion. Journal of Simulation, 4(3), 151–162. https://doi.org/10.1057/jos.2010.3

Ferguson, N. M., et al. (2020). Report 9: Impact of non-pharmaceutical interventions (NPIs) to reduce COVID-19 mortality and healthcare demand. Imperial College London. https://doi.org/ 10.25561/77482.

Grimm, V. (2005). Pattern-Oriented modeling of agent-based complex systems: Lessons from ecology. Science, 310(5750), 987–991. https://doi.org/10.1126/science.1116681

Castellano, C., Fortunato, S., & Loreto, V. (2009). Statistical physics of social dynam-ics. Reviews of Modern Physics, 81(2), 591-646. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.81.591

Vaswani, A., et al. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 5998–6008. https://proceedings.neurips.cc/paper/2017/hash/ 3f5ee243547dee91fbd053c1c4a845aa-Abstract.html.

OpenAI. (2024). Learning to reason with LLMs. https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/.

Wu, Z., et al. (2023). Smart agent-based modeling: On the use of large language mod-els in computer simulations. arXiv. https://arxiv.org/abs/2311.06330.

Chopra, A., Kumar, S., Giray-Kuru, N., Raskar, R., & Quera-Bofarull, A. (2024). On the limits of agency in agent-based models. Proceedings of the 24th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS). arXiv. https://arxiv.org/abs/2409.10568.

Avola, D., Cinque, L., Di Mambro, A., Diko, A., Fagioli, A., Foresti, G. L., Marini, M. R., Mecca, A., & Pannone, D. (2022). Low-altitude aerial video surveillance via one-class SVM anomaly detection from textural features in UAV images. Information, 13(1), 2. https://doi.org/10.3390/info13010002

Newman, S. (2021). Building microservices: Designing fine-grained systems (2nd ed.). O’Reilly Media.

Uber Technologies. (2024). Fx: A dependency injection based application framework for Go [Computer software]. GitHub. https://github.com/uber-go/fx.

Code-B. (2024). The best programming languages for microservices in 2024. Code-B Blog. https://code-b.dev/blog/best-languages-for-microservices.

Cortex. (2023). A guide to Golang microservices. Cortex Blog. https://www.cortex.io/post/golang-microservices.

Palmer, R. (2024). Supercharging time series collections: Key enhancements in Mon-goDB 8.0 with block processing. MongoDB. https://www.mongodb.com/company/blog/technical/key-enhancements-mongodb-8-0-block-processing.

Pimentel, V., & Nickerson, B. G. (2012). Communicating and displaying real-time data with WebSocket. IEEE Internet Computing, 16(4), 45–53. https://doi.org/10.1109/MIC.2012.64.

Yu, G., Jeong, J. S., Kim, G., Kim, S., & Chun, B. (2022). Orca: A distributed serving system for transformer-based generative models. Proceedings of the 16th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI ’22), 521–538.

Fette, I., & Melnikov, A. (2011). The WebSocket protocol (RFC 6455). Internet Engi-neering Task Force (IETF). https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc6455.