Діхтяр, ІванНагірна, Алла2026-02-092026-02-092025Діхтяр І. Ю. Координація мультиагентних LLM-систем / Діхтяр І. Ю., Нагірна А. М. // Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем : праці 16 Міжнародної науково-практичної конференції, 23-24 листопада 2025 року, Київ / [за заг. ред. М. М. Глибовця, Т. В. Панченка та ін. ; Факультет інформатики Національного університету "Києво-Могилянська академія" та ін.]. - Київ : НаУКМА, 2025. - С. 66-68.https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/38292This research focuses on analyzing the current state and challenges in the coordination of multi-agent systems based on Large Language Models (LLMs). We review the evolution from single autonomous agents (like ReAct) to complex multi-agent architectures. The analysis of current approaches reveals a key limitation: a reliance on deterministic, predefined coordination rules. This paper identifies the lack of adaptive, learned coordination policies as a research gap. We conclude by highlighting Reinforcement Learning (RL) as a promising, though challenging, direction for developing dynamic meta-agents capable of overcoming these limitations.Розвиток великих мовних моделей (LLM) трансформував сферу штучного інтелекту, дозволивши створити автономних агентів, здатних до складних міркувань та планування. Такі підходи, як ReAct [1] та Reflexion [2], продемонстрували здатність одиночних агентів вирішувати багатоетапні завдання. Логічним наступним кроком стала побудова мультиагентних систем на основі LLM, де для вирішення комплексної проблеми залучається декілька спеціалізованих агентів. Однак такий перехід породжує нову фундаментальну проблему – необхідність ефективної координації їхньої спільної діяльності.ukмовні моделі (LLM)мультиагентні системиметоди навчання з підкріпленнямматеріали конференціїConference materials