Препринт SR-2026-01
·
Октябрь 2026
·
К. Смольников, Лаборатория рантайма
В статье формулируется архитектурная проблема неконтролируемого выполнения внешних команд автономными агентами на базе больших языковых моделей. Предложена математическая модель конечного автомата (FSM) со строгой изоляцией контекста, детерминированным шлюзом подтверждения опасных действий человеком (Human-in-the-Loop) и протоколом восстановления состояния после прерывания. Экспериментально подтверждено на ядре CapyAgent v1.3 в 1 200 прогонах без потери согласованности.
Autonomous Agents
Deterministic FSM
Human-in-the-Loop
Go Runtime
Препринт SR-2026-02
·
Октябрь 2026
·
К. Смольников, Лаборатория SLM
Исследование методов сжатия и дистилляции знаний для задач первого контура обработки запросов в агентных системах. Представлена модель Kivok-0.3b с 300 млн параметров, обученная на специализированном датасете русскоязычных диалогов управления инфраструктурой. На стандартных CPU x86 достигнута средняя задержка 11.2 мс при точности классификации F1=0.941.
Small Language Models
CPU Inference
Knowledge Distillation
Edge Computing
Препринт SR-2026-03
·
Октябрь 2026
·
Группа оценки и бенчмаркинга
Представлен открытый валидационный датасет RuDecide, включающий 1 850 практических сценариев для оценки способности автономных моделей планировать действия, вызывать инструменты и разрешать противоречия в русскоязычном контексте. Проведено сравнительное тестирование ведущих закрытых и открытых моделей.
Benchmark
Russian NLP
Tool Use Evaluation
Open Data
Препринт SR-2026-04
·
Октябрь 2026
·
К. Смольников, Лаборатория SLM
Предложена архитектура легковесного семантического диспетчера навыков Migom-2b на 2.1 млрд параметров. Модель устраняет необходимость передачи объемных системных спецификаций в контекст ведущей LLM, сокращая потребление токенов на 68% и обеспечивая среднее время маршрутизации 24 мс на локальном сервере.
Skill Routing
Context Optimization
Multi-Agent Systems
SLM
