LLM-конвейер раскрывает секреты управления в агентных системах

Исследователи Ютиан Ванг и Луяо Чжан создали конвейер на базе LLM, чтобы анализировать, как устроено управление в системах с агентами ИИ. Метод объединяет автоматизированную аннотацию, тематическое моделирование и сетевой анализ — с его помощью можно изучать, как институциональные особенности влияют на приоритеты и структуру сообществ. Авторы протестировали конвейер на двух стандартах взаимодействия агентов: ERC-8004 (без доступа к сети) и Google A2A (корпоративный). Проанализировав 4323 записи об участии в управлении, они выяснили, что, хотя форма управления влияет на тематику обсуждений, в обоих режимах есть схожие уровни неравенства в участии и фрагментации сообщества. При этом в условиях открытого управления мнения участников чаще сходятся.