Труды КНЦ (Технические науки вып.3/2025(16))

В целом потенциал и возможности разработанной технологии во многом перекрывают указанные недостатки, которые на текущем этапе можно считать временными и вполне разрешимыми. Заключение Представленные в данной работе теоретические и прикладные технологические аспекты позволяют контролируемо интегрировать элементы технологии ИИ в разрабатываемые классическим способом информационные системы. Таким образом, продемонстрирована принципиальная возможность использования практически в любых информационных системах в качестве интерфейсно­ коммуникационного компонента интеллектуальных агентов и ассистентов на основе больших языковых моделей. При желании и необходимости в рамках описанной технологии функциональная и целевая нагрузка на эти интеллектуальные компоненты может быть скорректирована. В целом способ ИИ-интеграции функций ИС на основе протокола MCP и возможность выбора нужной глубины этой интеграции позволяют решать задачу контролируемого и объяснимого использования современных интеллектуальных технологий. Полученные результаты коллектив авторов планирует непосредственно использовать для развития своих исследований в области фокусированного сбора и интеллектуализированного извлечения информации из открытых онлайн-источников. В уже начатых и активно продолжающихся по этому направлению работах для ранее сформулированных теоретических и концептуальных аспектов разрабатываются прикладные прототипы, предназначенные для исследовательского тестирования и опробования компонентов обобщающей информационной технологии фокусированного сбора. Список источников 1. Информационная карта НИОКТР. URL: https://gisnauka.ru/nioktr/detail/3A4F1NQ3Q3O68L885FV6A9XO (дата обращения: 20.10.2025). 2. Датьев И. О., Федоров А. М., Ревякин А. А. Фокусированный сбор и обработка открытых данных социальных медиа // Онтология проектирования. 2024. Т. 14, N° 4 (54). С. 569-581. doi:10.18287/2223-9537- 2024-14-4-569-581. 3. Han, Junxiao; Yu, Zheng,; Bao, Lingfeng; Liu, Jiakun; Wan, Yao; Yin, Jianwei; Deng, Shuiguang; Han, Song (2025). From LLMs to Agents: A Comparative Evaluation of LLMs and LLM-based Agents in Security Patch Detection. 10.48550/arXiv.2511.08060. 4. Li, Rui; Gu, Jia-Chen; Kung, Po-Nien; Heming, Xia; liu, Junfeng; Kong, Xiangwen; Sui, Zhifang; Peng, Nanyun (2025). LLM-REVal: Can We Trust LLM Reviewers Yet? 10.48550/arXiv.2510.12367. 5. Krishnan, Naveen Kumar (2025). Advancing Multi-Agent Systems Through Model Context Protocol: Architecture, Implementation, and Applications. Preprint. https://arxiv.org/abs/2504.21030. 6. Ayyagari, Vallikranth. Model Context Protocol for Agentic AI: Enabling Contextual Interoperability Across Systems // International Journal of Computational and Experimental Science and Engineering. 2025. Vol. 11, no. 3, Aug. doi:10.22399/ijcesen.3678. 7. Pankaj Agrawal. Model context protocol: Architectural framework for reducing AI dependency conflicts in financial services. World Journal o f Advanced Engineering Technology and Sciences. 2025. 15 (03). P. 1916-1923. doi: 10.30574/wjaets.2025.15.3.1128. 8. Zhang, Qian; Xie, Le. PowerAgent: A Road Map Toward Agentic Intelligence in Power Systems: Foundation Model, Model Context Protocol, and Workflow // IEEE Power and Energy Magazine. 2025. 23. P. 93-101. 10.1109/MPE.2025.3579718.1-8. 9. Model Context Protocol Architecture. URL: https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/architecture (дата обращения: 20.10.2025). 10. JSON-RPC 2.0 Specification. URL: https://www.jsonrpc.org/ (дата обращения: 20.10.2025). 11. Pan, Yu; Li, Xiaocheng; Wang, Hanzhao (2025). Online-Optimized RAG for Tool Use and Function Calling. 10.48550/arXiv.2509.20415. 12. Bhat, Vishvesh; Ghugarkar, Omkar; McAuley, Julian (2025). On Generalization in Agentic Tool Calling: CoreThink Agentic Reasoner and MAVEN Dataset. 10.48550/arXiv.2510.22898. Труды Кольского научного центра РАН. Серия: Технические науки. 2025. Т. 16, № 3. С. 5-21. Transactions of the Kola Science Centre of RA s . Series: Engineering Sciences. 2025. Vol. 16, No. 3. P. 5-21. © Федоров А. М., Датьев И. О., Илясов М. О., Вишняков И. Г., Базегский М. О., Фигуркин Д. С., Любимова К. Д., 2025 19