Литература и история идей
Первоисточники об организационных многоагентных системах, координации LLM, DAO и длительной оценке.
#Организационные основания
Организационный подход предшествует современным языковым моделям. Gaia описывает системы через роли, обязанности, разрешения, действия и протоколы. MOISE+ разделяет структурную, функциональную и деонтическую спецификации, связывая роли с коллективными целями и обязательствами. Эти работы дают словарь для явного обсуждения организации, вместо того чтобы считать её случайным следствием взаимодействия агентов. Их область применения нужно сохранять при переносе понятий на современные реализации.
Литература о DAO развивает другую важную линию. Терминологический текст Бутерина 2014 года обсуждает децентрализованные организации и связанные сущности; актуальный справочник Ethereum подчёркивает коллективное владение, предложения, голосование и правила блокчейна. Эта история делает широкое заявление об изобретении автономных организаций проектом Axiom AO некорректным. Историческая преемственность помогает точнее сформулировать собственный вклад и отличить его от предшествующих концепций.
#Современные агентные системы
ChatDev исследует общение специализированных программных агентов. MetaGPT включает стандартные рабочие процедуры в многоагентное сотрудничество. Magentic-One использует оркестратор для планирования, наблюдения прогресса и восстановления с помощью специализированных агентов. The AI Scientist соединяет генерацию идей, эксперименты, анализ и написание текста в автоматизированный исследовательский процесс. Эти подходы полезны для изучения конкретных механизмов, которые могут входить в организацию.
Каждая публикация сообщает об определённой архитектуре и экспериментальной среде. Результаты ставят вопросы координации и оценки, но не устанавливают, что любая многоагентная система является продолжающейся автономной организацией. Утверждения о неограниченной научной компетентности, жизнеспособном бизнесе и самостоятельной организационной власти требуют дополнительных доказательств. Библиография помогает проследить исходное основание, однако само включение источника в список не подтверждает все соседние выводы автора.
#Доказательства устойчивой работы
TheAgentCompany оценивает профессиональные задачи в симулированном офисе. Vending-Bench и его следующая версия исследуют длительное управление бизнесом в симуляции. METR изучает горизонты выполнения задач, используя время эксперта как меру сложности. Вместе они предлагают взаимодополняющие способы исследования длительного поведения агентов, а не один универсальный тест организации. Различие сред нужно учитывать прежде, чем делать объединяющий вывод.
Перед сравнением читайте даты, версии, распределения задач и заявленные ограничения. Эта библиография — начальная подборка первоисточников, а не исчерпывающий обзор литературы. Справочник должен расширяться через явную редакционную проверку и сохранять различие между опубликованными результатами и собственной интерпретацией Axiom AO. При изменении названия статьи или новой версии важно поддерживать связь с материалом, на котором основано конкретное изложение.
Источники и контекст
- Wooldridge, Jennings & Kinny (2000). The Gaia Methodology for Agent-Oriented Analysis and Design
- Hübner, Sichman & Boissier (2002). A Model for the Structural, Functional, and Deontic Specification of Organizations in Multiagent Systems
- Buterin (2014). DAOs, DACs, DAs and More: An Incomplete Terminology Guide
- Ethereum.org. What is a DAO?
- Qian et al. (2023; ACL 2024). ChatDev: Communicative Agents for Software Development
- Hong et al. (2023). MetaGPT: Meta Programming for A Multi-Agent Collaborative Framework
- Fourney et al. (2024). Magentic-One: A Generalist Multi-Agent System for Solving Complex Tasks
- Lu et al. (2024). The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery
- Xu et al. (2024). TheAgentCompany: Benchmarking LLM Agents on Consequential Real World Tasks
- Backlund & Petersson (2025). Vending-Bench: A Benchmark for Long-Term Coherence of Autonomous Agents
- Andon Labs (2025). Vending-Bench 2
- Kwa et al. (2025; revised 2026). Measuring AI Ability to Complete Long Software Tasks
Редакция справочника 0.1 · 2026-10-14. Читайте редакционный метод.