Abstract
<jats:p>У статті розглянуто мультимодальні агентні системи штучного інтелекту (ШІ) як перспективний клас інтелектуальних технологій у складних, динамічних та слабоструктурованих середовищах. Основну увагу приділено концептуальним засадам агентного підходу, у межах якого поєднуються автономність, цілеспрямованість, здатність до міркування та адаптивного навчання. Проаналізовано роль мультимодальної архітектури, що забезпечує інтегровану обробку текстових, аудіо, візуальних та сенсорних даних з метою формування цілісного контекстного уявлення про середовище та підвищення обґрунтованості уп-равління. У роботі запропоновано структурованих опис архітектури мультимодальних агентних систем, який охоплює модулі сприйняття, міркування, планування, дії та навчання, а також механізм координації між ними. Показано, що поєднання великих мультимодальних моделей з агентними контурами дозволяє перейти від реактивних систем до автономних інтелектуальних агентів, здатних виконувати послідовності дій, оцінювати наслідки та коригувати власну поведінку в реальному часі. Окремо розглянуто сучасні підходи до навчання таких систем, включно з поєднанням попереднього навчання, навчання з підкріпленням і викорис-танням зворотного зв’язку від середовища. Результати огляду свідчать, що на перспективу мультимодальні агентні системи ШІ формують тех-нологічну основу створення досконалих систем нового покоління, здатних ефективно діяти в складних умовах, швидкої зміни контексту та невизначеності.</jats:p>