Зрелость мультиагентной системы
Оценка зрелости мультиагентной системы «Лад» по числу внедрённых специализированных агентов (Навигатор, Тьютор, Аналитик, Критик, Ментор). Результат - процент автоматизации поддержки.
- Что вы получите
- Ключевое итоговое значение и дополнительные показатели с краткой интерпретацией.
- Тип результата
- Индекс нагрузки
- Обработка данных
- Все расчёты выполняются локально в браузере. Введённые значения не отправляются на сервер.
Исходные данные и результат
Зрелость мультиагентной системы Лад
Образовательная платформа Ивикса — результат расчёта
- Автоматизация поддержки
- 0%
- Уровень
- Начальная
- Активных агентов
- 0 из 5
Формулы предназначены для предварительной оценки и образовательного анализа. Точность результата зависит от исходных данных и принятых допущений.
Модель 1.0.0 · методика 1.0.0 · параметры 2026-07 · Предварительная методика
Формулы расчёта
- Автоматизация, % = (Активные агенты / Всего агентов) × 100
- Уровень: ≥80 - Зрелая; 40-79 - Развивающаяся; <40 - Начальная
Методологическая основа
- Wooldridge M. An Introduction to MultiAgent Systems. Wiley, 2009.
- Park J. S. et al. Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior. UIST 2023.
Источники приводятся как методологическая основа. Конкретные коэффициенты и допущения могут отличаться от исходных публикаций.
Методика и ограниченияДиагностика · Предварительная методика
Тип инструмента
Диагностика
Назначение
Самооценка текущего состояния и планирование следующего уровня.
Какую задачу решает
Оценить зрелость мультиагентной поддержки учебного процесса в организации.
Модель
Ступенчато-взвешенная модель: нормированные шкалы сводятся в общий уровень.
Что подаётся на вход
Оценки по уровням зрелости, заполняемые представителем организации.
Что показывает результат
Индекс зрелости и профиль по уровням.
Подходит для
- Внутренний обзор состояния ИИ-поддержки
- Планирование дорожной карты
Чего инструмент не определяет
- Не сертифицирует технологическую зрелость
- Не оценивает качество работы конкретных агентов
Допущения
- Уровни зрелости последовательны и не пропускаются
- Ответы отражают фактическое, а не желаемое состояние
Ограничения
- Все шкалы заполняет сам пользователь: результат отражает восприятие и полноту введённых данных, а не независимое измерение.
- Пороговые значения уровней заданы экспертно
Характер данных: результат основан на самооценке и данных, введённых пользователем.
Методические предупреждения
- Результат основан на самооценке. Входные значения вводит сам пользователь; результат отражает его восприятие, а не измерение.
- Сильная зависимость от контекста организации. Значения сопоставимы только внутри одной организации с одинаковой методикой сбора.
Источники
- Wooldridge M. An Introduction to MultiAgent Systems. Wiley, 2009.
- Park J. S. et al. Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior. UIST 2023.
Модель 1.0.0 · методика 1.0.0 · параметры 2026-07 · Предварительная методика
Методическая проверка: 26.07.2026 · Методическая группа образовательной платформы Ивикса. Модель опубликована как предварительная: структура расчёта согласована, параметры не калиброваны на локальных данных.
Связанные калькуляторы
Автор концепции — к.э.н. Шатохин С.С. Адрес страницы: https://learn.iwxa.ru/calculators/multiagent/.
6 категорий · Образовательная платформа Ивикса.