ФГБОУ ВО «ПГТУ»Кафедра информатики и системного программирования

Выпускная квалификационная работа

Бакалаврская работа · 09.03.04 Программная инженерия

Мультиагентная система на базе генеративных языковых моделей

для персонализированного сопровождения процесса бронирования гостиничных услуг

Выполнил

Мухин Дмитрий Игоревич

Направление 09.03.04 «Программная инженерия»

Научный руководитель

Бородин А. В.

к. э. н., доцент

2026

г. Йошкар-Ола

02 Актуальность и проблема

Диалог — критический барьер в воронке бронирования

Цифровые каналы — основное пространство взаимодействия гостя со средством размещения.

Гость, не получив быстрого ответа на уточняющий вопрос, прерывает бронирование и уходит на сторонние ресурсы.

У независимого отеля нет круглосуточной мгновенной поддержки по всем каналам.

Сценарные чат-боты не справляются со свободной речью пользователя и спецификой конкретного средства размещения.

Пилот · платформа TravelLine

Воронка бронирования

Посещение канала отеля

Интерес к размещению

Уточнение условий ← потеря

Переход к оплате

Завершённое бронирование

Этап уточнения условий — узкое место, где гость без мгновенного ответа покидает воронку.

Актуальность и проблема02 / 17

03 Постановка задачи

Цель и задачи работы

Цель

Мультиагентная LLM-система персонализированного сопровождения процесса бронирования.

Задачи

Анализ предметной области

и формирование требований

Архитектура

шлюз сообщений, мосты, переиспользуемый runtime

Персонализация

промпт-цепочки отелей + RAG + контекст

Реализация и развёртывание

опытно-промышленный контур

Экспериментальная оценка

контур качества, сценарии и события мониторинга

Цель и задачи работы03 / 17

04 Научная новизна

Диалог как транзакционный интерфейс управления бизнес-логикой продукта

Перенос парадигмы агентных систем из области автоматизации разработки ПО в сферу эксплуатации прикладных бизнес-решений: совмещение процессов консультирования и транзакционного управления в едином сессионном контексте.

Консультирование + управление

Интеграция механизмов ответов по базе знаний (RAG) и выполнение операций модификации данных в рамках одной диалоговой сессии.

Human-in-the-loop

Обязательное двухэтапное подтверждение транзакций оператором гарантирует безопасность и консистентность данных в целевой системе.

Замкнутый операционный контур

Реальные диалоги → динамическая таксономия проблем → приоритизированный бэклог правок БЗ, промптов, инструментов.

В отличие от классических информационных чат-ботов и изолированных спецификаций ADK / MCP / LiteLLM — предложенный подход впервые объединяет указанные свойства в единый замкнутый контур эксплуатации.

Научная новизна · ассистент консультирования и управления04 / 17

05 Анализ существующих решений

Сравнительный анализ с существующими решениями

Сценарный бот

Одноагентный LLM

Разработанная система

Свободная речь

нет, жёсткое дерево диалога

да, один промпт

да, специализация агентов

Адаптация под регламент отеля

ручная

деградирует с ростом функций

промпт-цепочки + RAG

Транзакционные операции

отсутствуют

риск ошибочных вызовов и утечки

разделение на безопасные/небезопасные и верификация изменений

Рассмотренные аналоги не обеспечивают одновременную поддержку распознавания естественной речи, глубокой адаптации контекста и безопасной модификации данных в СУБД.

Сравнение с подходами-аналогами05 / 17

06 Архитектура и потоки данных

Слои

01Клиентские интеграции

02Шлюз сообщений Message Gateway

03Среда выполнения Agent Runtime

04Хранилище данных и СУБД RAG

Стек

Google ADKLiteLLMMCPGoFastAPIQdrantKubernetes

06 / 17

07 Инженерное ядро · вклад автора

Переиспользуемые компоненты: runtime и шлюз

Компонент 1 · Среда выполнения агентов — отдельная библиотека

Потоковая передача ответов

по мере генерации, без накопления полного текста

Агрегация инструментов MCP

несколько серверов → одно пространство имён · отложенная загрузка схем

Постоянные сессии · субагенты

состояние сессии сохраняется при перезапуске системы

Human-in-the-loop

блокировка выполнения сценария до валидации оператором (HITL)

Компонент 2 · Шлюз на Go

Управление сессиями и историей контекста

источник контекста для агентов

Абстрагирование транспортных интерфейсов

каналы и оркестрация заменяемы независимо

Восстановление диалога

автоматическое возобновление сессии при обрыве соединения

Оба компонента переиспользуются сервисами платформы и не зависят от конкретного канала или среды оркестрации.

Реализованные инженерные решения

Оптимизация передачи SSE обратными прокси

потоковое вещание данных клиенту в обход промежуточных буферов

Восстановление сессии

диалог продолжается после разрыва соединения

Параллельные вызовы инструментов

независимые инструменты исполняются одновременно

Переиспользуемые runtime и шлюз07 / 17

08 Инженерное ядро · эксплуатация

От Git до продакшена + развёртывание в K8s

Развёртывание в Kubernetes

Конвейер доставки

Git push

↓

избирательная пересборка

↓

Тесты

unit · integration

↓

Сборка Docker

↓

Реестр

неизменяемый digest

↓

Helm / K8s

миграции БД до развёртывания

↓

Продакшен

От Git до продакшена · развёртывание в K8s08 / 17

09 Сценарий · ассистент гостя

Гость: консультирование и бронирование

Сеть отелей → агент отеля → инструменты. Только чтение.

Виджет ассистента гостя

Ассистент гостя · бронирование (чтение)09 / 17

10 Ассистент отельера

Отельер: управление базой знаний с HITL

Runtime → агент → MCP-инструменты; unsafe-правка через HITL.

HITL · diff

Интерфейс отельера

чтение запись

Ассистент отельера · HITL (запись)10 / 17

11 Архитектура оценки качества

Трёхуровневый контур контроля качества

Три уровня контроля

01Детерминированные проверки · assertions — точные совпадения, подстроки, запрещённые фрагменты, трасса инструментов. Объективны, но не покрывают вариативность формулировок.

02LLM-судья — гибкая оценка перефразирований при узкой инструкции и T=0. Гибок, но подвержен ошибкам.

03Непрерывный мониторинг эксплуатации — реальное поведение пользователей; не воспроизводим в контролируемых условиях.

ranking_service · ассистент гостя

Отдельный сервис ранжирования: взвешенные критерии и версионируемые отчёты. Регрессия 128 сценариев в 32 листах — полное прохождение в эталонном окружении.

Контур оценки качества · evaluation_system + ranking_service

Архитектура оценки качества · три уровня контроля11 / 17

12 Экспериментальная оценка

Замкнутый контур качества: от диалогов к бэклогу

Реальные диалоги

→

Мониторинг
и классификация

→

Динамическая
таксономия проблем

→

Приоритизированный
бэклог правок

→

Обновление
системы ↻

128

сценариев в 32 тестовых наборах · полное прохождение в эталонном окружении

176

событий мониторинга на 107 диалогах · 15 классов

Уровни контроля

Детерминированные проверки · LLM-судья · непрерывный мониторинг

Регрессионные тесты верифицируют трассировку выполнения внешних инструментов

Дедупликация инцидентов: точное совпадение сигнатур и семантический анализ (оценка близости эмбеддингов; спорные случаи разрешаются LLM-судьёй)

Классификация дефектов масштабируется в автоматическом режиме

Дашборд мониторинга диалогов · сигналы и активности

Контур качества · от диалогов к таксономии и бэклогу12 / 17

13 Опытно-промышленная эксплуатация

Внедрение и результаты

600+

отелей — гость и отельер

50 000+

диалогов гостей

1 000+

диалогов отельера

Веб-виджет ассистента гостя на сайте отеля

Мониторинг использования · динамика диалогов

Внедрение и результаты13 / 17

14 Сводка результатов и артефактов

Результаты работы

Итоги по задачам

Мультиагентная система сопровождения бронированияассистент гостя (Google ADK) и ассистент отельера

Переиспользуемые компонентыбиблиотека среды выполнения агентов (agent runtime) со специализированным протоколом и шлюз сообщений на Go

Персонализация и надёжность транзакцийпромпт-цепочки отелей + RAG (Qdrant); двухшаговое подтверждение изменяющих операций человеком (HITL)

Автоматизированное развёртываниеDocker · Kubernetes · CI/CD; потоковая доставка ответов по SSE

Трёхуровневый контур контроля качествадетерминированные проверки · LLM-судья · мониторинг → приоритизированный бэклог доработок

Опытно-промышленная эксплуатациясистема успешно прошла опытную эксплуатацию

Научный результатмодель диалогового ассистента как интерфейса консультирования и управления продуктом

В цифрах

600+

отелей — гость и отельер

50 000+

диалогов гостей

1 000+

диалогов отельера

128

сценариев · полное прохождение в эталонном окружении

176

событий мониторинга · 107 диалогов · 15 классов

Результаты работы14 / 17

15 Заключение

Новизна · инженерное ядро · значимость

Выполненные задачи

Анализ и требования

Ф1–Ф5 / Н1–Н5

Архитектура

Go-шлюз, мосты, ассистент гостя на ADK, переиспользуемый runtime

Персонализация

промпт-цепочки, RAG, контекст

Развёртывание и приёмочные испытания

опытно-промышленный контур

Качество

128 сценариев + 176 событий мониторинга

Новизна

Ассистент как интерфейс консультирования и управления — HITL, замкнутый контур

Инженерное ядро

Переиспользуемый агентный runtime + Go-шлюз

Внедрение

600+ · 50 000+ · 1 000+

Заключение15 / 17

16 Дальнейшее развитие

Направления развития

Системы фильтрации спама и противодействия флуду

Интеграция средств автоматической изоляции аномальных сессий (honeypot).

Абляционный анализ разработанной архитектуры

Сравнительное тестирование многоагентных и одноагентных конфигураций на фиксированном наборе данных.

Полный набор инструментов TravelLine

Интеграция в агентный каркас.

Долговременная память

Предпочтения гостя между сессиями.

Авто-оптимизация промптов

По данным мониторинга диалогов.

Экономический эффект

Оценка по метрикам конверсии.

Направления развития16 / 17

ФГБОУ ВО «ПГТУ»2026

Защита ВКР