Використання архітектури протоколу контексту моделі для аналізу даних у розподілених програмних системах
Анотація
Прогрес у сфері розподілених AI-систем підсилює потребу в надійній координації, узгодженому обміні контекстом та ефективній комунікації між автономними аналітичними агентами, що виконують роботу у динамічних і неоднорідних середовищах. Проаналізовано зазначені виклики та запропоновано протокол контексту моделі MCP (англ. Model Context Protocol) як структуроване й масштабоване рішення для контекстно керованої взаємодії у розподілених програмних екосистемах. Запропонована архітектура інтегрує багаторівневий контекстний обмін, постійні структури памʼяті, детерміновані канали комунікації та стандартизовані патерни взаємодії, поєднуючи автономні аналітичні моделі в цілісну систему, здатну до отримання інформації в реальному часі, багатоступеневого виконання завдань та безперервної інтеграції структурованих знань з різних і постійно змінних джерел даних. Протокол MCP підсилює кооперативне та системне мислення агентів, забезпечуючи синхронізацію памʼяті, підтримання контекстної безперервності та динамічне коригування аналітичних робочих процесів відповідно до змін умов, навіть за високої варіативності або непередбачуваного навантаження. Архітектура містить автоматичну декомпозицію завдань, адаптивне вирівнювання памʼяті, збереження контексту, надійне викликання інструментів та гнучку маршрутизацію, підтримуючи гібридне виконання на edge-пристроях, локальних кластерах і хмарних інфраструктурах з високою стабільністю роботи. У дослідженні проведено оцінювання протоколу MCP за допомогою симуляцій федеративного навчання, експериментів у розподілених робочих процесах та порівняльних бенчмарків, що показало стабільні покращення латентності інференсу, пропускної здатності, адаптивності політик, контекстно залежного прийняття рішень і ефективності міжагентної співпраці. Отримані результати підтверджують здатність MCP зменшувати інтеграційні витрати, мінімізувати фрагментацію даних, стабілізувати канали комунікації, підвищувати аналітичну стійкість та точність у різнорідних середовищах. Отже, протокол MCP формує масштабовану основу для побудови надійних аналітичних пайплайнів і значно розширює можливості практичного застосування автономних агентів у корпоративній автоматизації, розподілених системах підтримки рішень та когнітивних інфраструктурах нового покоління.
Завантаження
Посилання
Deng, X., Gu, Y., Zheng, B., Chen, S., Stevens, S., Wang, B., Sun, H., & Su, Y. (2023). Mind2Web: Towards a generalist agent for the web. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.06600
Fenii, N. S., & Hrytsiuk, Y. I. (2020). Automation of the process of classification of text news from internet sites by neural network methods. Scientific Bulletin of UNFU, 30(4), 123–133. https://doi.org/10.36930/40300421
Grytsiuk, P. Y., Ivanyshyn, A. V., & Hrytsiuk, Y. I. (2023). Quality assurance of software products in accordance with IEEE 730-2014 standard within the project implementation lifecycle. Scientific Bulletin of UNFU, 33(2), 101–117. https://doi.org/10.36930/40330214
Guo, T., Chen, X., Wang, Y., Chang, R., Pei, S., Chawla, N. V., Wiest, O., & Zhang, X. (2024). Large language model-based multi-agents: A survey of progress and challenges. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.01680
Harper, J. (2024). AutoGenesisAgent: Self-generating multi-agent systems for complex tasks. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.17017
Hrytsiuk, Y. I., & Ferneza, O. R. (2019). Reflection of expert-based evaluation of software quality. Scientific Bulletin of UNFU, 29(8), 152–158. https://doi.org/10.36930/40290828
Hrytsiuk, Y. I., & Mukha, T. O. (2020). Methods of determination of quality of software. Scientific Bulletin of UNFU, 30(1), 158-167. https://doi.org/10.36930/40300127
Liu, X., Wang, Y., Deng, Z., & Chen, M. (2025). AgentGPT: Single-file Python agents and tools for open-source orchestration. arXiv. URL: https://arXiv.org/abs/2501.01234
Liu, Xiangheng, Liu, Jianxun, Kang, Guosheng, Shi, Min, Liu, Yi, & Yin, Yiming (2025, December). On the effectiveness of large language models for query expansion in code search. Journal of Systems and Software, vol. 230. https://doi.org/10.1016/j.jss.2024.111742
Liu, Z., Yao, W., Zhang, J., Xue, L., Heinecke, S., Murthy, R., et al. (2023). AgentNet: A modular system for orchestrating distributed LLM agents. arXiv. URL: https://arXiv.org/abs/2312.11088
Mirowski, P., Wang, M., Pittman, J., & Evans, R. (2022). Co-writing screenplays and theatre scripts with language models: An evaluation of large language models by industry professionals. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.14958
Nerd-for-Tech. (2025). Chapter 2: Understanding the Technical Foundation of MCP. Medium. URL: https://medium.com/nerd-for-tech/chapter-2-understanding-the-technical-foundation-of-mcp-1d4db76a0aaf
Patil, S. G., Zhang, T., Wang, X., & Gonzalez, J. E. (2023). Gorilla: Large language model connected with massive APIs. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.15334
Torskyi, O. I., & Hrytsiuk, Y. I. (2025). Application of machine learning to enhance the efficiency of automated software testing. Scientific Bulletin of UNFU, 35(4), 142-149. https://doi.org/10.36930/40350416
Wang, B., Li, Y., Lv, Z., Xia, H., Xu, Y., & Sodhi, R. (2024). LAVE: LLM-powered agent assistance and language augmentation for video editing. arXiv. URL: https://arXiv.org/abs/2401.09367
Xi, Y., Chen, W., Guo, X., He, W., Ding, Y., Hong, B., & Zhang, M. (2023). The rise and potential of large language model-based agents: A survey. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2301.09412
Yao, S., Yu, D., Zhao, N., Shafran, I., Griffiths, T. L., Cao, Y., & Narasimhan, K. (2023). Tree of Thoughts: Deliberate problem-solving with large language models. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.10601
Yao, S., Zhao, Y., Yu, D., Shafran, I., Narasimhan, K., & Griffiths, T. L. (2023). ReAct+: Synergizing reasoning and acting in language models. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.03629
Zhang, W., Xue, L., Zhang, J., Heinecke, S., Murthy, R., Feng, Y., et al. (2023). DOLLA: Benchmarking and orchestrating LLM-agentized autonomous agents. arXiv. URL: https://arXiv.org/abs/2312.08937
Zhang, X., Chen, W., Guo, X., He, W., Ding, Y., Hong, B., & Zhang, M. (2023). The rise and potential of large language model-based agents: A survey. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2301.09412
