Розробка автономного ШІ агента на основі блокчейну

Abstract

Розробка автономного ШІ агента на основі блокчейну // Кваліфікаційна робота освітнього рівня «Бакалавр» // Басара Андрій Миколайович // Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, факультет комп'ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, кафедра програмної інженерії, група СП-41 // Тернопіль, 2025 // С. - 81, рис. - 25, табл. - 0, додат. - 3, бібліогр.-.10. Ключові слова: Велика мовна модель, агентна система, вивчення іноземних мов, блокчейн, навчальний контент, валідація помилок, механізм голосування, децентралізація, модерація контенту, обробка природної мови. На початковому етапі було проведено ретельний аналіз сучасних підходів до вивчення мов, технологій LLM та механізмів децентралізованої валідації. На основі цього аналізу було розроблено концепцію мультиагентної системи, в якій агенти, що працюють на основі LLM, забезпечують персоналізований досвід вивчення іноземних мов. Ключовим нововведенням є система голосування на основі блокчейну, де користувачі та агенти перевіряють помилки контенту, забезпечуючи якість за допомогою прозорої децентралізованої модерації. На етапі проектування архітектура системи була розроблена з акцентом на модульність агентів, безпечні протоколи взаємодії та ефективну інтеграцію з блокчейном. Для автоматизації процесу голосування та валідації були використані смарт-контракти. На етапі реалізації були розроблені основні компоненти, включаючи інтерфейс агента LLM, конвеєр валідації контенту та рівень взаємодії з блокчейном. Фінальне тестування включає аналіз зручність використання, коректність механіки голосування, перевірку реакції агента під час імітації користувацьких навантажень. Результати продемонстрували, що додаток успішно відповідає встановленим вимогам, забезпечуючи стабільну, високопродуктивну та інтуїтивно зрозумілу роботу користувачів.

Development of an autonomous agent based on blockchain // Qualification work for the educational level "Bachelor" / Basara Andrii Mykolaiovych // Ternopil National Technical University named after Ivan Puluj, Faculty of Computer Information Systems and Software Engineering, Department of Software Engineering, group SP-41 // Ternopil, 2025 // Pages. - 81, figures. - 25, table - 0, addition - 3, literature. - 10. Keywords: Large Language Model, agent system, foreign language learning, blockchain, educational content, mistake validation, voting mechanism, decentralization, content moderation, natural language processing. At the initial stage, a thorough analysis of modern approaches to language learning, LLM technologies, and decentralized validation mechanisms was carried out. Based on this analysis, a concept for a multi-agent system was developed, where agents powered by LLMs provide personalized foreign language learning experiences. A key innovation is a blockchain-based voting system where users and agents validate content errors, ensuring quality through transparent, decentralized moderation. During the design phase, the system architecture was developed with an emphasis on agent modularity, secure interaction protocols, and efficient blockchain integration. Smart contracts were used to automate the voting and validation process. In the implementation stage, core components were developed, including the LLM agent interface, content validation pipeline, and the blockchain interaction layer. Final testing included usability analysis, correctness of voting mechanics, agent response validation, and performance benchmarks under simulated user loads. The results demonstrated that the application successfully met the specified requirements, delivering a stable, high-performing, and intuitive user experience.