Архітектура мультиагентної системи комплексного виявлення фейкового контенту: огляд компонентів та підходів

Abstract

У тезах представлено огляд компонентів та підходів до побудови архітектури мультиагентної системи комплексного виявлення фейкового контенту на основі великих мовних моделей із доступом до зовнішніх інструментів. Розглянуто класичний конвеєр автоматизованої перевірки фактів із п’яти етапів та його відображення на ролі окремих агентів. Проаналізовано сучасні агентні системи – з оснащенням мовної моделі інструментами, багатоагентною дискусією та пояснюваними мультимодальними детекторами. Виокремлено типові компоненти архітектури: оркестратор, агенти-аналізатори за модальностями, модуль пошуку доказів, модуль агрегації та модуль генерації пояснень. Виявлено відкриті проблеми напряму, зокрема відсутність стандартизованої архітектури, що об'єднувала б різномодальні детектори як інструменти під керуванням єдиного оркестратора.

The theses present a review of components and approaches to building the architecture of a multi-agent system for comprehensive fake-content detection based on large language models with access to external tools. The classical fivestage automated fact-checking pipeline and its mapping onto the roles of individual agents are considered. Modern agentic systems are analysed – equipping a language model with tools, multi-agent debate, and explainable multimodal detectors. Typical architectural components are identified: an orchestrator, modality-specific analyser agents, an evidence-retrieval module, an aggregation module, and an explanation-generation module. Open problems of the field are highlighted, in particular the absence of a standardised architecture that would unify cross-modal detectors as tools under a single orchestrator.