Внедрение ИИ-агентов в государственное управление требует оценки их надежности для ответственных управленческих процедур, где критически важна устойчивая память о нормативных требованиях и фактах дел. Проведен сравнительный анализ моделей человеческой памяти и архитектур памяти LLM-агентов, выявивший фундаментальные ограничения последних, включая отсутствие автобиографичности, хронологии опыта и встроенных механизмов ответственности. Это позволяет определить четкие границы использования LLM-агентов исключительно в роли когнитивных ассистентов при обязательном человеческом контроле, что снижает риск искажения контекста и обеспечивает возможность проверки сгенерированных утверждений, сохраняя персональную ответственность за управленческие решения.
Результаты исследования соответствуют положениям Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации (Указ Президента РФ от 28.02.2024 г. № 145) в части развития систем искусственного интеллекта для повышения эффективности государственного управления с обязательным учетом этических и правовых рисков.
Вейбер Е.Н., Грудинин М.А., Тулупьева Т.В., Вяткин А.А. Границы применимости ИИ в государственном управлении: Память LLM-агентов vs память человека // Управленческое консультирование. 2026. № 2. С. 54–67. https://www.acjournal.ru/jour/article/view/2951