| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Нуансенгси, Д. В. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-07-14T06:32:54Z | - |
| dc.date.available | 2026-07-14T06:32:54Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Нуансенгси, Д. В. Агентные системы на базе reasoning-LLM для автоматизации цикла маркетинговых кампаний в электронной коммерции = Reasoning-LLM-based agent systems for automating the marketing campaign cycle in e-commerce / Д. В. Нуансенгси // Электронные системы и технологии : сборник материалов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: П. В. Камлач [и др.]. – Минск, 2026. – С. 112–115. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64597 | - |
| dc.description.abstract | Исследована архитектура мультиагентной системы на базе reasoning-моделей
(LLM с расширенными рассуждениями) для автоматизации полного цикла управления
маркетинговыми кампаниями в электронной коммерции. Предложена система из четырёх
специализированных агентов: Planner-агент (формирование медиаплана и KPI), Creative-
агент (генерация рекламных креативов), Experiment-агент (проектирование и проведение
A/B-тестов), Analyst-агент (интерпретация результатов и корректировка стратегии).
Разработана методика оценки эффективности агентной системы по маркетинговым и
процессным метрикам. Экспериментально установлено, что агентная система обеспечивает
преимущество при задачах средней сложности (сокращение времени подготовки кампаний
до 60%, повышение стабильности стратегий), однако при высокой сложности проявляется
эффект «коллапса креативности», согласующийся с ранее выявленными ограничениями
масштабирования reasoning-моделей. Обоснована необходимость гибридного подхода с
обязательным экспертным контролем (human-in-the-loop) на критических этапах принятия
решений. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | AI-агенты | en_US |
| dc.subject | reasoning-модели | en_US |
| dc.subject | мультиагентные системы | en_US |
| dc.subject | маркетинговая автоматизация | en_US |
| dc.subject | электронная коммерция | en_US |
| dc.subject | оркестрация | en_US |
| dc.subject | human-in-the-loop | en_US |
| dc.subject | A/B-тестирование | en_US |
| dc.title | Агентные системы на базе reasoning-LLM для автоматизации цикла маркетинговых кампаний в электронной коммерции | en_US |
| dc.title.alternative | Reasoning-LLM-based agent systems for automating the marketing campaign cycle in e-commerce | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | The paper presents a multi-agent system built on reasoning-capable LLMs to automate
the full marketing campaign cycle in e-commerce. The system includes four agents: Planner (media
planning and KPI definition), Creative (ad creative generation), Experiment (A/B test setup and
execution), and Analyst (result interpretation and strategy updates). An evaluation methodology
based on marketing and process metrics shows that the system is most effective on mediumcomplexity
tasks, reducing campaign preparation time by up to 60% and improving strategy
stability. At high complexity, a “creativity collapse” appears, aligning with known scaling limits of
reasoning models, which justifies a hybrid setup with mandatory human-in-the-loop control at
critical decision points. | en_US |
| Appears in Collections: | Электронные системы и технологии : материалы 62-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2026)
|
