Г. А. Нижниченко

АРХИТЕКТУРА ОРКЕСТРАТОРА ВАЛИДАЦИИ ИСТОЧНИКОВ В МУЛЬТИАГЕНТНОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПЛАТФОРМЕ КОНКУРЕНТНОЙ РАЗВЕДКИ

Резюме: Статья посвящена проблеме автоматизированной валидации библиографических и фактографических источников в контексте мультиагентных интеллектуальных платформ конкурентной разведки. Актуальность исследования обусловлена ростом объёмов информационных потоков и необходимостью обеспечения достоверности данных, используемых для принятия управленческих решений в организационных системах. Целью работы является разработка архитектуры оркестратора валидации, обеспечивающего гибридную маршрутизацию запросов между программными интерфейсами (API) научных баз данных и модулями парсинга веб-ресурсов. В качестве методологической основы использованы принципы сервис-ориентированной архитектуры, паттерн «оркестратор-исполнитель» из теории мультиагентных систем, а также методы системного анализа и проектирования информационных систем. Предложена многоуровневая архитектура оркестратора, включающая слой маршрутизации, унифицированную схему доказательств, механизм кросс-верификации с четырёхуровневой шкалой достоверности (Confirmed, Likely, Unknown, Conflict) и подсистему аудита запросов. Проведён сравнительный анализ подходов на основе API и парсинга по критериям стабильности, покрытия источников, воспроизводимости и полноты извлекаемых данных. Научная новизна состоит в обосновании гибридного подхода к валидации с формализованной схемой агрегации доказательств из гетерогенных источников. Практическая значимость определяется возможностью применения результатов при проектировании систем поддержки принятия решений и платформ конкурентной разведки.

Ключевые слова: Мультиагентная система, оркестратор, валидация источников, конкурентная разведка, API, парсинг, верификация данных, управление в организационных системах, большие языковые модели,
кросс-верификация, интеллектуальная платформа.

G. A. Nizhnichenko 

ARCHITECTURE OF A VALIDATION ORCHESTRATOR IN A MULTI-AGENT INTELLIGENT COMPETITIVE INTELLIGENCE PLATFORM

Summary: The article addresses the problem of automated validation of bibliographic and factual sources in the context of multi-agent intelligent competitive intelligence platforms. The relevance of the study is driven by the growing volume of information flows and the need to ensure the reliability of data used for management decision-making in organizational systems. The aim of the work is to develop the architecture of a validation orchestrator that provides hybrid routing of requests between APIs of scientific databases and web resource parsing modules. A multi-level orchestrator architecture is proposed, including a routing layer, a unified evidence schema, a cross-verification mechanism with a four-level reliability scale (Confirmed, Likely, Unknown, Conflict), and a request audit subsystem. A comparative analysis of API-based and parsing-based approaches is conducted against criteria of stability, source coverage, reproducibility, and completeness of extracted data. The scientific novelty lies in substantiating a hybrid approach to validation with a formalized evidence aggregation schema from heterogeneous sources.

Keywords: Multi-agent system, orchestrator, source validation, competitive intelligence, API, parsing, data verification, management in organizational systems, large language models, cross-verification, intelligent platform.

DOI: 10.34219/2078-8320-2026-16-3-136-143