Inkerting тестирует ИИ-агента для автоматизации научных исследований

Мероприятие Inkerting

8 ноября 2025 года агентство интернет-маркетинга Inkerting совместно с ведущими партнерами провело второе мероприятие в рамках проекта «ИИ в научной деятельности». В ходе встречи был анонсирован запуск тестирования ИИ-агента, предназначенного для автоматизации подготовки научных исследований. Разработка учитывает требования Российской академии наук и ВАК и направлена на упрощение этапа подготовки научных материалов.

Актуальность проекта

Современные научные сотрудники сталкиваются с необходимостью увеличения публикационной активности и сокращения сроков подготовки исследований. Многие рутинные операции требуют значительных временных затрат. В ответ на эти вызовы Inkerting и АНО ДПО «Статус» реализовали проект по созданию ИИ-агента, который может стать интеллектуальным помощником в научной работе.

Разработчики и профессиональный опыт

Ключевыми разработчиками проекта являются Инна Куприянова — эксперт по нейросетям агентства Inkerting, Екатерина Казак — методолог и IT-специалист АНО ДПО «Статус», а также Вера Жукова — ведущий разработчик по автоматизации. Их опыт обеспечил создание инструмента, адаптированного к специфике российской научной среды и нормативным требованиям. 

«Цель проекта — не просто предоставить текст, а стать структурным партнером исследователя на важном начальном этапе, автоматизируя подготовку от формулировки гипотезы до создания каркаса научной работы, полностью соответствующего академическим стандартам», — отмечает Инна Александровна Куприянова, к.э.н., доцент РЭУ им. Г.В. Плеханова, эксперт по нейросетям агентства Inkerting.

Технология и архитектура ИИ-агента

ИИ-агент основан на методологии CETO (Context–Execution–Target–Outcome), которая обеспечивает последовательное выполнение исследовательской задачи. Система построена по многоагентной архитектуре: отдельные модули занимаются генерацией научных тем, разработкой структуры работы, подбором терминологии и анализом литературы.

Функции и задачи ИИ-ассистента

Такая архитектура позволяет ИИ-агенту выступать в качестве научного ассистента, поддерживая формулировку гипотез, создание структуры статьи или диссертации и соблюдение академических стандартов ВАК РФ. На встрече были обозначены шесть основных задач ИИ-ассистента: формулирование исследовательского вопроса, постановка измеримых целей, составление логической структуры, формирование глоссария, анализ литературы и соблюдение норм академического стиля и этики.

Комментарий разработчиков и экспертов

По словам Инны Куприяновой, проект направлен на поддержку исследователей в начале научной работы — от формулировки гипотезы до создания каркаса научной статьи, полностью соответствующего академическим требованиям. Руководитель Inkerting Вера Жукова отметила актуальность автоматизации научных процессов с учетом динамики развития рынка EdTech и научных технологий.

Контроль качества и надежность

В проект интегрированы механизмы мониторинга и предупреждений о возможных ошибках нейросетей, что повышает надежность и проверяемость данных.

Научное сопровождение и перспективы

Научное сопровождение оказывают эксперты из российских вузов, включая Севастопольский государственный университет, Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского и Севастопольский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова. Внедрение таких ИИ-агентов рассматривается как важный этап модернизации отечественной науки, а разработка продолжает адаптироваться под потребности исследователей и образовательных учреждений.