Представлена многослойная архитектура для Агентного ИИ, включающая OpenClaw для оркестрации выполнения агента и Ollama как слой вывода LLM. Экспериментально подтверждено, что производительность системы улучшается по мере роста сложности архитектуры.
Исследование также отмечает вызовы в масштабируемости, безопасности, приватности, управлении и оценке агентных систем, подчеркивая необходимость надежного бенчмаркинга и системного дизайна. Все модели, код и наборы данных опубликованы для воспроизводимости и бенчмаркинга.