Цифровая коммуникация перешла в фазу, где пользователь ждет от чат-бота не просто ответа, а диалога, адаптированного под его стиль и контекст. Однако методологическая база проектирования таких персонализированных агентов остается фрагментарной. В работе проведен сравнительный анализ трех архитектурных подходов: сценарных моделей, динамического профилирования на основе машинного обучения(LLM) и генеративных методов на базе больших языковых моделей. Выявлены ограничения каждой парадигмы. Предложен гибридный метод, объединяющий устойчивость сценариев с адаптивностью LLM, и система метрик для количественной оценки эффективности диалога. Результаты формируют прикладную основу для разработки интеллектуальных аватаров нового поколения.

Литвинова Д.Д. (науч. рук. Ананченко И.В.) Методы и модели персонализации интеллектуального аватара специалиста в чат-ботах мессенджера // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16762