Algorithm for developing logistics agents for dynamic route calculation, enterprise reference system and transactions
Abstract
The freight transportation, logistics, and commercial transport industries are constantly introducing a significant number of technological innovations that improve economic efficiency. One of the ways to improve business processes in logistics is through the use of artificial intelligence and AI-agents.
The article identifies the main areas where AI-agents can be used in logistics.
It also analyzes the technology used by AI-agents.
The article proposes a set of tasks and algorithms for developing logistics agents to calculate routes, enterprise reference systems, and transactions. The focus is on ensuring minimal costs for fulfilling user requests and increasing the speed and adequacy of responses through parallel processing and the use of filtering algorithms.
The approaches to ensuring the cybersecurity of internal enterprise databases when users work with AI-agents using requests to external LLM models are studied.
References
2. В.В. Цверов, О.Л. Домнина, Д.И. Мамедов, У. Герби. Системный подход к поставкам нерудных строительных материалов на речном транспорте./ В.В. Цверов // Научные проблемы водного транспорта. – 2024. - №79(2) .- С.176–189.
3. Е.И. Вершинина, М.В. Никулина, Ю.И. Платов. Особенности планирования и оценки работы судов малых судоходных предприятий на современном этапе. №79(2), 2024 стр.201-208
4. Фирсов М.В. Методология разработки эффективных структур бизнеса/ М.В. Фирсов // Предпринимательство. – 2004. - №5.- С.64.
5. Фирсов М.В. Механизм эффективного управления бизнес-процессами малого предпринимательства. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук / М.В. Фирсов. – Москва, 2000.
6. Что такое LLM — большие языковые модели https://selectel.ru/blog/that-is-llm/?ysclid=mer48gac1w635334084
7. Гайд по разработке и внедрению мультиагентных систем в корпоративную среду https://giga.chat/b2b/multi-agent-system (дата обращения 08.08.2025).
8. Как мы оцениваем точность ответов основанного на RAG AI-помощника https://habr.com/ru/companies/alfastrah/articles/889042/
9. Что такое Retrieval-Augmented Generation (RAG) в языковых моделях и как оно работает?. - 6 сен 2024 в 17:33. - https://habr.com/ru/articles/841428 (дата обращения 08.08.2025).
10. Максим Ведерников. AI-агенты на основе LLM и мультиагентные системы. - 28 ноября 2024. - https://blogs.epsilonmetrics.ru/ii-agenty-i-multiagentnye-sistemy/?ysclid=meldxgvsxg240360973 (дата обращения 08.08.2025).
11. Фирсов М.В. Концепция разработки компонентов безопасности на основе развития бизнес-процессов логистики компании./ М.В. Фирсов // Научные проблемы водного транспорта. – 2024. - №79(2) .- С.164–176.
12. .Smirnov Valeriy. ANNA – сервис для автоматической разработки нейронных сетей. - 1 апр 2024 в 10:03. - https://habr.com/ru/companies/alfa/articles/804085 (дата обращения 08.08.2025).
Copyright (c) 2025 Russian Journal of Water Transport
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
