Исследование посвящено фундаментальной проблеме создания искусственной агентности через внедрение термодинамических ограничений в большие языковые модели (LLM). Авторы предлагают метаболическую модель, где генерация токенов ограничена конечным энергетическим бюджетом, имитирующим биологическую потребность в самосохранении. В ходе экспериментов на базе модели Qwen2.5-1.5B было установлено, что наличие интероцептивной обратной связи позволяет модели поддерживать функциональную самограничность и продлевать «выживание» с 20 до более чем 31 шага. Важным результатом стало обнаружение того, что временная структура шума влияет на устойчивость системы сильнее, чем его амплитуда (OU-шум показал 20.5 шагов против 8.6 у белого шума). Также выявлен порог сжатия на уровне ~3.2 нат и доказано, что обратная связь помогает модели поддерживать экономию ресурсов, снижая наклон зависимости вариационной свободной энергии от затраченной энергии. Работа закладывает теоретический фундамент для разработки ИИ-агентов, чье поведение продиктовано стремлением к минимизации энергетических потерь, подобно живым организмам.