Быстрое развитие технологий искусственного интеллекта, а также широкое распространение облачных вычислений стимулируют внедрение интеллектуальных модулей в различные сферы. Однако включение систем искусственного интеллекта в состав распределённых программных систем сопровождается существенными затруднениями, связанными с отсутствием унифицированных подходов к их интеграции. Целью данной работы является разработка контекстно-ориентированной архитектуры интеграции систем искусственного интеллекта, обеспечивающей снижение сложности сопряжения интеллектуальных модулей с прикладной логикой распределённых программных систем. В работе проведён анализ существующих архитектурных решений, формализована модель интеграции с использованием отображений между задачами, операциями и моделями, а также предложен механизм описания задач в виде операторного графа. Также предложен подход к построению интеграционной архитектуры для систем искусственного интеллекта, основанный на использовании программного шлюза с поддержкой контекстно-ориентированного взаимодействия. Основным ключевым элементом решения является абстрактный слой операторов, который позволяет отделить описание задачи от конкретных моделей и тем самым существенно снизить связность системы. Предложенное решение ориентировано на поддержку моделей различных типов (языковых, визуальных и других) и обеспечивает прозрачную маршрутизацию запросов и возможность масштабирования в условиях распределённой вычислительной среды. В работе отдельно отмечено, что достижение соответствующих характеристик подхода возможно при реализации стандартизированного набора операторов. Представленный подход обеспечивает требуемую масштабируемость архитектуры интеграции систем искусственного интеллекта и может служить основой для построения универсальных интеграционных решений.