Запропоновано формалізацію задачі оптимізації архітектури прогнозної інтелектуальної агентної СППР (ІАСППР), орієнтованої на надання природномовних рекомендацій різним групам користувачів (населенню, екологам, органам влади) за принципами моделі "DPSIR" (Drivers, Pressures, State, Impacts, Responses). Введено інтегральний критерій оптимальності як середньозважену суму критеріїв якості рекомендацій, серед яких виділено такі основні: урахування достовірності даних, точності аналізу ситуації, обчислювальної ефективності та робастності, обґрунтованості й інтерпретованості рекомендацій для відповідних категорій користувачів. Доведено теорему про Парето-оптимальність архітектури, яка максимізує цей інтегральний критерій якості за виконання низки умов. Як наслідок цієї теореми сформульовано вимоги до оптимальної структури агент-бенчмарку, що з високою ймовірністю забезпечує коректний вибір оптимальної архітектури ІАСППР.