Развитие агентного моделирования характеризуется более высокими требованиями к параметризации, оценке и документированию этих вычислительно дорогих моделей. Соответственно, также растет спрос на «простые в использовании» приложения, просто имитирующие поведение ввода-вывода таких моделей. Для этих задач все чаще используются метамодели. В данной работе приводится обзор общих типов метамоделей и целей их использования в контексте агентного моделирования. Чтобы помочь разработчикам моделей в выборе и применении метамоделей для собственных нужд, также были оценены усилия по внедрению и производительность. Все найденные приложения были классифицированы по определенным типам метамоделей и оценены исследователями из различных дисциплин в отношении усилий по внедрению и эффективности. В частности, авторами была оценена эффективность метамодели в соответствии с (i) учетом неопределенностей, (ii) оценкой пригодности, предоставленной авторами для конкретной цели, и (iii) количеством критериев оценки, предоставленных для оценки пригодности. Были выбраны 40 различных приложений метамоделей из исследований, опубликованных в рецензируемых журналах с 2005 по 2019 годы. Они использовались для анализа чувствительности, калибровки и масштабирования агентных моделей, а также для имитации их прогноза для различных сценариев. Данный обзор предоставляет информацию о наиболее применимых типах метамоделей для каждой цели.