Автор: Денис Аветисян
Новое исследование впервые комплексно изучает практику разработчиков при создании интеллектуальных агентов на основе современных фреймворков.
Представлено масштабное эмпирическое исследование, выявляющее основные проблемы и определяющее перспективы улучшения процессов разработки и адаптации LLM-агентов в жизненном цикле программного обеспечения.
Несмотря на стремительный рост популярности агентов, основанных на больших языковых моделях, практические аспекты разработки и использования соответствующих фреймворков остаются малоизученными. В данной работе, ‘An Empirical Study of Agent Developer Practices in AI Agent Frameworks’, представлено первое масштабное эмпирическое исследование, посвященное опыту разработчиков при работе с LLM-агентами. Анализ более 11 тысяч обсуждений, охватывающих десять наиболее популярных фреймворков, выявил существенные различия в эффективности, простоте освоения и поддерживаемости различных решений. Какие конкретные улучшения в архитектуре и дизайне фреймворков позволят преодолеть выявленные ограничения и расширить возможности разработчиков в области искусственного интеллекта?
На пороге нового разума: Автономные агенты и их уязвимости
Системы, основанные на больших языковых моделях (LLM) и представляющие собой автономных агентов, знаменуют собой переход к принципиально новым методам решения задач, однако их внутренняя структура отличается значительной сложностью и хрупкостью. Несмотря на впечатляющую способность генерировать текст и имитировать человеческое мышление, эти системы полагаются на тонко настроенные параметры и огромные объемы данных, что делает их уязвимыми к незначительным изменениям входных данных или неожиданным ситуациям. Несмотря на кажущуюся гибкость, агенты часто испытывают трудности с обобщением знаний и адаптацией к новым задачам, требуя постоянного контроля и корректировки. Эта внутренняя непрочность создает серьезные препятствия для надежного и предсказуемого функционирования в реальных условиях, подчеркивая необходимость разработки более устойчивых и надежных архитектур для автономных систем.
В основе современных систем, основанных на больших языковых моделях (LLM), лежат так называемые Agent Frameworks — наборы инструментов и библиотек, предназначенные для организации и управления поведением агентов. Эти фреймворки позволяют разработчикам определять цели, инструменты и стратегии взаимодействия агентов с окружающей средой, обеспечивая структурированный подход к созданию автономных систем. Они берут на себя сложную задачу оркестровки различных компонентов, таких как планирование действий, вызов инструментов, анализ результатов и адаптация стратегии в зависимости от контекста. Эффективность Agent Frameworks напрямую влияет на надежность, масштабируемость и применимость LLM-агентов в различных задачах, от автоматизации рутинных процессов до решения сложных проблем, требующих творческого подхода и адаптивности.
Для успешного внедрения агентов, основанных на больших языковых моделях, необходима бесшовная интеграция с внешними системами и сервисами. Ограниченность агентов в изолированной среде значительно снижает их практическую ценность. Поэтому, все большее внимание уделяется разработке стандартизированных протоколов взаимодействия, таких как Model Context Protocol. Этот протокол позволяет агентам эффективно обмениваться информацией и координировать действия с различными инструментами и платформами, обеспечивая гибкость и масштабируемость. Внедрение подобных стандартов не только упрощает процесс интеграции, но и способствует развитию более сложных и автономных систем, способных решать широкий спектр задач в реальном мире, от автоматизации бизнес-процессов до научных исследований.
Скрытые риски: Где агенты терпят поражение
Нестабильность агентов часто связана с ошибками версий и конфликтами зависимостей, которые являются причиной 23.53% всех сбоев. Данные проблемы возникают при использовании различных библиотек и инструментов, когда несовместимые версии приводят к непредсказуемому поведению или полному отказу агента. Особую сложность представляют динамические зависимости, которые могут изменяться во время работы агента, что требует тщательного управления и контроля версий для обеспечения стабильной работы и предотвращения несовместимости.
Ошибки инструментов, приводящие к сбоям в работе агентов, в 14% случаев обусловлены ограничениями API. Данные ограничения могут включать лимиты на количество запросов в единицу времени, неполную функциональность, предоставляемую API, или изменения в структуре данных, возвращаемых API. Эти факторы приводят к прерыванию рабочих процессов агента, так как он не может получить необходимые данные или выполнить требуемые действия. Для минимизации влияния данных проблем рекомендуется использовать надежные API с четкой документацией, а также реализовывать механизмы обработки ошибок и повторных попыток запросов.
Логические сбои являются наиболее распространенной причиной неудач агентов, составляя 25.6% от общего числа. Эти сбои возникают из-за недостатков во внутренних механизмах контроля, что приводит к неверным выводам или неспособности агента корректно обрабатывать поступающую информацию. Проблемы могут включать ошибки в алгоритмах принятия решений, неправильную обработку исключительных ситуаций или неадекватную проверку входных данных. В результате, агент может генерировать некорректные ответы, выполнять неверные действия или вступать в бесконечные циклы, что приводит к сбою в работе.
Ошибки управления памятью являются частой причиной сбоев в работе агентов, составляя 16.03% от общего числа зарегистрированных неудач. Данные ошибки возникают при неэффективном распределении и освобождении памяти, что приводит к исчерпанию ресурсов и, как следствие, к снижению способности агента к эффективному рассуждению и выполнению задач. Недостаточное управление памятью может проявляться в виде утечек памяти, когда выделенная память не освобождается после использования, или в виде чрезмерного использования памяти, приводящего к замедлению работы или полному отказу агента. Оптимизация использования памяти является критически важным аспектом разработки надежных и эффективных агентов.
Архитектура устойчивости: Строим надежных агентов
Фреймворки LangChain, AutoGen, LlamaIndex и CrewAI предлагают различные подходы к расширению функциональности базовых фреймворков для создания агентов. LangChain специализируется на создании цепочек (chains) и интеграции различных компонентов, обеспечивая модульность и гибкость. AutoGen делает акцент на многоагентном взаимодействии, позволяя создавать системы, в которых несколько агентов совместно решают задачи. LlamaIndex ориентирован на дополненную генерацию с использованием извлечения информации (Retrieval-Augmented Generation), что позволяет агентам основывать свои ответы на конкретных данных. CrewAI, в свою очередь, предлагает структурированные рабочие процессы и ролевое разделение между агентами для более эффективного выполнения сложных задач.
Каждый из фреймворков — LangChain, AutoGen, LlamaIndex и CrewAI — предоставляет определенные возможности для расширения функциональности базовых Agent Frameworks. LangChain обеспечивает модульность, позволяя легко комбинировать компоненты и создавать сложные цепочки действий. AutoGen ориентирован на поддержку многоагентного взаимодействия, облегчая координацию и сотрудничество между различными агентами. LlamaIndex специализируется на реализации retrieval-augmented generation (RAG), что позволяет агентам использовать внешние источники данных для улучшения качества ответов. CrewAI, в свою очередь, предоставляет инструменты для построения структурированных рабочих процессов, обеспечивая предсказуемость и управляемость поведения агентов.
Наше исследование показало, что 96% проектов в области разработки агентов используют несколько фреймворков одновременно. Данный факт подчеркивает необходимость комбинирования различных решений для создания более устойчивых и эффективных агентских систем. Использование нескольких фреймворков позволяет компенсировать ограничения отдельных инструментов, используя сильные стороны каждого из них для решения конкретных задач и повышения общей надежности системы.
Исследование, посвященное практикам разработки агентов на базе больших языковых моделей, выявляет закономерную эволюцию подходов и сложностей, с которыми сталкиваются разработчики на протяжении всего жизненного цикла программного обеспечения. Подобно тому, как каждая архитектура проживает свою жизнь, эти практики неизбежно устаревают, требуя постоянной адаптации и переосмысления. Грейс Хоппер однажды заметила: «Самая большая ошибка в программировании — преждевременная оптимизация». Эта фраза особенно актуальна в контексте LLM-агентов, где быстрая смена моделей и контекстных протоколов требует от разработчиков гибкости и готовности к пересмотру принятых решений, а не к зацикливанию на преждевременной оптимизации.
Что же дальше?
Представленное исследование, словно карта звёздного неба, очерчивает ландшафт практик разработчиков при работе с LLM-агентами. Однако, как известно, любая карта — лишь приближение к реальности. Вопросы, связанные с долгосрочной устойчивостью этих систем, с их способностью к адаптации и самообучению в условиях меняющихся требований, остаются открытыми. Очевидно, что текущий акцент на быстром прототипировании и развертывании не должен заслонять необходимость разработки более зрелых методологий, учитывающих весь жизненный цикл разработки.
Подобно тому, как мудрые системы не борются с энтропией, а учатся дышать вместе с ней, и в этой области стоит пересмотреть подход к борьбе с неизбежными сложностями. Возможно, вместо того, чтобы стремиться к идеальному контролю над каждым аспектом поведения агента, стоит позволить системе развиваться органически, наблюдая за процессом и лишь аккуратно направляя его. Попытки форсировать эволюцию, вероятно, приведут к хрупким и недолговечным конструкциям.
В конечном счете, ценность этого исследования не столько в выявлении текущих проблем, сколько в осознании того, что эта область находится лишь в начале своего пути. Иногда наблюдение — единственная форма участия. Следующим шагом видится не столько в разработке новых инструментов и фреймворков, сколько в углублении понимания фундаментальных принципов, лежащих в основе создания действительно разумных и адаптивных систем.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.01939.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
2025-12-03 00:38