Автор: Денис Аветисян
Крупнейшее систематическое исследование развертывания ИИ-агентов в реальных производственных системах выявляет, что надежность достигается не за счет продвинутой автономности, а за счет ограничений и человеческого контроля.
Исследование показывает, что приоритетом при внедрении ИИ-агентов является надежность, которая достигается за счет упрощенных конструкций и постоянного контроля со стороны человека.
Несмотря на растущий интерес к агентам искусственного интеллекта, реальный опыт их внедрения в производственные системы остается малоизученным. В работе ‘Measuring Agents in Production’ представлено первое масштабное систематическое исследование, охватывающее 306 практиков и 20 углубленных кейсов из 26 предметных областей. Полученные данные свидетельствуют о том, что современные производственные агенты, как правило, строятся на простых, контролируемых подходах, полагаясь на ограниченное число шагов, промптинг готовых моделей и ручную оценку. Какие факторы будут определять эволюцию агентов ИИ и позволит ли преодолеть ограничения надежности для раскрытия их полного потенциала?
Пробуждение Разумных Агентов: От Реакции к Действию
Традиционные большие языковые модели, несмотря на впечатляющую способность генерировать связный и правдоподобный текст, демонстрируют ограниченность в решении задач, требующих последовательных действий и автономного планирования. Они эффективно отвечают на конкретные запросы, но не способны самостоятельно разбивать сложные цели на подзадачи, использовать инструменты для их выполнения и адаптироваться к меняющимся обстоятельствам. В отличие от человеческого мышления, которое характеризуется способностью к долгосрочному планированию и применению знаний в новых контекстах, эти модели часто «застревают» на первом же шаге, не обладая механизмами для поддержания и развития стратегии решения задачи. Таким образом, хотя они и превосходны в создании текста, их возможности в области автономного решения проблем остаются весьма ограниченными, что и обуславливает необходимость разработки принципиально новых подходов к искусственному интеллекту.
Появление агентного ИИ знаменует собой принципиальный сдвиг в парадигме искусственного интеллекта. В отличие от традиционных больших языковых моделей, способных лишь генерировать текст в ответ на запросы, агентный ИИ объединяет в себе мощь фундаментальных моделей с инструментами для взаимодействия с внешним миром и системой долговременной памяти. Эта архитектура позволяет не просто отвечать на вопросы, а самостоятельно планировать и выполнять многоступенчатые задачи, разбивая их на последовательность действий. Благодаря интеграции с инструментами, агент способен, например, искать информацию в интернете, анализировать данные или взаимодействовать с другими сервисами, а память позволяет сохранять контекст и извлекать уроки из предыдущего опыта, обеспечивая более эффективное и адаптивное решение проблем. Таким образом, агентный ИИ выходит за рамки пассивного ответа на запросы, превращаясь в проактивного помощника, способного к автономному решению сложных задач.
Архитектура, лежащая в основе агентного ИИ, знаменует собой отход от традиционных систем, ограничивающихся ответами на конкретные вопросы. Вместо этого, она создает проактивных агентов, способных к сложным рассуждениям и планированию. Такие системы не просто обрабатывают входящие запросы, но и самостоятельно формулируют цели, разбивают их на последовательность шагов и используют доступные инструменты для их достижения. Этот подход позволяет им решать задачи, требующие не только знаний, но и способности к адаптации, самокоррекции и долгосрочному планированию, что открывает новые возможности в автоматизации сложных процессов и решении проблем, ранее доступных только человеку. Использование памяти и внешних инструментов позволяет агентам накапливать опыт и улучшать свою производительность с течением времени, приближая их к уровню автономности и интеллекта.
Архитектура Агента: Интеграция и Проектирование
Эффективные агентные системы требуют чётко определенной архитектуры агента, которая определяет взаимодействие между компонентами для достижения поставленных целей. Эта архитектура включает в себя модули восприятия, планирования, действия и памяти, каждый из которых выполняет специфическую функцию. Взаимодействие между этими модулями может быть реализовано различными способами, например, через последовательное выполнение задач, параллельную обработку или использование механизмов обратной связи. Правильно спроектированная архитектура агента обеспечивает модульность, масштабируемость и возможность повторного использования компонентов, что существенно упрощает разработку и поддержку сложных агентных систем. Важнейшим аспектом является определение интерфейсов между компонентами, обеспечивающих их совместимость и позволяющих легко интегрировать новые функциональные возможности.
Эффективная архитектура агента предполагает интеграцию внешних инструментов и данных для преодоления ограничений, присущих базовой модели. Интеграция инструментов позволяет агенту выполнять задачи, выходящие за рамки его непосредственных возможностей, такие как поиск информации в интернете, выполнение вычислений или взаимодействие с API различных сервисов. Параллельно, интеграция данных, включающая доступ к базам знаний, файловым хранилищам и другим источникам информации, существенно расширяет базу знаний агента, повышая точность и релевантность принимаемых решений. Данный подход позволяет агенту адаптироваться к новым задачам и контекстам без необходимости переобучения базовой модели, обеспечивая гибкость и масштабируемость системы.
Успешное внедрение агентов требует тщательной интеграции с существующей инфраструктурой, включая системы управления данными, API сторонних сервисов и корпоративные приложения. Необходимо обеспечить совместимость с используемыми протоколами обмена данными, форматами файлов и стандартами безопасности. Эффективная интеграция предполагает разработку адаптеров и коннекторов для бесшовного взаимодействия агента с существующими компонентами системы, а также мониторинг и логирование всех взаимодействий для отладки и оптимизации производительности. Критически важно учитывать ограничения по ресурсам, такие как пропускная способность сети и вычислительная мощность серверов, при проектировании интеграционных решений, чтобы избежать узких мест и обеспечить стабильную работу всей системы.
Обеспечение Автономных Действий: Промпты и Оценка
Эффективное выполнение автономных задач напрямую зависит от качественной разработки запросов (prompt engineering) для базовых моделей (foundation models). Этот процесс подразумевает создание входных данных, точно определяющих желаемое поведение модели и направляющих ее на достижение конкретной цели. Формулировка запроса включает в себя не только определение задачи, но и указание формата ответа, ограничений, а также предоставление необходимых контекстных данных. Оптимизация запросов требует итеративного подхода, включающего анализ результатов и внесение корректировок для повышения точности, надёжности и эффективности выполнения задач базовой моделью.
Тщательная оценка является критически важной для оценки производительности агентов и выявления областей для улучшения. При этом используются как автоматизированные методы оценки, так и оценка с участием человека. Согласно данным, 74.2% развернутых агентов используют оценку с участием человека, что подчеркивает важность контроля качества и верификации результатов, особенно на сложных задачах. Комбинация автоматизированных метрик и экспертной оценки позволяет обеспечить надёжность и соответствие поведения агентов заданным требованиям.
В настоящее время активно развивается методика использования больших языковых моделей (LLM) в качестве оценщиков (LLM-as-a-Judge), позволяющая масштабировать процесс оценки результатов работы агентов. Статистические данные показывают, что 68% развернутых агентов требуют вмешательства человека после выполнения менее чем 10 шагов, что свидетельствует о преобладании подхода к контролируемой автономии и необходимости оперативной обратной связи для коррекции действий агента.
Преодоление Препятствий: Масштабируемость, Надёжность и Латентность
Развертывание агентивных систем в масштабе представляет собой серьезные вызовы, связанные с обеспечением эффективного распределения ресурсов и оптимизацией архитектуры. По мере увеличения числа одновременно работающих агентов и сложности решаемых ими задач, потребность в вычислительных мощностях и пропускной способности сети возрастает экспоненциально. Для решения этой проблемы необходимы инновационные подходы к проектированию систем, такие как распределенные вычисления, шардинг данных и асинхронная обработка запросов. Оптимизация архитектуры включает в себя не только выбор подходящих аппаратных средств, но и разработку эффективных алгоритмов для управления ресурсами и минимизации задержек. Кроме того, важно учитывать возможность горизонтального масштабирования, позволяющего добавлять новые ресурсы по мере необходимости, без существенного снижения производительности системы. Успешное решение проблем масштабируемости является ключевым фактором для практического применения агентивных систем в реальных сценариях.
Надёжность функционирования агентов представляется ключевым фактором для успешного внедрения подобных систем. Непредсказуемое или непоследовательное поведение существенно подрывает доверие пользователей и ограничивает возможности практического применения. Исследования показывают, что обеспечение базовой технической работоспособности является наиболее значимой проблемой для 16% специалистов, работающих в данной области. Это свидетельствует о том, что стабильная и предсказуемая работа агентов — не просто желательная характеристика, а критически важная необходимость для построения эффективных и востребованных решений.
Обеспечение приемлемой задержки ответа является критически важным фактором для взаимодействия с пользователем, поскольку чрезмерно медленная реакция делает агента непрактичным во многих сценариях, требующих взаимодействия в реальном времени. Однако, анализ существующих данных указывает на то, что задержка зачастую не является основным ограничивающим фактором. Большая часть агентов способна эффективно функционировать даже при задержках в несколько минут, что позволяет сосредоточиться на других аспектах производительности и масштабируемости, не жертвуя при этом качеством пользовательского опыта.
Будущее Разумных Агентов: RAG и За Его Пределами
Агентный RAG представляет собой значительное расширение возможностей агентов искусственного интеллекта, позволяющее им использовать внешние источники знаний для усиления логических рассуждений и повышения точности. Вместо того чтобы полагаться исключительно на данные, полученные в процессе обучения, такие агенты способны динамически извлекать релевантную информацию из различных баз данных и документов. Этот процесс, сочетающий в себе возможности поиска и генерации, позволяет им отвечать на сложные вопросы, решать задачи, требующие актуальных знаний, и адаптироваться к новым ситуациям с большей эффективностью. Фактически, агентный RAG позволяет агентам «учиться на ходу», расширяя свои знания и улучшая свои способности к решению проблем в режиме реального времени, что открывает новые перспективы для создания действительно автономных и полезных помощников на основе искусственного интеллекта.
Агенты, использующие генерацию с расширенным поиском, способны выходить за рамки изначально заложенной в них информации. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на данные, полученные в процессе обучения, такие системы динамически обращаются к внешним источникам знаний в процессе работы. Этот процесс позволяет им находить и синтезировать актуальную информацию, необходимую для решения конкретной задачи, значительно повышая точность и релевантность ответов. В результате, агент получает возможность отвечать на вопросы, требующие доступа к постоянно обновляемым данным, и адаптироваться к новым ситуациям, не требуя повторного обучения. Такой подход открывает перспективы для создания интеллектуальных систем, способных к непрерывному обучению и эффективному взаимодействию с окружающим миром.
Слияние методов извлечения информации и генеративных моделей открывает перспективы для создания принципиально новых интеллектуальных систем. Ожидается, что такое сочетание позволит искусственным агентам не просто отвечать на вопросы или выполнять команды, но и демонстрировать подлинную адаптивность и автономность в сложных, меняющихся условиях. Способность использовать внешние источники знаний и интегрировать их в процесс рассуждений позволит им решать задачи, выходящие за рамки их первоначальной подготовки, и предоставлять помощь, соответствующую конкретным потребностям пользователя. В конечном итоге, эта конвергенция технологий направлена на создание действительно полезных и надёжных помощников на основе искусственного интеллекта, способных к самообучению и эффективному взаимодействию с окружающим миром.
Исследование показывает, что надежность в системах агентного ИИ достигается не за счет сложности алгоритмов, а посредством ограничений и человеческого контроля. Этот подход, хоть и практичен, подчеркивает разрыв между теоретическим потенциалом автономных агентов и их реальным применением в производственных системах. В этой связи, вспоминается высказывание Андрея Николаевича Колмогорова: «Математика — это искусство открывать закономерности в хаосе». Действительно, попытки создания полностью автономных агентов часто наталкиваются на непредсказуемость реальных задач, и именно упрощение, ограничения и вмешательство человека позволяют выявить и использовать существующие закономерности для достижения стабильного результата. По сути, происходит своего рода реверс-инжиниринг сложности, где надежность становится приоритетом над полной автономией.
Куда же дальше?
Представленное исследование, тщательно задокументировав текущее состояние дел, обнажило любопытный парадокс. Стремление к надежности в системах, управляемых агентами, пока что достигается не за счет утонченных алгоритмов и истинной автономии, а путем грубой силы ограничений и постоянного человеческого надзора. Иными словами, система, призванная освободить человека, пока что требует от него больше внимания, чем обычно. Забавно, не правда ли?
Очевидно, что поле для экспериментов здесь огромно. Следует переосмыслить саму метрику «надежности». Если надежность достигается лишь за счет удушения потенциала агента, то что это за надежность? Возможно, пора исследовать не столько “как сделать агента надежным”, сколько “как создать систему, устойчивую к ошибкам агента”. Не надежность агента, а прочность системы.
Следующим шагом представляется анализ пределов этих ограничений. Где та граница, за которой надежность начинает рушиться? Какие типы задач принципиально не поддаются автоматизации без неприемлемого риска? И, наконец, не пора ли признать, что концепция «общего» искусственного интеллекта — это красивая, но, возможно, недостижимая иллюзия? Попытка взломать реальность требует не только смелости, но и честного признания ее границ.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04123.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Когда данные оживают: как LongCat-Flash-Omni объединяет текст, звук и видео в реальном времени
- Вариационные и полувариационные неравенства: от теории к практике
- Точность фазовой оценки: адаптивный подход превосходит стандартный
- Голос без помех: Новый подход к шумоподавлению
- Модель Motif 2 12.7B: Новый взгляд на эффективные языковые модели
- Прогнозирование потока прямой осмоса: новый подход к точности и надежности
- Взгляд в будущее видео: ускорение генерации с помощью LiteAttention
- Уменьшение глубины квантовых схем: новый путь к устойчивым алгоритмам
- Видео-R4: Размышляя над видео, чтобы лучше понимать текст
- Квантовые схемы без лишних шагов: обучение с подкреплением для оптимизации вычислений
2025-12-05 11:38