Коллективный разум машин: к созданию многоагентного ИИ

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что для достижения подлинного многоагентного интеллекта необходимо отойти от простого масштабирования возможностей одиночных ИИ-систем.

В статье рассматриваются ключевые направления исследований в области создания фундаментальных моделей с изначально заложенной способностью к координации и адаптации в многоагентной среде.

Несмотря на впечатляющий прогресс в развитии больших языковых моделей, их способность к эффективному взаимодействию в многоагентных системах остаётся проблематичной. В статье ‘Towards Foundation Models with Native Multi-Agent Intelligence’ авторы утверждают, что простого масштабирования одноагентных возможностей недостаточно для достижения надёжного многоагентного интеллекта. Исследование выявляет четыре ключевые способности, необходимые для успешной координации агентов, и демонстрирует, что высокие результаты в задачах для одного агента не гарантируют аналогичного успеха в многоагентной среде. Какие новые подходы к созданию обучающих данных, методам оценки и тренировки позволят преодолеть этот разрыв и создать фундамент для по-настоящему интеллектуальных многоагентных систем?

За гранью одиночных агентов: Эмерджентность коллективного интеллекта

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей в решении отдельных задач, реальные проблемы зачастую требуют коллективного интеллекта. Современные системы искусственного интеллекта, основанные на едином агенте, испытывают трудности в динамически меняющихся ситуациях, где необходимо учитывать множество факторов и взаимодействовать с другими сущностями. Для эффективного решения таких задач требуется принципиально новый подход, основанный на координации и взаимодействии множества агентов, каждый из которых обладает своими уникальными знаниями и способностями. Такой подход позволяет не только повысить надежность и устойчивость системы, но и раскрыть потенциал для решения задач, недоступных для одиночного агента, подобно тому, как коллективный разум позволяет людям справляться с самыми сложными вызовами.

Современные системы искусственного интеллекта, функционирующие как единые агенты, зачастую демонстрируют ограниченные возможности в условиях постоянно меняющихся ситуаций и при решении задач, требующих тонкого понимания контекста. Сложность заключается в том, что реальный мир редко бывает статичным или однозначным; задачи часто требуют адаптации к новым данным и учета множества взаимосвязанных факторов. В подобных динамических сценариях, когда требуется не просто выполнение заранее заданной программы, а способность к рассуждению и принятию решений на основе неполной или противоречивой информации, одиночные агенты сталкиваются с серьезными трудностями. Именно поэтому возрастает необходимость в создании систем, способных к взаимодействию и обмену знаниями между множеством агентов, что позволит им коллективно решать сложные задачи и адаптироваться к непредсказуемым условиям.

Ограничения, с которыми сталкиваются современные системы искусственного интеллекта, работающие в одиночку, обуславливают необходимость разработки принципиально новых подходов, способных координировать и понимать взаимодействие множества агентов. Исследования в этой области направлены на создание архитектур, позволяющих различным программным сущностям совместно решать сложные задачи, обмениваться информацией и адаптироваться к меняющимся условиям. Особое внимание уделяется разработке протоколов коммуникации и механизмов принятия решений, обеспечивающих согласованность действий и эффективное распределение ресурсов между агентами. В перспективе, подобные системы смогут находить оптимальные решения в условиях неопределенности и динамичности, превосходя возможности отдельных, изолированных агентов в решении реальных проблем.

Понимание Других: Основа Рассуждений в Многоагентных Системах

Эффективные многоагентные системы требуют развитых способностей к пониманию других агентов, что включает в себя теорию разума (Theory of Mind). Теория разума позволяет агенту моделировать ментальные состояния других агентов — их убеждения, намерения, знания и эмоциональное состояние — для предсказания их поведения и координации действий. Это не просто распознавание действий, но и понимание почему эти действия совершаются, что критически важно для успешного взаимодействия и совместного решения задач в сложных многоагентных средах. Без способности к моделированию ментальных состояний, агенты могут действовать неэффективно или даже конфликтно, не учитывая цели и ограничения других участников системы.

Для оценки способности агентов выводить убеждения и эмоциональные состояния ключевое значение имеют специализированные бенчмарки, такие как ToMBench и EmoBench. ToMBench предназначен для проверки способности агента моделировать убеждения других агентов, основываясь на наблюдаемом поведении и контексте, в то время как EmoBench фокусируется на распознавании и интерпретации эмоциональных проявлений в текстовых данных. Эти бенчмарки используют тщательно разработанные наборы данных и метрики оценки, позволяющие количественно оценить эффективность агентов в задачах, требующих понимания ментальных состояний других участников взаимодействия. Результаты, полученные на ToMBench и EmoBench, служат важным показателем прогресса в области разработки интеллектуальных агентов, способных к сложному социальному взаимодействию.

Анализ результатов масштабирования моделей, таких как Qwen (от Qwen-1 до Qwen-3, 8B параметров), демонстрирует существенный прирост точности в решении задач, ориентированных на одного агента — с 0.23 до 0.64. Однако, применительно к задачам, требующим понимания взаимодействия между агентами (Multi-Agent Understanding), улучшения оказываются менее выраженными — с 0.44 до 0.55. Данная разница указывает на то, что увеличение размера модели само по себе не является достаточным условием для значительного прогресса в области моделирования когнитивных способностей, необходимых для эффективного взаимодействия в многоагентных системах.

Согласованные Действия: Планирование и Адаптация в Сложных Средах

Планирование действий в условиях взаимодействия нескольких агентов является ключевым фактором для достижения общих целей. Оценка эффективности таких систем производится с использованием специализированных бенчмарков, таких как CoordinationQA и Coordination Games, которые моделируют сценарии требующие совместной работы. Эти тесты позволяют количественно оценить способность агентов координировать свои действия, эффективно обмениваться информацией и адаптироваться к меняющимся обстоятельствам, обеспечивая успешное выполнение поставленной задачи в сложных, многоагентных средах.

Эффективная координация между агентами напрямую зависит от способности к лаконичному и точному обмену информацией. Необходимость в эффективной коммуникации обусловлена тем, что агенты должны передавать и интерпретировать сообщения, содержащие сведения о своих намерениях, текущем состоянии и планах действий. Отсутствие четкости и краткости в передаваемой информации приводит к неверной интерпретации, задержкам в принятии решений и, как следствие, к снижению общей эффективности совместной деятельности. Оптимизация коммуникационных протоколов и форматов данных является критически важной задачей для повышения надежности и скорости координации в сложных многоагентных системах.

Анализ моделей Qwen (8B) и LLaMA (72B) показал, что повышение производительности в задачах, решаемых одним агентом, не приводит к автоматическому улучшению результатов в задачах, требующих многоагентного планирования. Наблюдается стабилизация точности в диапазоне от 0.2 до 0.35, несмотря на увеличение масштаба моделей — сравнение Qwen-1 и Qwen-2.5, а также LLaMA-2 и LLaMA-3.1, не выявило значительного прогресса в многоагентном планировании, что указывает на необходимость разработки специализированных подходов к решению данной задачи.

Оценка и Улучшение Многоагентных Систем

Семейства открытых моделей, таких как Qwen и LLaMA, играют ключевую роль в расширении доступа к исследованиям в области многоагентного интеллекта. Предоставляя открытый доступ к весам моделей, они позволяют более широкому кругу исследователей и разработчиков, включая академические институты с ограниченными ресурсами и независимых специалистов, участвовать в развитии этой области. Это способствует увеличению скорости инноваций, поскольку исследователи могут адаптировать, улучшать и тестировать существующие модели, не ограничиваясь проприетарными решениями. Открытый доступ к весам также позволяет проводить более тщательную проверку и анализ моделей, выявляя потенциальные недостатки и улучшая их надежность и безопасность, что особенно важно для приложений, связанных с многоагентными системами.

Фреймворки, такие как vLLM, значительно упрощают развертывание и оценку многоагентных систем, ускоряя цикл разработки. vLLM использует PagedAttention, новую технику оптимизации, позволяющую эффективно управлять памятью GPU и повышать пропускную способность при выводе больших языковых моделей. Это достигается за счет разделения входных данных на страницы и обработки только тех страниц, которые в данный момент необходимы, снижая требования к памяти и увеличивая скорость обработки запросов. Внедрение vLLM позволяет исследователям и разработчикам быстрее итеративно улучшать свои многоагентные системы, проводя более частые и масштабные эксперименты с различными конфигурациями и алгоритмами.

Популяционное обучение (Population-Based Training, PBT) представляет собой метод оптимизации, позволяющий повысить устойчивость и адаптивность многоагентных систем. В отличие от традиционных методов, предполагающих обучение единой модели, PBT поддерживает популяцию моделей, каждая из которых обучается параллельно. В процессе обучения модели периодически оцениваются, и наименее успешные заменяются мутированными копиями наиболее успешных. Этот процесс включает в себя как эксплуатацию (использование лучших стратегий), так и исследование (внесение изменений для поиска новых, потенциально лучших решений). Такой подход позволяет системе адаптироваться к изменяющимся условиям среды и повышает её устойчивость к различным типам возмущений, поскольку популяция охватывает более широкий спектр стратегий и параметров, чем единичная модель. Эффективность PBT подтверждена в задачах обучения с подкреплением и демонстрирует потенциал для создания более надежных и гибких многоагентных систем.

Демонстрация Мощи Многоагентного Интеллекта

Современные фундаментальные модели, такие как OpenAI Operator и Kimi K2, демонстрируют значительное повышение эффективности выполнения задач благодаря внедрению многоагентных возможностей. В отличие от традиционных подходов, где одна модель решает задачу самостоятельно, эти системы используют взаимодействие между несколькими «агентами» — специализированными модулями, каждый из которых отвечает за определенный аспект решения. Такой подход позволяет декомпозировать сложные задачи на более простые, распределять нагрузку и использовать сильные стороны каждого агента для достижения более качественного результата. Исследования показывают, что подобные системы превосходят по производительности одиночные модели в широком спектре задач, включая математическое моделирование, решение логических задач и генерацию кода, открывая новые перспективы для развития искусственного интеллекта.

Исследования, сравнивающие производительность многоагентных систем с традиционными одноагентными моделями на стандартных бенчмарках, таких как MATH-500, MMLU-Pro, HumanEval и GPQA, последовательно демонстрируют значительное улучшение результатов. В частности, системы, использующие взаимодействие между несколькими агентами, показывают повышенную точность и эффективность в решении сложных задач, требующих рассуждений, логического вывода и генерации кода. Эти тесты подтверждают, что совместная работа агентов позволяет преодолеть ограничения, свойственные отдельным моделям, и открывает новые возможности для решения задач, ранее считавшихся недостижимыми для искусственного интеллекта. Подобные результаты подчеркивают потенциал многоагентных систем в различных областях, от научных исследований до разработки программного обеспечения.

Исследование выявило, что простое увеличение вычислительных мощностей и масштабирование способностей отдельных агентов не приводит к сопоставимому улучшению в системах, где взаимодействуют несколько агентов. В то время как улучшение характеристик одного агента может дать прирост в решении отдельных задач, это не гарантирует аналогичного прогресса при совместной работе. Данный факт подчеркивает необходимость проведения специализированных исследований, направленных на создание принципиально новой, «родной» для многоагентных систем, формы интеллекта, отличной от простого масштабирования существующих моделей. Такой подход позволит раскрыть потенциал коллективного разума и создать системы, способные к более сложным и эффективным решениям, чем сумма возможностей их отдельных компонентов.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает, что простое масштабирование возможностей одиночного агента в фундаментальных моделях недостаточно для достижения надежного многоагентного интеллекта. Этот подход напоминает попытку вырастить сад, поливая лишь одно растение, игнорируя потребность всей экосистемы в заботе и взаимодействии. Как однажды заметил Роберт Тарьян: «В конечном итоге, все алгоритмы сводятся к управлению сложностью». Именно управление сложностью взаимодействия между агентами, создание датасетов, способствующих адаптации и координации, и становится ключевой задачей. Устойчивость системы, о которой говорится в статье, заключается не в изоляции компонентов, а в способности каждого агента прощать ошибки других, создавая тем самым надежную и адаптивную среду.

Что дальше?

Масштабирование возможностей единичного агента в рамках фундаментальных моделей представляется недостаточным условием для достижения действительно устойчивого многоагентного интеллекта. Предложенный анализ указывает на необходимость переосмысления не только архитектур, но и самой парадигмы создания подобных систем. Создание датасетов, ориентированных на координацию и адаптацию, — это не техническая задача, а, скорее, попытка предсказать будущее взаимодействие, которое, несомненно, выявит слабые места в любой, даже самой тщательно спроектированной системе.

Попытки построить «умных» агентов неизбежно сталкиваются с тем, что системы — это не инструменты, а экосистемы. Их нельзя создать, их можно лишь взращивать, наблюдая за тем, как они развиваются и адаптируются к непредсказуемым условиям. Каждый архитектурный выбор — это, по сути, пророчество о будущей точке отказа, замаскированное под инженерное решение. Настоящая устойчивость начинается там, где кончается уверенность в непогрешимости модели.

Мониторинг, в этом контексте, — это не средство обнаружения проблем, а способ бояться осознанно. Инциденты — это не ошибки, а моменты истины, раскрывающие скрытые зависимости и уязвимости. Будущие исследования должны сосредоточиться не на предотвращении сбоев, а на создании систем, способных извлекать уроки из них и эволюционировать.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.08743.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-10 12:50

🚀 Квантовые новости