Автор: Денис Аветисян
В статье представлен всесторонний обзор стратегий адаптации для систем искусственного интеллекта, способных действовать самостоятельно.
Классификация парадигм адаптации агентов и инструментов на основе методов обучения с подкреплением и больших языковых моделей.
Несмотря на стремительное развитие автономных агентов, вопрос об их адаптации к меняющимся условиям и задачам остается ключевым вызовом. В работе ‘Adaptation of Agentic AI‘ предложена систематизация стратегий адаптации, охватывающая как совершенствование самого агента, так и его инструментария. Авторы выделяют четыре основных парадигмы адаптации, классифицируя их по источнику сигнала и объекту модификации — агенту или используемым инструментам. Подобный подход позволяет не только прояснить пространство возможных стратегий, но и определить оптимальные решения для создания более эффективных и надежных интеллектуальных систем. Какие новые горизонты открываются для разработки адаптивных агентов, способных к самообучению и эволюции в сложных средах?
За пределами масштабирования: Необходимость адаптивных агентов
Несмотря на впечатляющие возможности, современные большие языковые модели (БЯМ) зачастую сталкиваются с трудностями при решении задач, требующих сложного логического мышления и способности к обобщению информации, выходящей за рамки их обучающих данных. Например, БЯМ могут успешно генерировать текст, имитирующий человеческую речь, или переводить языки, но испытывают затруднения при решении логических головоломок, требующих применения абстрактного мышления, или при адаптации к новым, незнакомым ситуациям, которые отличаются от тех, что были представлены в процессе обучения. Эта ограниченность связана с тем, что БЯМ, по сути, являются системами, основанными на статистическом анализе больших объемов текста, и им не хватает способности к истинному пониманию и рассуждению, как у человека. В результате, даже незначительные изменения в входных данных или контексте могут привести к непредсказуемым и ошибочным результатам, демонстрируя хрупкость и ограниченность их обобщающих способностей.
Традиционные методы тонкой настройки языковых моделей, несмотря на свою эффективность в определенных задачах, часто оказываются вычислительно затратными и не всегда способны обеспечить необходимую адаптивность агентов в динамически меняющихся средах. Процесс переобучения модели для каждой новой ситуации требует значительных ресурсов и времени, что делает его непрактичным для реальных приложений, где требуется мгновенная реакция на изменяющиеся условия. Более того, статичные веса модели, полученные в результате тонкой настройки, не позволяют агенту эффективно обобщать знания и применять их в ситуациях, отличных от тех, на которых он обучался. Таким образом, возникает необходимость в разработке более эффективных и гибких стратегий адаптации, позволяющих агентам непрерывно обучаться и совершенствоваться в процессе взаимодействия с окружающей средой, не требуя при этом полной перестройки модели.
Существует принципиальное различие между зафиксированными весами больших языковых моделей и необходимой гибкостью для проявления истинного интеллекта. Современные модели, обученные на огромных объемах данных, демонстрируют впечатляющие способности, однако их знания остаются статичными, что затрудняет адаптацию к новым, непредсказуемым ситуациям. Данный пробел требует разработки инновационных стратегий адаптации, позволяющих моделям динамически изменять свои параметры и поведение в ответ на изменяющуюся среду. Вместо простого увеличения масштаба моделей, необходимо сосредоточиться на создании систем, способных к непрерывному обучению и самосовершенствованию, что приблизит искусственный интеллект к способности к реальному мышлению и решению проблем.
Двойная адаптация: Совершенствование агентов и инструментов
Существуют два основных пути адаптации агентов: непосредственная корректировка внутренних параметров агента и модификация используемых им внешних инструментов. Прямая корректировка предполагает изменение весов и архитектуры самой модели агента для улучшения производительности. Альтернативно, адаптация через инструменты позволяет повысить эффективность агента без изменения его основной структуры, фокусируясь на обучении и оптимизации внешних инструментов, с которыми он взаимодействует. Такой подход обеспечивает модульность и может быть более экономичным с точки зрения вычислительных ресурсов и объёма данных, необходимых для обучения.
Адаптация инструментов (ToolAdaptation) представляет собой подход к повышению производительности, который позволяет улучшать функциональные возможности системы без внесения изменений в основные параметры агента. Это обеспечивает модульность, упрощая обновления и масштабирование, а также снижает затраты на обучение, поскольку изменения вносятся в инструменты, а не в сложную архитектуру агента. Такой подход особенно выгоден при использовании различных инструментов для решения разнообразных задач, позволяя оптимизировать каждый инструмент независимо и повторно использовать их с различными агентами без необходимости переобучения всей системы.
Существуют два основных подхода к обучению инструментов для улучшения производительности агентов. Метод T1AgentAgnosticTool позволяет обучать инструменты независимо от агента, что обеспечивает гибкость и возможность повторного использования. В то время как, T2AgentSupervisedTool использует обратную связь от агента для оптимизации работы инструментов, достигая сопоставимой производительности с методом S3, но при этом требуя на 70 порядков меньше размеченных данных. Это позволяет значительно снизить затраты на создание и поддержку обучающих выборок и ускорить процесс адаптации инструментов к конкретным задачам.
Уточнение поведения агента посредством обратной связи
Адаптация на основе сигналов выполнения инструментов (ToolExecutionSignaled) использует обратную связь, полученную в процессе взаимодействия агента с инструментами, для улучшения его поведения и создания непрерывного цикла обучения. В рамках данной методики, данные о результатах использования инструментов, такие как успешность выполнения, полученные ответы или возникшие ошибки, анализируются и используются для корректировки стратегии принятия решений агентом. Это позволяет агенту динамически адаптироваться к различным условиям и повышать эффективность выполнения задач за счет оптимизации выбора и использования инструментов. Примером является использование данных о релевантности извлеченных данных для улучшения стратегии поиска и извлечения информации.
Метод AgentOutputSignaled использует финальный результат работы агента в качестве сигнала для оптимизации, что способствует улучшению процессов рассуждения и принятия решений. В ходе экспериментов данный подход продемонстрировал абсолютное увеличение производительности на 9-22% по сравнению с сильными итеративными базовыми моделями RAG (Retrieval-Augmented Generation). Использование выходных данных агента в качестве обратной связи позволяет более эффективно корректировать его поведение и повышать качество генерируемых ответов.
Методы контролируемой тонкой настройки (SFT) и оптимизации на основе прямых предпочтений (DPO) используют сигналы обратной связи для адаптации поведения агентов к желаемым результатам и соответствия человеческим предпочтениям. SFT предполагает обучение модели на размеченном наборе данных, демонстрирующем желаемое поведение, что позволяет агенту изучать и воспроизводить эти шаблоны. DPO, в свою очередь, напрямую оптимизирует политику агента, основываясь на сравнении предпочтений между различными результатами, позволяя более эффективно выравнивать поведение агента с субъективными критериями оценки. Оба подхода позволяют значительно улучшить качество принимаемых решений и соответствие ожиданиям пользователей.
В ходе тестирования модели R1-Searcher (A2) показала улучшение фактической точности до 24% по сравнению с сильными базовыми моделями RAG (Retrieval-Augmented Generation). Параллельно, применение метода DeepRetrieval (A1) позволило добиться примерно троекратного увеличения показателя полноты извлечения релевантной информации (recall) по сравнению с базовыми решениями. Данные результаты демонстрируют значительное повышение эффективности поиска и извлечения информации при использовании указанных методов, что положительно сказывается на качестве генерируемых ответов.
Ускорение глубоких исследований и разработки лекарств
Система DeepResearch использует адаптацию как агентов, так и инструментов для автоматизации научных исследований, значительно ускоряя темпы открытий. Этот подход позволяет искусственному интеллекту самостоятельно формировать и проверять гипотезы, анализируя огромные объемы данных и выбирая оптимальные методы исследования. Адаптация агентов обеспечивает гибкость в решении различных задач, позволяя системе переключаться между разными стратегиями анализа. Одновременно, адаптация инструментов позволяет системе самостоятельно подбирать и настраивать необходимые программы и алгоритмы для обработки информации, максимизируя эффективность исследований и открывая новые возможности для научного прогресса. В результате, процесс научных открытий становится более быстрым, эффективным и менее зависимым от ручного труда.
В области разработки лекарственных препаратов, современные методы искусственного интеллекта, основанные на адаптивных агентах, значительно ускоряют процесс поиска перспективных кандидатов. Эти агенты способны автономно исследовать обширные базы данных биомедицинской информации, выявляя потенциальные молекулы, обладающие необходимой активностью. Вместо ручного анализа огромных объемов данных, система самостоятельно формулирует гипотезы, проводит виртуальные эксперименты и оценивает вероятность успеха, тем самым существенно сокращая время и ресурсы, необходимые для открытия новых лекарств. Благодаря этому подходу, процесс разработки лекарств становится более эффективным и целенаправленным, открывая возможности для борьбы с ранее неизлечимыми заболеваниями.
Метод параметрически-эффективной тонкой настройки, или PEFT, представляет собой инновационный подход к адаптации больших языковых моделей для решения специфических научных задач. В отличие от полной перенастройки всех параметров модели, PEFT позволяет модифицировать лишь небольшую часть, значительно снижая вычислительные затраты и потребность в ресурсах. Это особенно важно при работе с огромными объемами биомедицинских данных, характерных для разработки лекарств. Благодаря PEFT, адаптация моделей становится возможной даже на ограниченном оборудовании, открывая доступ к передовым технологиям искусственного интеллекта для широкого круга исследователей и позволяя масштабировать процессы поиска и анализа потенциальных лекарственных кандидатов с беспрецедентной эффективностью. Таким образом, PEFT является ключевым фактором, обеспечивающим практическую реализацию AI-driven открытий в науке.
Интеграция адаптивных агентов и инструментов открывает новую эру в научных исследованиях, приближая возможность автоматизированных прорывов. Вместо традиционного подхода, где ученые вручную анализируют огромные объемы данных, системы, основанные на искусственном интеллекте, способны самостоятельно формулировать гипотезы, проводить эксперименты и интерпретировать результаты. Адаптивные агенты, обучаясь в процессе работы, оптимизируют стратегии поиска и анализа, а инструменты, подстраиваясь под конкретные задачи, повышают эффективность исследований. Такой симбиоз позволяет существенно ускорить темпы открытия новых лекарств, материалов и технологий, а также решать сложные научные проблемы, ранее недоступные для решения.
Исследование адаптации агентов искусственного интеллекта подчеркивает важность целостного подхода к разработке систем. Авторы статьи верно отмечают, что адаптация может фокусироваться как на самом агенте, так и на его инструментах, что формирует различные парадигмы — A1, A2, T1 и T2. Как заметил Джон Маккарти: «Искусственный интеллект — это изучение того, как сделать машины, чтобы они делали то, что люди делают лучше». Эта фраза отражает суть представленного анализа: для создания эффективных агентов необходимо учитывать не только алгоритмы адаптации, но и то, как эти агенты взаимодействуют с окружающей средой и используют доступные инструменты, что напрямую связано с рассмотрением адаптации инструментов (T1 и T2) в статье.
Куда двигаться дальше?
Представленный обзор стратегий адаптации для агентивных систем выявляет не столько решение проблем, сколько их чёткую артикуляцию. Разделение адаптационных парадигм — A1, A2, T1, T2 — представляется элегантным, но заставляет задуматься: что на самом деле оптимизируется? Не упускается ли из виду целостность системы в погоне за локальной эффективностью агента или инструмента? Простота этой классификации не должна маскировать сложность взаимодействия между агентом и его средой, где адаптация — это не просто подстройка параметров, а эволюция стратегий.
Очевидным направлением дальнейших исследований представляется разработка мета-адаптивных систем, способных динамически выбирать наиболее подходящую парадигму адаптации в зависимости от контекста и целей. Важно также переосмыслить метрики оценки адаптивности. Показатели, ориентированные исключительно на краткосрочную производительность, могут игнорировать долгосрочную устойчивость и обобщающую способность. Адаптация ради адаптации — пустой звук; необходима чёткая связь между адаптацией и конечными целями системы.
Наконец, следует признать, что адаптация — это не чисто техническая проблема. Она тесно связана с вопросами доверия, прозрачности и ответственности. Адаптивные системы должны быть предсказуемыми и понятными, чтобы избежать нежелательных последствий. Иначе, элегантность дизайна рискует обернуться хаосом неконтролируемой эволюции.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16301.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
2025-12-19 12:15