Автор: Денис Аветисян
Исследователи предлагают инновационную систему, позволяющую агентам самостоятельно совершенствоваться за счет накопления и повторного использования полезных навыков.
В статье представлена платформа SAGE, использующая обучение с подкреплением и библиотеку навыков для повышения эффективности и адаптивности агентов, использующих инструменты.
Несмотря на впечатляющие возможности LLM-агентов в решении сложных задач, их способность к непрерывному самосовершенствованию в новых условиях остается ограниченной. В статье ‘Reinforcement Learning for Self-Improving Agent with Skill Library’ предложен подход, основанный на использовании библиотек навыков для обучения, валидации и применения новых умений агентами. Авторы представляют SAGE — новый RL-фреймворк, систематически интегрирующий навыки в процесс обучения посредством последовательного развертывания агентов в цепочке схожих задач и формирования вознаграждения, учитывающего как результат, так и используемые навыки. Позволит ли данная архитектура создать действительно самообучающихся агентов, эффективно адаптирующихся к изменяющимся условиям и превосходящих существующие подходы по точности и эффективности?
Трудности в Комплексных Средах: Почему Традиционные Агенты Теряют Эффективность
Традиционные агенты, функционирующие на основе жестко запрограммированных алгоритмов, зачастую демонстрируют ограниченные возможности при решении задач, требующих последовательного рассуждения и адаптации к меняющимся условиям. Их способность к планированию и принятию решений страдает в сложных средах, где необходим учет множества факторов и прогнозирование последствий действий на несколько шагов вперед. В ситуациях, требующих гибкости и способности к обучению на основе опыта, такие агенты быстро достигают пределов своей эффективности, поскольку не способны эффективно обрабатывать неполную или противоречивую информацию, а также адаптироваться к неожиданным изменениям в окружающей среде. Эта проблема особенно актуальна в динамичных и непредсказуемых областях, таких как робототехника, автономное вождение и управление сложными системами, где способность к адаптации является ключевым фактором успеха.
Существующие методы искусственного интеллекта часто демонстрируют ограниченную способность к использованию накопленного опыта и адаптации к новым, ранее не встречавшимся ситуациям в динамичных средах. Исследования показывают, что алгоритмы, обученные в строго определенных условиях, испытывают трудности при столкновении с непредвиденными изменениями или неопределенностью. Это связано с тем, что традиционные подходы полагаются на жестко заданные правила и параметры, которые не позволяют эффективно обобщать знания и применять их в новых контекстах. В результате, системы могут давать сбои или требовать повторного обучения при незначительных изменениях в окружающей среде, что ограничивает их практическое применение в реальных условиях, где постоянные изменения являются нормой. Разработка алгоритмов, способных к эффективному переносу знаний и адаптации, остается важной задачей в области искусственного интеллекта.
Библиотека Навыков: Путь к Повторному Использованию Знаний
В основе нашей системы лежит “Библиотека навыков” — структурированный репозиторий предварительно обученных модулей, предназначенных для повышения эффективности выполнения задач. Данная библиотека содержит набор дискретных функций, каждая из которых оптимизирована для решения определенной подзадачи, например, поиск информации, анализ текста или выполнение математических операций. Предварительное обучение навыков позволяет агентам избегать необходимости в длительном обучении для каждой новой задачи, значительно сокращая время и вычислительные ресурсы, необходимые для достижения желаемого результата. Библиотека постоянно расширяется и обновляется, что обеспечивает гибкость и масштабируемость системы.
Агенты в нашей системе используют механизм извлечения навыков (Skill Retrieval) для идентификации и применения релевантных, предварительно обученных модулей. Этот процесс позволяет значительно сократить необходимость в обучении «на лету» (on-the-fly learning), поскольку вместо разработки решения с нуля, агент выбирает и использует существующий, проверенный навык. Извлечение навыков основано на анализе текущей задачи и сопоставлении её с описаниями навыков, хранящимися в библиотеке, что обеспечивает более быструю и эффективную обработку запросов и снижение вычислительных затрат.
В основе нашей системы агентов лежит мощная большая языковая модель (LLM) — Qwen2.5-32B-Instruct. Эта модель используется для координации работы агента, определяя наиболее подходящие навыки для выполнения поставленной задачи и управляя их последовательным выполнением. Qwen2.5-32B-Instruct обеспечивает не только выбор релевантных навыков из библиотеки, но и динамическую адаптацию к изменяющимся условиям, обеспечивая гибкость и эффективность агента в различных сценариях. Модель использует свои возможности понимания естественного языка для интерпретации запросов и формирования плана действий, используя навыки как строительные блоки для достижения поставленной цели.
Обучение с Интегрированной Вознаградой за Навыки: Залог Эффективной Адаптации
В процессе обучения агентов используется метод обучения с подкреплением (Reinforcement Learning), однако стандартная функция вознаграждения расширена за счет интеграции вознаграждения за навыки (Skill-integrated Reward). Это означает, что агент получает вознаграждение не только за успешное выполнение поставленной задачи, но и за генерацию, использование и совершенствование отдельных навыков, которые сохраняются в централизованной библиотеке навыков. Такой подход позволяет агенту более эффективно адаптироваться к новым условиям и решать сложные задачи, используя накопленный опыт и повторно используя уже освоенные навыки, что повышает общую эффективность обучения и снижает потребность в повторном обучении с нуля.
Функция вознаграждения, используемая в процессе обучения, стимулирует агентов не только к успешному выполнению поставленных задач, но и к активному формированию, применению и совершенствованию навыков, хранящихся в “Библиотеке Навыков”. Это означает, что агент получает дополнительное вознаграждение за генерацию новых полезных навыков, за повторное использование уже существующих навыков в различных контекстах, а также за итеративное улучшение производительности существующих навыков на основе полученного опыта. Такой подход позволяет агенту создавать и поддерживать репертуар навыков, которые могут быть использованы для решения широкого спектра задач, повышая общую эффективность и адаптивность системы.
Возможность выполнения кода является критически важной для взаимодействия агента с окружающей средой и реализации преимуществ приобретенных навыков. Агент использует исполнение кода для манипулирования объектами, выполнения действий и получения обратной связи от среды. Это позволяет агенту не просто запоминать последовательности действий, но и генерировать новые, адаптированные к изменяющимся условиям, и эффективно использовать навыки, хранящиеся в “Библиотеке навыков”. Без возможности выполнения кода агент ограничен предопределенными действиями и не может в полной мере использовать потенциал обучения с подкреплением для решения сложных задач.
Для ускорения освоения навыков используется процесс последовательного развёртывания (Sequential Rollout). Данный процесс позволяет агенту последовательно строить новые возможности на основе уже существующих. Вместо обучения с нуля для каждой новой задачи, агент использует накопленный опыт и навыки из «Библиотеки навыков», адаптируя и комбинируя их для решения текущей задачи. Каждый этап развёртывания включает в себя применение существующих навыков, оценку результатов и, при необходимости, уточнение стратегии на основе полученной обратной связи. Такой подход значительно сокращает время обучения и повышает эффективность освоения новых навыков, обеспечивая более быстрое приспособление к изменяющимся условиям среды.
Валидация и Широкая Область Применения: Перспективы для Будущего
Для оценки эффективности разработанного агента использовался датасет ‘AppWorld’ — специализированная симулированная цифровая среда, предназначенная для тестирования и сравнения алгоритмов, способных выполнять сложные задачи в виртуальном пространстве. Этот датасет предоставляет реалистичные сценарии, имитирующие взаимодействие с приложениями и требующие от агента последовательного выполнения действий для достижения поставленной цели. Благодаря использованию ‘AppWorld’, удалось объективно измерить способность агента к адаптации, планированию и решению задач в динамичной среде, что является ключевым фактором для успешного применения в реальных приложениях, таких как автоматизация и робототехника.
Исследования показали существенное повышение эффективности агента в выполнении сценариев, достигнув показателя в 60.7
Агент продемонстрировал высокую эффективность при выполнении задач на тестовом наборе данных “Test Normal”, достигнув 72.0
В ходе экспериментов было установлено, что разработанный агент демонстрирует значительное повышение эффективности использования ресурсов, выраженное в снижении среднего количества сгенерированных токенов на 59
Разработанный подход демонстрирует значительный потенциал для широкого спектра применений, простираясь от робототехники и автоматизации производственных процессов до создания интеллектуальных виртуальных ассистентов. Возможность адаптации и повторного использования навыков позволяет агентам эффективно функционировать в различных, зачастую непредсказуемых, средах. В робототехнике это может означать создание более гибких и автономных роботов, способных выполнять сложные задачи в реальном времени. В сфере автоматизации, система способна оптимизировать рутинные процессы, снижая затраты и повышая производительность. А в качестве виртуального ассистента, агент способен предоставлять более персонализированную и эффективную помощь пользователям, понимая их потребности и адаптируясь к их стилю взаимодействия.
Сочетание повторно используемых навыков и адаптивного обучения открывает перспективы для создания более надежных и интеллектуальных агентов. Данный подход позволяет системе не только быстро осваивать новые задачи, но и эффективно применять накопленный опыт в различных ситуациях. Вместо разработки специализированных решений для каждой отдельной проблемы, система способна комбинировать существующие навыки, адаптируя их к новым условиям. Это приводит к снижению затрат на обучение и повышение эффективности работы в динамично меняющейся среде. Способность к адаптации позволяет агенту преодолевать неожиданные препятствия и находить оптимальные решения даже в сложных сценариях, что существенно повышает его надежность и универсальность.
В этой работе, посвященной SAGE и библиотекам навыков, отчетливо прослеживается закономерность, знакомая каждому, кто видел, как «революционные» подходы к обучению агентов превращаются в очередной техдолг. Попытки создать универсального решателя задач неизбежно наталкиваются на суровую реальность: продакшен найдет способ сломать даже самую элегантную теорию. Авторы, стремясь к повышению эффективности за счет повторного использования навыков, лишь подтверждают старую истину. Как заметил Эдсгер Дейкстра: «Программирование — это не столько искусство, сколько умение управлять сложностью». И SAGE, с его библиотекой навыков, — это лишь один из способов обуздать эту сложность, хотя и временный. Ведь каждый навык, рано или поздно, потребует переработки или замены. И тогда «воспоминания о лучших временах» снова станут причиной головной боли.
Что дальше?
Представленная работа, несомненно, добавляет ещё один уровень абстракции к вечной проблеме создания агентов, способных к самосовершенствованию. Библиотека навыков — элегантное решение, пока её не заполнит энтропия. Ведь каждое «оптимизированное» умение рано или поздно потребует рефакторинга, а то и полной переработки под новые, неожиданные условия. Архитектура, как всегда, оказывается не схемой, а компромиссом, пережившим деплой.
Очевидно, что масштабируемость этой системы — нетривиальная задача. По мере роста библиотеки навыков, поиск нужного умения станет всё более ресурсоёмким. И возникает вопрос: не превратится ли «самообучение» в бесконечный цикл перебора вариантов, замаскированный под прогресс? В конце концов, каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом.
Вероятно, будущее за гибридными подходами, сочетающими преимущества обучения с подкреплением и символьного искусственного интеллекта. Агенты, способные не только «действовать», но и «рассуждать» о своих действиях, возможно, окажутся более устойчивыми к неизбежным изменениям окружающей среды. Мы не рефакторим код — мы реанимируем надежду.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.17102.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Нейронные Операторы в Энергетике: Новый Подход к Моделированию
- Искусство отбора данных: Новый подход к обучению генеративных моделей
- Спектральная оптимизация: новый подход к созданию квантовых состояний
- Геометрия Хаоса: Распознавание Образов в Сложных Системах
- Укрощение квантовой неопределенности: новый подход к моделированию
- Квантовые Загадки: Размышления о Современной Физике
- Восстановление потенциала Шрёдингера: новый численный подход
- Квантовые Иллюзии и Практический Реализм
- Квантовый сенсор: Оптимизация для быстрых и точных измерений
- Быстрая генерация текста: от авторегрессии к диффузионным моделям
2025-12-25 04:29