Автор: Денис Аветисян
В статье предлагается переосмыслить процесс улучшения самообучающихся агентов, рассматривая его как этап жизненного цикла разработки программного обеспечения, ориентированный на контроль качества и предсказуемость.
Предлагаемый подход объединяет принципы Release Engineering, регрессионного тестирования и анализа симптомов для повышения надежности и аудируемости агентов.
Несмотря на значительный прогресс в области агентов на основе больших языковых моделей (LLM), обеспечение стабильности и аудируемости их улучшения остаётся сложной задачей. В данной работе, ‘AgentDevel: Reframing Self-Evolving LLM Agents as Release Engineering’, предлагается новый подход, рассматривающий процесс улучшения агентов как этап выпуска программного обеспечения. В основе предложенной системы лежит конвейер разработки, ориентированный на контроль регрессий и анализ симптомов ошибок, а не на поиск среди множества вариантов. Позволит ли такой подход создать надежные и воспроизводимые LLM-агенты, применимые в реальных задачах, и откроет ли новые возможности для их отладки и развития?
Неустойчивость LLM-агентов: вызов для исследователей
Несмотря на впечатляющие возможности, демонстрируемые LLM-агентами, обеспечение их стабильной и надежной работы остается серьезной проблемой. Эти агенты способны выполнять сложные задачи, однако их поведение часто оказывается непредсказуемым в различных ситуациях и при столкновении с неожиданными данными. Нестабильность проявляется в непостоянстве результатов при повторных запросах, склонности к ошибкам в крайних случаях и трудностях с обобщением знаний на новые, незнакомые сценарии. Достижение устойчивой производительности требует разработки новых методов тестирования и оценки, учитывающих сложность и нелинейность поведения этих интеллектуальных систем, а также внедрения механизмов самоконтроля и коррекции ошибок.
Традиционные методы тестирования, разработанные для программного обеспечения с детерминированным поведением, оказываются недостаточно эффективными при оценке агентов на основе больших языковых моделей. Сложность заключается в том, что эти агенты демонстрируют вероятностное поведение, а их ответы зависят от множества факторов, включая контекст запроса и случайность генерации. В результате, даже при повторных запусках с идентичными входными данными, агент может выдавать различные результаты, что делает невозможным выявление всех возможных «краевых случаев» и обеспечение стабильной, предсказуемой работы. Поэтому, существующие подходы, основанные на заранее определенных тестовых сценариях, часто не способны выявить скрытые ошибки и уязвимости, приводя к непредсказуемым последствиям в реальных условиях эксплуатации.
AgentDevel: новая парадигма разработки агентов
AgentDevel внедряет парадигму релиз-инжиниринга для LLM-агентов, делая акцент на внешних рабочих процессах и систематическом улучшении. В отличие от традиционной разработки, где логика агента тесно связана с кодом, AgentDevel предлагает разделение логики и данных, позволяя определять и модифицировать поведение агента через внешние конфигурации и данные. Это достигается за счет использования структурированных рабочих процессов, которые четко определяют этапы выполнения задачи, а также за счет инструментов для анализа и оптимизации этих процессов. Систематическое улучшение обеспечивается за счет возможности версионирования рабочих процессов, отслеживания изменений и проведения A/B-тестирования различных конфигураций агента, что позволяет непрерывно повышать его производительность и надежность.
Ключевым принципом AgentDevel является поддержание единой канонической линии версий, что позволяет избежать фрагментации кодовой базы и упрощает процесс разработки. В рамках этого подхода, все изменения и улучшения вносятся в одну основную ветку, обеспечивая согласованность и предсказуемость поведения агента. Использование единой линии версий облегчает отслеживание изменений, проведение тестирования и отладку, а также позволяет эффективно распространять обновления и исправления, минимизируя риски возникновения несовместимостей и обеспечивая стабильную работу системы. Это особенно важно при разработке сложных LLM-агентов, где даже незначительные изменения могут привести к непредсказуемым последствиям.
В основе AgentDevel лежит анализ исполнительных трасс (Execution Trace) — детальных записей последовательности действий, выполняемых агентом при обработке конкретного запроса. Эти трассы позволяют детально изучить поведение агента, выявить причины неудач и определить конкретные этапы, на которых возникают ошибки. Анализ исполнительных трасс включает в себя отслеживание входных и выходных данных на каждом этапе, а также промежуточные результаты, что позволяет точно локализовать проблемные участки кода или логики. Полученные данные служат основой для разработки целевых исправлений и оптимизации, обеспечивая итеративное улучшение производительности и надежности агента. Систематический анализ трасс позволяет перейти от эмпирической отладки к научно-обоснованному процессу улучшения.
Систематический анализ отказов и диагностика
Для эффективного анализа отказов агентов используется Симптоматическая Таксономия — структурированная система категоризации наблюдаемых проблем. Данная таксономия позволяет классифицировать инциденты по типу, проявляемым симптомам и контексту возникновения, что существенно упрощает процесс отладки и локализации первопричин. Каждая категория симптомов имеет четкое определение и набор связанных признаков, обеспечивая стандартизацию процесса диагностики и позволяя разработчикам сосредоточиться на конкретных областях кода или конфигурации, ответственных за возникновение проблемы. В результате, время на поиск и устранение неисправностей значительно сокращается, а качество отладки повышается.
Процесс “Исполняемой Диагностики” использует диагностические скрипты для автоматического анализа журналов выполнения (Execution Trace) с целью выявления первопричин сбоев, а не только поверхностных симптомов. Эти скрипты анализируют последовательность действий агента, выявляя отклонения от ожидаемого поведения и сопоставляя их с заранее определенными правилами и логикой. Автоматизация позволяет быстро обрабатывать большие объемы данных, выходить за рамки ручного анализа и находить скрытые взаимосвязи, приводящие к возникновению проблем. Результатом является точное определение источника ошибки и, следовательно, возможность оперативного устранения неисправности.
Критик, не зависящий от реализации (Implementation-Blind Critic), оценивает поведение агента исключительно на основе заранее определенной шкалы оценки (Rubric), не учитывая внутреннюю структуру или «чертеж» (Blueprint) агента. Такой подход позволяет проводить объективную оценку, исключая предвзятость, связанную со знанием внутренней логики агента. Rubric содержит четкие критерии и показатели, по которым оценивается соответствие действий агента заданным требованиям и целям, обеспечивая воспроизводимость и сопоставимость результатов оценки различных агентов или версий одного и того же агента.
Минимизация регрессий с помощью Flip-Centered Gating
Политика принятия выпусков, известная как “Flip-Centered Gating”, ставит во главу угла минимизацию регрессий — в особенности, случаев, когда ранее работавший функционал перестает функционировать корректно (“Pass-to-Fail Flip”). Этот подход позволяет поддерживать стабильно низкий уровень регрессий, не превышающий 0.7%. Особое внимание уделяется предотвращению появления новых ошибок в уже протестированных сценариях, что обеспечивает уверенность в каждом новом релизе и гарантирует, что улучшения не будут нивелированы непредвиденными последствиями. Строгий контроль и акцент на стабильность позволяют своевременно выявлять и устранять потенциальные проблемы до публикации обновлений.
Приоритет предотвращения регрессий в процессе выпуска новых версий позволяет значительно повысить доверие к каждому обновлению и гарантирует, что внедряемые улучшения не будут нивелированы непредвиденными последствиями. Такой подход подразумевает тщательное тестирование и анализ изменений, чтобы исключить ситуации, когда ранее работавший функционал перестает функционировать корректно. Уделяя особое внимание стабильности и предсказуемости, разработчики стремятся обеспечить плавный и надежный пользовательский опыт, избегая внесения дефектов, которые могут ухудшить общую производительность или вызвать ошибки. Это не просто исправление ошибок, а проактивный подход к обеспечению качества, направленный на поддержание и улучшение существующей функциональности.
Анализ изменений в результатах тестирования, в частности, отслеживание так называемых “Fail-to-Pass Flip” — случаев, когда ранее неработающий тест теперь проходит — служит важным индикатором успешной отладки и прогресса в развитии AgentDevel. Данный подход позволяет оценить эффективность внесенных улучшений и подтвердить повышение надежности агента. В результате применения этой стратегии, AgentDevel продемонстрировал удвоение производительности на эталонных тестах SWE-bench Lite и StableToolBench, а также значительное увеличение успешности выполнения задач в WebArena — более чем на 30%, что свидетельствует о стабильном и позитивном тренде в развитии.
Валидация и непрерывное улучшение
В основе AgentDevel лежит строгая методология оценки и улучшения. Для последовательной разработки используется набор обучающих данных — `TrainSet`, позволяющий итеративно совершенствовать агента. Ключевым этапом является проверка на независимом наборе тестовых данных — `TestSet`, который не использовался в процессе обучения. Такой подход гарантирует, что агент способен успешно справляться с задачами, которые он ранее не встречал, и демонстрирует высокую степень обобщения, что крайне важно для надежной работы в реальных условиях. Использование раздельных наборов данных позволяет объективно оценить производительность и избежать переобучения, обеспечивая устойчивость и адаптивность системы.
В рамках AgentDevel реализована поддержка так называемых “программных оценщиков” (Programmatic Scorers), которые обеспечивают детерминированную, автоматическую оценку производительности агентов. Данный подход дополняется экспертной оценкой, осуществляемой человеком, что позволяет получить комплексное представление о качестве решений. Сочетание количественных данных, полученных от программных оценщиков, и качественного анализа, предоставляемого людьми, значительно повышает надёжность и информативность оценки, позволяя выявлять не только общую эффективность, но и специфические сильные и слабые стороны агентов в различных сценариях.
Результаты тестирования демонстрируют значительное повышение эффективности разработанной системы AgentDevel. В частности, зафиксировано увеличение доли успешно решенных задач в наборе SWE-bench Lite с 11.0% до 22.0%, а также в SWE-bench Verified — с 15.0% до 30.0%. Кроме того, показатель успешности выполнения задач в WebArena увеличился с 17.0% до 35.5%, а оценка SoWR (Solution of Writeable Results) в StableToolBench улучшилась почти на 20 процентных пунктов, достигнув 73.5%. Данные показатели свидетельствуют о существенном прогрессе в способности системы решать сложные задачи и адаптироваться к различным условиям, что подтверждает эффективность предложенного подхода к разработке и совершенствованию агентов.
Данная работа подчеркивает важность структурированного подхода к разработке LLM-агентов, рассматривая их эволюцию как процесс релиза. Это напоминает о фундаментальном принципе, высказанном Брайаном Керниганом: «Отладка — это процесс удаления ошибок, а не их добавления». Аналогично, в контексте LLM-агентов, стабильность и аудитность, достигаемые посредством регрессионного тестирования и анализа на уровне симптомов, служат механизмом предотвращения внесения новых ошибок, а не просто их исправления. Работа фокусируется на построении надёжного конвейера разработки, что, по сути, является реализацией принципа Кернигана в области искусственного интеллекта.
Куда двигаться дальше?
Представление саморазвивающихся агентов, основанных на больших языковых моделях, в терминах инженерной практики выпуска программного обеспечения — шаг, безусловно, логичный. Однако, элегантность этой аналогии не должна заслонять фундаментальную проблему: верификация. Существующие методы регрессионного тестирования, адаптированные для LLM-агентов, остаются, по сути, эмпирическими. Необходимо разработать формальные методы доказательства стабильности и предсказуемости поведения агента, а не просто констатировать отсутствие регрессий на ограниченном наборе тестов. Проблема не в количестве тестов, а в их способности охватить пространство возможных состояний.
Особый интерес представляет симптом-ориентированный анализ. Вместо поиска первопричин, зачастую скрытых в недрах нейронной сети, акцент на наблюдаемых симптомах позволяет создать более устойчивую систему, способную адаптироваться к непредсказуемому поведению агента. Но и здесь возникает вопрос: достаточно ли анализа симптомов на уровне наблюдаемых действий, или необходимо углубляться в внутреннее представление знаний агента? Игнорирование внутренней логики, пусть и непрозрачной, — это, возможно, слишком прагматичный подход.
В конечном счете, истинный прогресс потребует отделения случайного успеха от реального понимания. Создание агентов, способных к саморазвитию, — это не просто техническая задача, но и философский вызов. Необходимо найти баланс между гибкостью и контролируемостью, между адаптацией и предсказуемостью. Иначе, мы рискуем создать системы, которые будут казаться разумными, но останутся лишенными истинной элегантности.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04620.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Сжатый код: как оптимизация влияет на «мышление» языковых моделей
- Белки под присмотром ИИ: новый подход к пониманию их функций
- Искусственный интеллект на службе науки: новый инструмент для анализа данных
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
2026-01-09 14:48