Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили систему, способную самостоятельно создавать и совершенствовать интеллектуальных агентов, опираясь на накопленный опыт взаимодействия с окружающей средой.
Предлагаемый фреймворк ReCreate автоматизирует создание доменных агентов, используя обучение с подкреплением и оптимизацию, основанную на опыте, без жесткой привязки к заранее заданным шаблонам.
Несмотря на стремительное развитие агентов на базе больших языковых моделей, их создание для конкретных задач остается трудоемким и требующим значительных усилий. В данной работе, ‘ReCreate: Reasoning and Creating Domain Agents Driven by Experience’, предложен автоматизированный фреймворк, использующий накопленный опыт взаимодействия агента с окружением для итеративного улучшения его производительности. В основе подхода лежит парадигма “агент-оптимизатор”, позволяющая эффективно извлекать уроки из прошлых действий и абстрагировать полученные знания в обобщенные шаблоны. Сможет ли предложенный метод значительно упростить процесс создания адаптивных доменных агентов и открыть новые горизонты для автоматизации сложных задач?
Пределы Традиционного Создания Агентов
Традиционно, создание эффективных агентов для решения сложных задач требует значительных ручных усилий и высокой квалификации специалистов. Этот процесс часто включает в себя детальную разработку правил, написание сложного кода и кропотливую настройку параметров, что делает его трудоемким и дорогостоящим. Разработка агентов, способных успешно функционировать в реальных, непредсказуемых средах, требует глубокого понимания предметной области и умения предвидеть возможные сценарии. Именно поэтому создание интеллектуальных агентов долгое время оставалось прерогативой узкого круга экспертов, обладающих как техническими навыками, так и знаниями в соответствующей области применения.
Современные подходы к созданию агентов, включая использование больших языковых моделей, зачастую демонстрируют ограниченную адаптивность к новым ситуациям и требуют значительного участия человека для тонкой настройки и исправления ошибок. Несмотря на впечатляющие возможности генерации текста и понимания языка, эти модели нередко сталкиваются с трудностями при применении в реальных, динамично меняющихся средах. Необходимость постоянной ручной корректировки и обучения агентов снижает их автономность и масштабируемость, ограничивая возможности полноценного применения в сложных областях, где требуется гибкость и способность к самостоятельному обучению на основе опыта.
Зависимость от ручной настройки и «подпор» существенно ограничивает возможности масштабирования систем искусственного интеллекта. Традиционные подходы к созданию агентов, требующие значительных усилий для адаптации к конкретным задачам, препятствуют созданию действительно автономных систем. Вместо того, чтобы самостоятельно обучаться и оптимизироваться в динамичной среде, такие агенты нуждаются в постоянном вмешательстве человека для корректировки поведения и решения возникающих проблем. Это не только замедляет процесс разработки, но и ограничивает потенциал для развертывания агентов в больших масштабах или в средах, где человеческое вмешательство затруднено или невозможно. Подобная архитектура сдерживает прогресс в создании интеллектуальных систем, способных к самостоятельному обучению и адаптации, что является ключевым требованием для решения сложных и непредсказуемых задач.
ReCreate: Опыт-Ориентированный Фреймворк
Фреймворк ReCreate обеспечивает автоматическое создание доменных агентов посредством обучения на опыте взаимодействия, что значительно снижает потребность в ручной настройке и вмешательстве. В отличие от традиционных подходов, требующих предварительного определения всех аспектов поведения агента, ReCreate позволяет агенту адаптироваться и улучшать свою производительность непосредственно в процессе работы. Обучение происходит на основе данных, полученных в ходе взаимодействия с пользователями или средой, что позволяет агенту оптимизировать свои действия и более эффективно решать поставленные задачи без необходимости постоянного вмешательства разработчика.
В основе фреймворка ReCreate лежат агенты, построенные на базе больших языковых моделей (LLM). Однако, ключевым отличием является дополнение LLM-агентов динамическим «каркасом агента» (Agent Scaffold). Этот каркас определяет поведение и возможности агента, выступая в роли промежуточного слоя между языковой моделью и внешней средой. Он включает в себя компоненты, отвечающие за обработку входных данных, принятие решений и формирование выходных данных, позволяя адаптировать агента к конкретным задачам и окружениям без изменения самой языковой модели. Каркас агента обеспечивает модульность и расширяемость, упрощая настройку и интеграцию новых функций и возможностей.
В основе ReCreate лежит концепция динамического изменения ‘каркаса’ агента — структуры, определяющей его поведение и возможности. В отличие от традиционных подходов, где каркас фиксирован, ReCreate рассматривает его как изменяемую сущность, адаптирующуюся на основе анализа наблюдаемой производительности и накопленного опыта взаимодействия. Это означает, что агент не просто выполняет заранее заданный набор инструкций, а способен совершенствовать свои навыки и стратегии, корректируя параметры каркаса на основе полученных данных. Процесс адаптации происходит автоматически, что позволяет агенту оптимизировать свою работу в различных условиях и повышать эффективность выполнения задач.
Агент как Оптимизатор: Конвейер Обучения
В ReCreate используется парадигма “Агент как оптимизатор”, предполагающая активный самоанализ агентом собственной производительности. Этот процесс включает в себя диагностику слабых мест в текущей стратегии и последующую эволюцию вспомогательной структуры (scaffold) для повышения эффективности. Агент не просто выполняет задачи, но и систематически оценивает результаты, выявляет области для улучшения и адаптирует свою структуру для более эффективного решения будущих задач. Такой подход позволяет ReCreate динамически совершенствоваться, опираясь на собственный опыт и данные о производительности.
Процесс самосовершенствования в ReCreate основан на контуре «Рассуждение-Создание», который преобразует данные об исполнении (execution evidence) в конкретные обновления структуры (scaffold updates). Этот контур обеспечивает обратную связь между действиями и улучшениями, позволяя агенту анализировать результаты своей работы и соответствующим образом адаптировать используемые стратегии. Фактически, данные, полученные в процессе выполнения задач, используются для выявления слабых мест и автоматической корректировки параметров, определяющих поведение агента, что способствует непрерывному улучшению его производительности.
Ключевым компонентом адаптации в ReCreate является система хранения и извлечения опыта. Она обеспечивает сохранение данных о предыдущих итерациях, включая входные данные, действия агента и полученные результаты. Эта информация служит основой для анализа и выявления слабых мест в текущей стратегии. Извлечение релевантного опыта позволяет агенту избегать повторения ошибок, применять успешные подходы в новых ситуациях и оптимизировать процесс обучения за счет использования накопленных знаний. Эффективная система хранения и извлечения опыта напрямую влияет на скорость и качество адаптации агента к меняющимся условиям.
Масштабирование Адаптивности с Иерархическим Улучшением
В основе ReCreate лежит иерархический механизм обновления, позволяющий агентам не просто накапливать опыт, но и структурировать его для повышения обобщающей способности. Вместо запоминания отдельных, конкретных решений для каждой ситуации, система агрегирует небольшие улучшения, полученные на уровне отдельных экземпляров данных, в более общие, повторно используемые паттерны, применимые к широкому спектру задач. Этот подход позволяет агенту эффективно переносить знания, полученные в одной области, на другие, схожие области, значительно ускоряя процесс обучения и адаптации к новым условиям. Таким образом, ReCreate выходит за рамки простого накопления опыта, обеспечивая формирование устойчивых, обобщенных представлений о мире, что является ключевым фактором для создания действительно интеллектуальных и самообучающихся систем.
Система ReCreate демонстрирует способность к непрерывному обучению и адаптации, позволяя агентам совершенствовать свои навыки с течением времени без вмешательства человека. В основе этого механизма лежит автоматическое извлечение уроков из каждого взаимодействия, что позволяет системе самостоятельно корректировать стратегии и улучшать производительность. Вместо того, чтобы полагаться на заранее запрограммированные ответы или требовать ручной перенастройки, агент ReCreate способен самостоятельно выявлять закономерности, оптимизировать процессы и адаптироваться к меняющимся условиям, обеспечивая тем самым устойчивое повышение эффективности и гибкость в различных сценариях. Этот процесс самосовершенствования является ключевым фактором для создания действительно автономных и интеллектуальных систем, способных к долгосрочной работе и решению сложных задач.
Система ReCreate не ограничивается базовой структурой и выходит за ее пределы, обеспечивая возможность обучения использованию инструментов и эволюции памяти. Этот подход позволяет агентам самостоятельно приобретать новые навыки и адаптировать свою память для более эффективного решения задач. В отличие от традиционных систем, требующих постоянного вмешательства человека для обновления знаний и способностей, ReCreate создает по-настоящему самосовершенствующихся агентов, способных к непрерывному обучению и адаптации в меняющейся среде. Данная особенность открывает перспективы для создания автономных систем, способных к долгосрочному функционированию и решению сложных задач без постоянного контроля со стороны человека.
Автоматизация Интеллекта: Будущее Агентов
Система ReCreate знаменует собой радикальный отход от традиционных методов создания агентов, предлагая принципиально новый путь к разработке полностью автоматизированных, самообучающихся систем. В отличие от классического подхода, где каждый аспект поведения агента тщательно программируется вручную, ReCreate делает ставку на опыт, полученный в процессе взаимодействия со средой. Агент самостоятельно исследует различные стратегии, анализирует полученные результаты и постепенно совершенствует свои навыки, адаптируясь к изменяющимся условиям и усложняющимся задачам. Такой подход позволяет создавать системы, способные решать проблемы, с которыми ранее требовалось участие квалифицированных специалистов, и открывает возможности для создания агентов, превосходящих возможности, достижимые при ручном проектировании.
В основе ReCreate лежит принципиально новый подход к созданию интеллектуальных агентов, отходящий от традиционного ручного проектирования. Вместо предварительного программирования поведения, система делает акцент на обучении через опыт. Агенты, созданные на базе ReCreate, самостоятельно адаптируются к сложным условиям и решают поставленные задачи, требуя минимального участия человека. Этот процесс позволяет им эффективно функционировать в динамично меняющейся среде, постоянно совершенствуя свои навыки и стратегии, что открывает перспективы для автоматизации широкого спектра задач и снижает потребность в постоянном контроле и вмешательстве со стороны разработчиков.
Подход ReCreate открывает значительные перспективы для автоматизации в областях разработки программного обеспечения и анализа данных. Автоматизируя ключевые этапы создания и развертывания агентов, система демонстрирует впечатляющие результаты: зафиксировано повышение эффективности решения задач на 37% по сравнению с лучшим существующим шаблоном. Более того, экономический эффект данного подхода весьма ощутим: снижение затрат на разработку агентов достигает 36-82% в сравнении с традиционными системами автоматизированного анализа данных (ADAS). Это позволяет значительно ускорить процессы разработки и снизить финансовую нагрузку, делая сложные задачи более доступными и реализуемыми.
Представленная работа демонстрирует подход к созданию доменных агентов, выходящий за рамки традиционных, жестко заданных шаблонов. ReCreate, опираясь на опыт взаимодействия, позволяет агентам эволюционировать и адаптироваться, подобно живым системам, подверженным влиянию времени. Этот процесс напоминает философское утверждение Анри Пуанкаре: «Математика не открывает истину, а лишь указывает на возможность доказательства». Так и ReCreate не создает идеального агента сразу, а предоставляет механизм для его постепенного совершенствования, опираясь на накопленный опыт и оптимизируя структуру в процессе взаимодействия со средой. Идея обучения на опыте, лежащая в основе ReCreate, подтверждает, что даже самые сложные системы подвержены влиянию времени и нуждаются в постоянной адаптации для сохранения эффективности.
Что дальше?
Представленная работа, как и любая попытка обуздать сложность, лишь временно задерживает наступление энтропии. ReCreate демонстрирует, что агенты могут эволюционировать, опираясь на опыт, но вопрос не в достижении стабильности, а в скорости адаптации к неизбежному изменению среды. Любой «аптайм» — это лишь иллюзия, кэшированная временем. Оптимизация, основанная на производительности, — лишь локальный максимум в бесконечном ландшафте возможностей.
Следующим шагом видится отказ от жестких рамок доменной специализации. Агенты должны научиться переносить опыт из одной области в другую, демонстрируя не просто эффективность, но и гибкость. Задержка — это налог, который платит каждый запрос, и уменьшение этой задержки требует не только улучшения алгоритмов, но и переосмысления самой концепции «домена».
В конечном счете, успех не будет измеряться количеством созданных агентов, а способностью системы к самовосстановлению и саморазвитию. Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно. Следует признать, что любое решение — это лишь временное состояние, а истинный прогресс заключается в умении быстро адаптироваться к новым условиям и признавать собственную неполноту.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.11100.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Визуальное мышление нового поколения: V-Thinker
- Квантовые эксперименты: новый подход к воспроизводимости
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Точность фазовой оценки: адаптивный подход превосходит стандартный
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Автономный поисковик научных статей: новый подход
2026-01-19 20:48