Автономные агенты: проверка на прочность в реальных задачах

Автор: Денис Аветисян

Новый масштабный бенчмарк AgencyBench позволяет оценить возможности современных ИИ-систем в решении сложных, долгосрочных задач, приближенных к реальным условиям.

Исследование демонстрирует пробелы в производительности между проприетарными и открытыми моделями, а также важность использования эффективных инструментов и фреймворков для построения агентов.

Несмотря на растущий потенциал автономных агентов, созданных на основе больших языковых моделей, существующие бенчмарки не позволяют в полной мере оценить их возможности в решении сложных, долгосрочных задач реального мира. В настоящей работе представлена платформа ‘AgencyBench: Benchmarking the Frontiers of Autonomous Agents in 1M-Token Real-World Contexts’ — комплексный бенчмарк, предназначенный для оценки ключевых способностей агентов на 32 реалистичных сценариях, требующих значительных вычислительных ресурсов и часов работы. Эксперименты выявили существенную разницу в производительности между проприетарными и открытыми моделями, а также подчеркнули важность оптимизации архитектуры агента и используемых фреймворков. Каковы перспективы создания действительно автономных агентов, способных решать широкий спектр задач без участия человека?

От зарождения интеллектуальных агентов

Несмотря на впечатляющую способность генерировать текст, традиционные большие языковые модели демонстрируют ограниченные возможности в решении сложных задач, требующих последовательного рассуждения и планирования. Они часто сталкиваются с трудностями при обработке информации, требующей многоэтапных вычислений или логических выводов, что приводит к ошибкам и нелогичным ответам. В отличие от человека, способного разбить сложную проблему на более мелкие, управляемые шаги, эти модели склонны к поверхностному анализу и могут упускать важные детали. Это ограничение особенно заметно при выполнении задач, требующих использования внешних инструментов или доступа к актуальной информации, поскольку модели не обладают встроенными механизмами для эффективного взаимодействия с внешним миром и адаптации к изменяющимся условиям.

Появляется новая парадигма в области искусственного интеллекта — агенты на основе больших языковых моделей (LLM), которые обещают создание более надежных и адаптивных систем. В отличие от традиционных LLM, ограничивающихся генерацией текста, эти агенты способны активно решать задачи, используя возможности рассуждения и инструменты. Данный подход позволяет им не просто отвечать на вопросы, но и планировать действия, выполнять их и адаптироваться к изменяющимся условиям, что открывает перспективы для автоматизации сложных процессов и создания интеллектуальных помощников, способных к самостоятельному обучению и действию в различных сферах.

Агенты, построенные на базе больших языковых моделей, представляют собой значительный шаг вперед в развитии искусственного интеллекта, поскольку они не ограничиваются простой генерацией текста. Эти системы расширяют возможности языковых моделей, добавляя к ним способности к рассуждению и использованию различных инструментов. Вместо пассивного ответа на запросы, агенты активно взаимодействуют с окружающей средой, планируют последовательность действий для достижения поставленной цели и используют специализированные инструменты — от поисковых систем и калькуляторов до API для работы с базами данных и другими приложениями. Такой подход позволяет им решать сложные задачи, требующие не только понимания языка, но и логического мышления и способности к адаптации, открывая новые горизонты для автоматизации и решения проблем.

Суть инновации заключается в переходе от простого генерирования текста к активному решению задач. Традиционные языковые модели, несмотря на свою мощь, ограничены в способности к сложному рассуждению и выполнению действий. Новые агенты, использующие возможности больших языковых моделей, выходят за рамки пассивного ответа на запросы. Они способны самостоятельно анализировать проблему, планировать последовательность действий, использовать различные инструменты и, в конечном итоге, достигать поставленной цели. Этот переход от генерации к действию открывает принципиально новые перспективы для искусственного интеллекта, позволяя создавать системы, способные не просто понимать язык, но и эффективно взаимодействовать с окружающим миром.

Планирование и интеграция знаний

Эффективные LLM-агенты функционируют посредством тщательного планирования, которое заключается в разложении сложных задач на последовательность управляемых шагов. Этот процесс позволяет агенту структурировать решение проблемы, определяя необходимые действия и их порядок выполнения. Декомпозиция сложной цели на более мелкие подзадачи облегчает обработку информации и снижает вычислительную сложность, позволяя агенту более эффективно использовать свои ресурсы. Планирование также включает в себя определение критериев успешного выполнения каждого шага и отслеживание прогресса в достижении конечной цели, что обеспечивает более надежное и предсказуемое поведение агента.

Извлечение знаний является критически важным компонентом функционирования LLM-агентов, позволяя им получать доступ к актуальной информации из внешних источников. Этот процесс включает в себя поиск и извлечение релевантных данных из различных баз знаний, документов, API и других источников информации. Без доступа к внешним данным, возможности агента ограничиваются только информацией, содержащейся в его параметрах, что значительно снижает его эффективность при решении сложных задач, требующих актуальных и специфических знаний. Эффективное извлечение знаний позволяет агентам адаптироваться к изменяющимся условиям и предоставлять более точные и полезные ответы.

Эффективность поиска релевантной информации для LLM-агентов значительно повышается при использовании векторных баз данных. В отличие от традиционных методов поиска, основанных на ключевых словах, векторные базы данных хранят данные в виде векторных представлений (эмбеддингов), что позволяет осуществлять семантический поиск. Это означает, что поиск осуществляется не по точному совпадению слов, а по смысловой близости, что позволяет находить информацию, релевантную запросу, даже если в запросе и извлекаемых данных используются разные слова. Векторные базы данных используют алгоритмы приближенного ближайшего соседа (Approximate Nearest Neighbor, ANN) для быстрого поиска наиболее близких векторов, обеспечивая высокую скорость и масштабируемость даже при работе с большими объемами данных.

Метод генерации, дополненной поиском (Retrieval-Augmented Generation, RAG), усиливает возможности агентов за счет комбинирования преимуществ извлечения информации из внешних источников и генеративных моделей. В RAG, перед генерацией ответа, система выполняет поиск релевантных фрагментов данных в базе знаний, например, векторной базе данных. Эти фрагменты затем используются в качестве контекста для генеративной модели, что позволяет ей создавать более точные, информативные и контекстуально релевантные ответы, избегая галлюцинаций и повышая надежность генерируемого контента. Такой подход особенно эффективен в задачах, требующих доступа к актуальной или специализированной информации.

Усиление памяти и надежности агента

Память является критически важным компонентом для LLM-агентов, поскольку она позволяет им накапливать опыт, полученный в ходе взаимодействия с окружающей средой, и использовать его для улучшения будущих действий. Без возможности сохранения и анализа информации о предыдущих шагах и результатах, агент будет вынужден каждый раз начинать с нуля, что приводит к неэффективности и повторяющимся ошибкам. Сохранение контекста позволяет агенту адаптироваться к изменяющимся условиям, оптимизировать стратегии и, в конечном итоге, достигать поставленных целей более надежно и эффективно.

Использование LLM с расширенным контекстным окном значительно увеличивает объем информации, которую агент может обрабатывать и запоминать. Традиционные языковые модели имеют ограничения по длине входной последовательности, что затрудняет работу с задачами, требующими учета большого объема предшествующей информации. Модели с расширенным контекстом позволяют агентам эффективно оперировать значительно более длинными входными данными, включая историю взаимодействий, большие документы или сложные последовательности событий, что повышает их надежность и эффективность в долгосрочных задачах. Это особенно важно для приложений, требующих запоминания деталей прошлых действий и адаптации стратегии на основе накопленного опыта.

Согласно текущим отраслевым бенчмаркам, таким как AGENCYBENCH, проприетарные языковые модели демонстрируют средний показатель в 48.4% при решении задач, требующих долгосрочной агентивной деятельности. Этот результат значительно превосходит средний показатель открытых моделей, который составляет 32.1%. Данное сравнение указывает на существенное преимущество проприетарных моделей в задачах, требующих сохранения контекста и последовательного выполнения действий на протяжении длительного времени, что критически важно для создания надежных и эффективных агентов.

Фреймворк ReAct (Reason + Act) представляет собой структурированный подход к построению агентов, основанный на чередовании этапов рассуждения и действия. В процессе работы агент генерирует промежуточные рассуждения, описывающие его ход мыслей, и затем выполняет действия, основанные на этих рассуждениях. Результаты действий используются для обновления знаний агента и корректировки дальнейших рассуждений. Такой цикл позволяет агенту более эффективно решать сложные задачи, требующие планирования и адаптации к изменяющимся условиям, и значительно повышает его производительность по сравнению с подходами, не использующими явное рассуждение.

Масштабирование интеллекта: Коллективные системы агентов

Многоагентные системы представляют собой перспективное развитие концепции агентов на основе больших языковых моделей, позволяя решать задачи, недоступные для отдельных агентов. Вместо одного агента, выполняющего всю работу, здесь задействована команда, где каждый агент специализируется на определенной подзадаче и взаимодействует с другими для достижения общей цели. Такой подход имитирует коллективный разум и позволяет эффективно распределять нагрузку, решать сложные проблемы, требующие разнообразных навыков и знаний, и значительно повышать общую производительность системы. Вместо последовательного выполнения действий одним агентом, многоагентные системы способны решать задачи параллельно и координированно, что открывает новые возможности для автоматизации и интеллектуального управления.

В многоагентных системах, решающих сложные задачи, ключевым аспектом является использование инструментов. Исследования, проведенные на платформе AGENCYBENCH, демонстрируют, что для успешного выполнения одного сценария агентам в среднем требуется около 90 обращений к различным инструментам. Это подчеркивает необходимость в разработке эффективных механизмов для координации и управления этими взаимодействиями, а также для оптимизации процесса выбора наиболее подходящего инструмента для конкретной подзадачи. Высокая частота обращений к инструментам указывает на то, что агенты активно взаимодействуют с внешней средой, получая информацию и выполняя действия, необходимые для достижения поставленной цели.

Эффективное использование инструментов является ключевым аспектом функционирования многоагентных систем, позволяя им взаимодействовать с внешним миром и решать сложные задачи, недоступные для отдельных агентов. Способность агентов обращаться к различным инструментам — от поисковых систем и калькуляторов до специализированных API и баз данных — значительно расширяет их возможности и позволяет им получать информацию, выполнять вычисления и автоматизировать процессы. В рамках исследований, таких как AGENCYBENCH, демонстрируется, что агенты активно используют инструменты в процессе решения задач, совершая в среднем до девяноста обращений к инструментам в рамках одного сценария, что подчеркивает важность этой функциональности для достижения успеха в сложных ситуациях и реализации автономных решений.

Для адекватной оценки эффективности сложных многоагентных систем и направления их дальнейшей разработки необходимы строгие метрики оценки. В рамках AGENCYBENCH, платформы для тестирования подобных систем, каждая задача в среднем подразумевает обработку порядка миллиона токенов. Такой масштаб требует не просто измерения успешности выполнения, но и анализа качества взаимодействия между агентами, эффективности использования инструментов и способности системы к адаптации к изменяющимся условиям. Тщательный анализ этих параметров, основанный на надежных метриках, позволяет выявить узкие места в архитектуре системы, оптимизировать алгоритмы взаимодействия и, в конечном итоге, создавать более интеллектуальные и надежные решения.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, что оценка автономных агентов требует выхода за рамки простых метрик и сосредоточения на их способности успешно функционировать в сложных, долгосрочных сценариях. AGENCYBENCH, как предложенный эталон, позволяет оценить не только инструментальные навыки, но и стратегическое планирование, необходимое для решения реальных задач. Как некогда заметил Г.Х. Харди: «Математика — это наука о том, что можно логически вывести из определенного набора аксиом». Аналогично, успех автономного агента определяется его способностью логически выстраивать действия на основе доступных инструментов и знаний, а не просто демонстрировать отдельные навыки. Подчеркивается, что архитектура системы, определяющая её поведение во времени, является ключевым фактором в обеспечении надежности и эффективности агента в динамичной среде.

Куда же дальше?

Представленный анализ автономных агентов, воплощенный в AGENCYBENCH, обнажает любопытную дихотомию. Подобно попытке пересадить сердце, не понимая всей системы кровообращения, оценка агентов в контексте долгосрочных задач выявляет, что поверхностное улучшение отдельных инструментов не гарантирует целостную эффективность. Разрыв между проприетарными и открытыми моделями, хоть и заметен, не является непреодолимым, но подчеркивает важность архитектурных решений — самой структуры, определяющей поведение агента.

Очевидно, что фокусировка исключительно на количественных метриках, без учета качественного выполнения задач в реальном мире, является упрощением. Необходимо разработать более тонкие, основанные на четких рубриках, методы оценки, учитывающие не только результат, но и процесс принятия решений. Проблема долгосрочного планирования и поддержания когерентности в сложных, многоступенчатых задачах остается ключевой. Как заставить агента не просто «выполнять шаги», но и понимать контекст и адаптироваться к меняющимся обстоятельствам?

В конечном итоге, AGENCYBENCH — это не финальная точка, а скорее приглашение к более глубокому пониманию принципов, лежащих в основе интеллекта. Подобно исследованию лабиринта, мы лишь определили некоторые ключевые развилки. Следующий этап — создание агентов, способных не просто имитировать разум, но и проявлять истинное понимание и гибкость. И, возможно, тогда мы сможем построить не просто инструменты, а партнеров в решении сложных задач.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.11044.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-20 03:22

🚀 Квантовые новости