Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили SearchGym — симуляционную среду, позволяющую создавать и обучать поисковых агентов с высокой эффективностью и точностью.
SearchGym использует генерацию верифицируемых знаний и выравнивание данных для стабильного обучения с подкреплением и успешного переноса в реальные условия.
Обучение агентов поиска, решающих сложные задачи, требующие доступа к знаниям, сталкивается с дилеммой между высокой стоимостью взаимодействия с веб-API и неточностью статических данных. В данной работе, ‘SearchGym: Bootstrapping Real-World Search Agents via Cost-Effective and High-Fidelity Environment Simulation’, предложен SearchGym — симуляционная среда, позволяющая обучать надежных агентов поиска посредством генерации верифицируемого графа знаний и согласованного корпуса документов. Эксперименты с моделями Llama и Qwen показали, что обучение в SearchGym обеспечивает эффективный переход от симуляции к реальному миру, превосходя существующие подходы на 10.6% по девяти бенчмаркам. Не откроет ли это путь к созданию более интеллектуальных и экономичных систем поиска информации?
Сквозь Хаос Информации: Поиск Истины в Сложном Мире
Традиционные методы поиска информации зачастую сталкиваются с серьезными трудностями при решении сложных, требующих глубоких знаний задач, особенно когда необходим многоступенчатый процесс рассуждений. Эти методы, как правило, полагаются на сопоставление ключевых слов и поверхностный анализ данных, что оказывается недостаточным для понимания контекста и установления логических связей между различными фрагментами информации. В ситуациях, где требуется не просто найти данные, а синтезировать их, сделать выводы и предоставить обоснованный ответ, стандартные алгоритмы поиска демонстрируют ограниченную эффективность. Например, при ответе на вопрос, требующий анализа нескольких источников и сопоставления противоречивых данных, традиционные системы часто выдают неполные или неточные результаты, неспособные отразить всю сложность решаемой задачи.
Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM) в генерации текста и понимании языка, простое увеличение их масштаба не гарантирует надежного поиска информации в открытом доступе. Исследования показывают, что LLM склонны к «галлюцинациям» — выдаче неверной или недостоверной информации, особенно при решении сложных задач, требующих многоступенчатого рассуждения. Неспособность LLM к проверке достоверности информации и отслеживанию источников приводит к ненадежности результатов, особенно в сценариях, где требуется обоснованный ответ, а не просто вероятностное продолжение текста. Таким образом, для создания поисковых агентов, способных к надежному и открытому поиску, необходимо сочетание LLM с другими методами, такими как символьное рассуждение и проверка фактов, а не полагаться исключительно на их масштабирование.
Отсутствие прозрачных и проверяемых путей рассуждений существенно снижает доверие к результатам, выдаваемым поисковыми агентами. В отличие от традиционных систем, где логика поиска зачастую ясна, современные агенты, использующие большие языковые модели, нередко генерируют ответы, механизм получения которых остается «черным ящиком». Это затрудняет оценку достоверности информации, особенно в сложных задачах, требующих многоступенчатого анализа. Невозможность отследить этапы принятия решения агентом делает его уязвимым к ошибкам и предвзятости, а также препятствует выявлению и исправлению неточностей в процессе поиска. В результате, пользователи сталкиваются с трудностями при оценке надежности полученных данных и обоснованности выводов, что ограничивает практическое применение подобных агентов в критически важных областях.
SearchGym: Фундамент Проверяемых Знаний
SearchGym представляет собой экономически эффективную среду симуляции, предназначенную для начальной подготовки и тестирования надежных поисковых агентов. В отличие от традиционных подходов, требующих доступа к реальному веб-пространству и связанных с ним затрат, SearchGym обеспечивает контролируемую и воспроизводимую среду для обучения. Это достигается за счет использования виртуальных данных и заданных сценариев, что позволяет исследователям и разработчикам быстро итеративно улучшать алгоритмы поиска без необходимости постоянного взаимодействия с внешними источниками. Данная среда позволяет существенно снизить стоимость экспериментов и ускорить процесс разработки, фокусируясь на оптимизации алгоритмов в контролируемых условиях.
В основе SearchGym лежит тщательно сформированный “Согласованный Корпус Документов” (Aligned Document Corpus), созданный на базе проработанного “Графа Знаний” (Knowledge Graph). Данный корпус не является случайной выборкой из интернета, а структурирован таким образом, чтобы гарантировать возможность решения поставленных задач. Граф Знаний служит основой для генерации документов, обеспечивая логическую связность и достоверность информации, что позволяет агентам не просто находить данные, но и выстраивать цепочки рассуждений, подтверждающие правильность ответов. Такая конструкция обеспечивает высокую степень решаемости задач, что критически важно для оценки и улучшения поисковых агентов.
В отличие от традиционных подходов к обучению поисковых агентов, ориентированных на обработку огромных объемов данных, SearchGym делает акцент на проверяемой логике рассуждений. Это достигается за счет того, что агенты не просто находят информацию, но и способны проследить путь, по которому они пришли к определенному ответу. Вместо оценки только конечного результата, система позволяет анализировать цепочку рассуждений, выявляя источники информации и этапы обработки данных, что критически важно для обеспечения надежности и объяснимости принимаемых решений. Такой подход позволяет верифицировать процесс поиска и исключить случаи, когда агент приходит к правильному ответу случайно или на основе недостоверных данных.
Окружение SearchGym намеренно изолировано от доступа к живому интернету, что позволяет проводить контролируемые эксперименты и обеспечивать воспроизводимость результатов. Исключение внешней сети гарантирует стабильность данных и устраняет непредсказуемые факторы, связанные с изменениями в онлайн-контенте или доступностью веб-сайтов. Это позволяет исследователям последовательно оценивать производительность агентов поиска в идентичных условиях, упрощая процесс отладки и валидации алгоритмов, а также обеспечивая надёжность сравнительного анализа различных подходов к поиску информации.
SearchGym-RL: Постепенное Совершенство через Обучение
SearchGym-RL использует стратегию обучения на основе учебных программ (curriculum learning), последовательно повышая возможности агента путем увеличения сложности решаемых задач. Этот подход предполагает постепенное введение более сложных сценариев после того, как агент успешно освоил более простые. Начальные задачи разработаны для обеспечения стабильного обучения и формирования базовых навыков, в то время как последующие задачи требуют от агента применения и обобщения полученного опыта. Прогрессивное увеличение сложности позволяет агенту эффективно использовать свои ресурсы и избегать перегрузки, что приводит к более быстрой сходимости и улучшению конечной производительности. Такая методика позволяет агенту осваивать сложные поисковые задачи поэтапно, избегая трудностей, возникающих при прямой попытке решения сложных задач без предварительной подготовки.
В процессе обучения с подкреплением (RL) в SearchGym-RL, оптимизация политик агента осуществляется внутри симуляции на основе очищенных сигналов обратной связи, полученных из верифицируемого графа знаний. Этот граф знаний служит источником достоверной информации, что позволяет фильтровать шум и нерелевантные данные, влияющие на процесс обучения. Очистка обратной связи достигается за счет проверки ответов агента на соответствие фактам, хранящимся в графе знаний, и корректировки вознаграждения в зависимости от достоверности ответа. Таким образом, RL алгоритм получает более надежный сигнал для оптимизации политики агента, что способствует повышению эффективности и стабильности обучения.
Алгоритм использует метод ‘Group Relative Policy Optimization’ (GRPO) для стабилизации процесса обучения и повышения эффективности использования данных. GRPO основан на оптимизации политики агента относительно группы схожих состояний, что позволяет снизить дисперсию градиентов и ускорить сходимость. В отличие от стандартных методов обучения с подкреплением, GRPO нормализует оценки преимуществ внутри каждой группы состояний, что приводит к более стабильному обучению, особенно в сложных задачах с разреженными наградами. Это позволяет агенту более эффективно исследовать пространство состояний и быстрее находить оптимальную политику, требуя меньше данных для достижения заданной производительности.
В ходе экспериментов агент Qwen2.5-7B, обученный с использованием SearchGym-RL, продемонстрировал превосходство над базовым агентом ASearcher, дополненным поиском в интернете, по девяти различным бенчмаркам. Средний относительный прирост производительности составил 10.6%. Отмечается значительное улучшение обобщающей способности в условиях реального мира (Sim-to-Real) без использования платных API. В частности, абсолютный прирост производительности составил 3.89% на бенчмарке GAIA и 17.00% на xbench-DeepSearch.
Мост Между Симуляцией и Реальностью: Обобщение Знаний
SearchGym-RL предлагает надежную тренировочную среду, свободную от шума и изменчивости, присущих реальным данным из сети Интернет, что позволяет добиться эффективной обобщающей способности моделей — так называемой «Sim-to-Real Generalization». Отсутствие непредсказуемых факторов, характерных для живых веб-страниц, позволяет агентам сосредоточиться на освоении ключевых навыков поиска и ответа на вопросы, не отвлекаясь на случайные помехи. Такой подход гарантирует, что модели, обученные в SearchGym-RL, способны успешно адаптироваться и демонстрировать высокую производительность при работе с реальными поисковыми задачами, значительно превосходя традиционные методы обучения, основанные на непосредственном взаимодействии с постоянно меняющимся веб-контентом.
Использование больших языковых моделей (LLM), таких как ‘Qwen’ и ‘Llama’, в качестве основы для агентов поиска значительно расширяет их возможности в понимании и обработке сложной информации. Эти модели, обученные на огромных объемах текстовых данных, способны к более глубокому семантическому анализу поисковых запросов и веб-страниц, что позволяет им выявлять скрытые связи и извлекать наиболее релевантные ответы. В отличие от традиционных методов, основанных на ключевых словах и простых алгоритмах, LLM способны учитывать контекст, неоднозначность языка и даже намерение пользователя, что существенно повышает точность и эффективность поиска. Благодаря этому, агенты, использующие LLM, демонстрируют улучшенную способность к обобщению знаний и адаптации к новым, ранее не встречавшимся задачам.
Агенты, обученные в среде SearchGym, демонстрируют заметное превосходство в производительности и надежности по сравнению с традиционными подходами, такими как ASearcher, ZeroSearch и Search-R1. В частности, модель Qwen3-8B достигла точности в 40.6% на SearchGymBench (в задачах сложного вопросно-ответного поиска), требуя при этом всего 3.71 поискового действия на запрос. Для сравнения, ASearcher нуждается в 5.92 действиях для достижения аналогичного результата. Такое повышение эффективности указывает на значительный прогресс в создании более интеллектуальных и экономичных поисковых агентов, способных быстро и точно находить необходимую информацию.
Разработка и применение методологии, представленной в данной работе, знаменует собой важный прорыв в создании поисковых агентов, способных к автономной работе и заслуживающих доверия. Традиционные подходы часто сталкиваются с проблемами нестабильности и непредсказуемости в реальных условиях, однако предложенный подход, основанный на обучении в контролируемой среде SearchGym-RL и использовании мощных языковых моделей, демонстрирует существенное повышение надежности и эффективности. Это позволяет агентам не только успешно находить релевантную информацию, но и делать это с минимальным количеством действий, приближая их к уровню, необходимому для самостоятельного решения сложных задач и интеграции в реальные поисковые системы.
В представленной работе исследователи стремятся к созданию надежных поисковых агентов, преодолевая ограничения, связанные с дорогостоящим использованием живых веб-API и неточной статической информацией. Этот подход к генерации проверяемых знаний и выравниванию данных для стабильного обучения с подкреплением вызывает ассоциации со словами Тим Бернерс-Ли: «Интернет — это для всех». Подобно тому, как Бернерс-Ли стремился к всеобщей доступности информации, данное исследование направлено на создание поисковых агентов, способных эффективно функционировать в реальном мире, используя симуляции для подготовки и улучшения их навыков. Сложность — это тщеславие, а простота и эффективность — вот к чему стремится данная работа.
Что дальше?
Представленная работа, как и многие другие, лишь отодвигает горизонт незнания. Создание симуляции, пусть и высокоточной, не устраняет фундаментальную сложность реального поиска — изменчивость. Знания, даже верифицированные, подвержены эрозии. Вопрос не в создании идеальной симуляции, а в разработке агентов, способных к адаптации в условиях неопределенности. Эффективность переноса из симуляции в реальность — это не вопрос алгоритмов, а вопрос скорости обучения в реальном времени.
Особый интерес представляет проблема выравнивания данных. Поиск в графах знаний требует не только доступа к информации, но и понимания ее контекста. Успех, вероятно, будет достигнут не через увеличение объема данных, а через развитие методов, позволяющих агентам самостоятельно формировать и проверять гипотезы о структуре знаний. Простое масштабирование моделей не решит проблему — необходимы принципиально новые подходы к представлению и обработке информации.
В конечном итоге, ценность подобных исследований определяется не достигнутым уровнем точности, а выявленными ограничениями. Истинный прогресс заключается не в создании «искусственного интеллекта», а в углублении понимания природы интеллекта вообще. Поиск — это не задача для агента, а задача для философии.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.14615.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Волны звука под контролем нейросети: моделирование и инверсия в вязкоупругой среде
- Динамическая теория поля в реальном времени: путь к квантовым вычислениям
2026-01-22 21:21