Разумные Агенты для Верификации: Сможет ли Автоматическая Оптимизация Улучшить Их?

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование рассматривает возможности автоматической оптимизации для создания более эффективных агентов, используемых в формальной верификации программного обеспечения.

Оценка методов автоматической оптимизации для агентных систем Rocq, применяемых в интерактивном доказательстве теорем, показывает, что обучение с небольшим количеством примеров является наиболее стабильным подходом, хотя и уступает системам, разработанным вручную.

Автоматическое построение формальных доказательств, несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта, по-прежнему требует тонкой ручной настройки агентов. В работе ‘RocqSmith: Can Automatic Optimization Forge Better Proof Agents?’ исследуется возможность применения методов автоматической оптимизации для создания более эффективных агентов, решающих задачи формальной верификации на примере системы Rocq. Полученные результаты демонстрируют, что простейшие методы обучения с подкреплением, основанные на небольшом количестве примеров, показывают наиболее стабильный прирост производительности, хотя и не превосходят тщательно разработанные экспертные системы. Возможно ли создание полностью автоматизированных инструментов, способных самостоятельно разрабатывать и оптимизировать агентов для формальной верификации, приближаясь к уровню производительности, достижимому опытными специалистами?

Вызов Автоматизированного Рассуждения

Формальные методы и автоматическое доказательство теорем, несмотря на свою направленность на безупречную корректность, до сих пор в значительной степени зависят от ручного труда специалистов. Этот парадокс обусловлен сложностью формализации математических утверждений и алгоритмической непростотой поиска доказательств. В то время как принципы формальной логики гарантируют отсутствие ошибок, практическая реализация требует от исследователей кропотливой работы по преобразованию исходных данных в пригодный для обработки машиной вид и по направлению процесса доказательства. $\forall x \in S : P(x)$ — даже такая простая формула требует четкого определения множества $S$ и предикации $P$ , что может оказаться нетривиальной задачей для сложных систем. Таким образом, несмотря на потенциал автоматизации, человеческий фактор остается критически важным на этапах формулирования задач и интерпретации результатов, создавая узкое место в процессе верификации программного обеспечения и разработки надежных систем.

Традиционные методы автоматизированного доказательства теорем испытывают значительные трудности при работе с современной математической формализацией, что создает серьезное препятствие для верификации программного обеспечения. Сложность современных математических утверждений, включающих в себя $n$ -мерные пространства, рекурсивные структуры и абстрактные алгебраические объекты, быстро перегружает существующие алгоритмы и требует экспоненциального увеличения вычислительных ресурсов. Вследствие этого, процесс формальной проверки становится чрезвычайно трудоемким и часто непрактичным для больших и сложных программных систем. Неспособность эффективно справляться с этой сложностью ограничивает возможность гарантии корректности критически важного программного обеспечения, используемого в таких областях, как авиация, медицина и финансы, подчеркивая необходимость разработки новых, более эффективных подходов к автоматизированному рассуждению.

Агентные Системы: Новый Подход к Доказательству Теорем

Агентические системы представляют собой перспективную альтернативу традиционным методам доказательства теорем, имитируя итеративный процесс, используемый человеком-программистом при решении задач доказательства. В отличие от автоматических решателей, которые стремятся к немедленному решению, агентические системы функционируют в режиме постоянного уточнения, подобно тому, как программист формулирует, проверяет и корректирует промежуточные шаги доказательства. Такой подход позволяет системе адаптироваться к сложным задачам, исследовать различные пути решения и извлекать уроки из неудачных попыток, что особенно важно для доказательств, требующих творческого подхода и интуиции. Данная парадигма позволяет реализовать более гибкий и эффективный процесс доказательства, приближающийся к методам, используемым опытными математиками.

Агентические системы в доказательстве теорем функционируют посредством итеративной обработки состояния доказательства (Proof State). Это состояние представляет собой текущую формулировку задачи и промежуточные результаты. Система последовательно применяет тактики (Tactic applications) — предопределенные операции, направленные на упрощение или преобразование подцелей (subgoals). Каждое применение тактики модифицирует Proof State, приближая систему к конечному решению. Процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнута целевая конфигурация, соответствующая доказательству теоремы или обнаружению контрпримера.

Парадигма ReAct, сочетающая в себе рассуждение и действие, особенно эффективно применяется в интерактивной среде доказательства теорем. В рамках данной парадигмы, агент последовательно генерирует ход рассуждений, описывающий текущее состояние доказательства и планируемые действия, после чего выполняет выбранное действие — применение тактики к текущему состоянию доказательства $S$ . Результатом действия является новое состояние $S'$ , которое, вместе с наблюдением о результате применения тактики, используется для формирования следующего хода рассуждений. Итеративный цикл “рассуждение-действие-наблюдение” позволяет агенту динамически адаптировать стратегию поиска доказательства, эффективно исследуя пространство возможных решений и корректируя подход на основе получаемой обратной связи.

Автоматизация Оптимизации Агентов для Доказательства Теорем

Ручное проектирование эффективных агентов для доказательства теорем является трудоемким и затратным по времени процессом. Автоматическая оптимизация агентов представляет собой альтернативный подход, направленный на автоматизацию этого процесса. Вместо непосредственной разработки стратегий решения задач, автоматическая оптимизация использует алгоритмы для поиска и улучшения конфигураций агентов, что позволяет снизить необходимость в ручном вмешательстве и ускорить процесс разработки. Такой подход позволяет исследователям сосредоточиться на определении целевых показателей и предоставлении данных для обучения, в то время как алгоритмы оптимизации самостоятельно настраивают параметры агентов для достижения наилучшей производительности.

Для автоматической оптимизации агентов, используемых в автоматическом доказательстве теорем, применяются различные подходы, такие как MIPROv2, BootstrapFewShot и GEPA. MIPROv2 использует методы математического программирования для выбора оптимальных действий агента. BootstrapFewShot, напротив, полагается на обучение с небольшим количеством примеров, позволяя агенту быстро адаптироваться к новым задачам. GEPA применяет генетические алгоритмы и эволюционную оптимизацию для поиска наиболее эффективных стратегий доказательства. Все эти методы направлены на повышение производительности агентов, то есть на увеличение процента успешно доказанных теорем и снижение времени, необходимого для этого.

Фреймворки DSPy и Koog предоставляют инфраструктуру для оценки и сопоставления различных техник оптимизации агентов, используемых в автоматическом доказательстве теорем. DSPy (Declarative Search Space for Proofs) позволяет определять пространство поиска для стратегий доказательства и автоматизировать процесс их оптимизации, а Koog (Knowledge Orchestration with Goal-directed Agents) обеспечивает платформу для построения и оценки сложных агентов, способных к решению задач доказательства. Оба фреймворка включают инструменты для количественной оценки производительности агентов, такие как процент успешно доказанных теорем, время, затраченное на поиск доказательства, и сложность найденных решений, что позволяет проводить сравнительный анализ эффективности различных подходов к оптимизации, например, instruction tuning или эволюционные алгоритмы.

Использование больших языковых моделей, таких как GPT-4.1, значительно повышает эффективность автоматизированных агентов при доказательстве теорем. Недавние результаты показывают, что применение простого обучения с небольшим количеством примеров (few-shot bootstrapping) позволило увеличить общий процент успешного доказательства теорем в Rocq с базовых показателей 19% (DSPy) и 20% (Koog) до 40% (DSPy) и 33% (Koog). Это демонстрирует существенный прирост производительности, достигаемый за счет интеграции современных языковых моделей в процессы автоматической оптимизации агентов для доказательства теорем.

Контекстуальные Знания и Продвинутые Агентные Стратегии

Успешное решение сложных доказательств требует от агента не только логических способностей, но и умения извлекать уроки из предыдущего опыта. Способность вспоминать и эффективно использовать ранее полученные знания позволяет избежать повторения ошибок и значительно ускорить процесс поиска оптимального решения. Агент, обладающий развитой памятью и умением применять накопленные знания, способен обобщать информацию, выявлять закономерности и находить более элегантные и эффективные подходы к решению задач. Вместо того, чтобы каждый раз начинать с нуля, он может опираться на ранее пройденный путь, что особенно важно при работе с задачами, требующими многоступенчатых рассуждений и глубокого понимания предметной области. Подобный подход позволяет агенту не просто решать конкретные задачи, но и развивать общую стратегию доказательства, адаптируя её к новым, более сложным условиям.

Методики ReasoningBank и ACE направлены на оптимизацию контекстуальных знаний агента, что существенно повышает его способность к обобщению полученного опыта. В основе этих подходов лежит идея расширения “памяти” агента не просто хранением фактов, а структурированием информации таким образом, чтобы он мог эффективно извлекать и применять релевантные знания в новых, ранее не встречавшихся ситуациях. В частности, ReasoningBank фокусируется на сохранении цепочек рассуждений, позволяя агенту воспроизводить логику решения задач, а ACE — на создании компактного представления знаний, которое позволяет быстро адаптироваться к изменяющимся условиям. Такой подход позволяет агенту не просто заучивать решения, а понимать принципы, лежащие в их основе, что критически важно для решения сложных задач, требующих креативности и адаптации.

Система ADAS демонстрирует значительный прогресс в автоматизации процесса решения сложных задач, представляя собой подход к генерации исполняемого кода для агентов. Вместо универсального подхода, ADAS способна динамически создавать и выполнять код, адаптированный к конкретной проблеме. Этот метод позволяет агентам не только находить решения, но и самостоятельно разрабатывать необходимые инструменты для их достижения, значительно расширяя возможности автоматизированного доказательства теорем и решения сложных задач. Особенностью подхода является возможность автоматической адаптации и оптимизации генерируемого кода, что позволяет повысить эффективность и надежность агента в различных условиях, открывая новые перспективы для создания автономных интеллектуальных систем.

Системы, подобные RocqStar, представляют собой следующий этап в развитии автоматизированных решателей задач, опираясь на достижения в области контекстуальных знаний и стратегий агентов. Вместо универсального подхода, RocqStar специализируется на конкретных типах математических доказательств, что позволяет значительно повысить эффективность и скорость решения. Данная система использует накопленный опыт предыдущих исследований, таких как ReasoningBank и ACE, для формирования базы знаний, адаптированной к целевой задаче. В результате, RocqStar демонстрирует способность не только находить решения, но и адаптироваться к новым, схожим задачам, что открывает перспективы для создания интеллектуальных систем, способных к самостоятельному обучению и решению сложных математических проблем.

Исследование, представленное в данной работе, подтверждает, что автоматическая оптимизация в контексте агентных систем для формальной верификации программного обеспечения, хоть и перспективна, всё ещё не достигает уровня систем, разработанных вручную. Авторы демонстрируют, что простые методы обучения с небольшим количеством примеров оказываются наиболее надёжными, хотя и недостаточными. Как метко заметил Брайан Керниган: «Простота — это высшая степень изысканности». Это наблюдение находит отклик в результатах исследования, где наиболее эффективные подходы оказываются и самыми лаконичными. Сложность, в данном случае, не гарантирует превосходства, а лишь добавляет узлы напряжения в систему, усложняя её понимание и поддержку. Архитектура системы, определяемая её поведением во времени, должна стремиться к элегантности и ясности, что подтверждается данными, полученными при оценке различных методов оптимизации.

Куда двигаться дальше?

Представленная работа, как и многие попытки автоматизировать процесс формальной верификации, наталкивается на фундаментальную сложность: масштабируемость рождается не из вычислительной мощи, а из ясности идей. Автоматическая оптимизация, при всей своей привлекательности, пока не смогла превзойти тщательно разработанные вручную системы. Это не провал оптимизации как таковой, но скорее напоминание о том, что простое увеличение количества попыток не заменит глубокого понимания структуры задачи.

Будущие исследования должны сосредоточиться не только на улучшении алгоритмов оптимизации, но и на более глубоком анализе самих систем верификации. Необходимо рассматривать Rocq не как изолированный инструмент, а как часть сложной экосистемы, где каждый компонент влияет на целое. Успех, вероятно, придет не от создания универсального «решателя», а от разработки гибких, адаптивных систем, способных учиться и эволюционировать.

Иронично, но, возможно, наиболее перспективным направлением является не полное устранение участия человека, а создание инструментов, позволяющих верификаторам более эффективно использовать свой опыт и интуицию. В конечном итоге, задача формальной верификации — это не только поиск ошибок, но и построение доверия, а доверие требует не только формальной строгости, но и человеческого понимания.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.05762.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-07 14:05

🚀 Квантовые новости