ИИ с умом: Планирование действий при ограниченном бюджете

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет искусственному интеллекту эффективно использовать инструменты и ресурсы, не выходя за рамки заданных финансовых ограничений.

В статье представлена INTENT — система планирования на основе намерений, позволяющая бюджетно-ограниченным агентским языковым моделям эффективно использовать инструменты, соблюдая строгие денежные лимиты и повышая надёжность.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей, их применение в качестве автономных агентов, использующих внешние инструменты, сталкивается с проблемой ограниченных ресурсов и высокой стоимости операций. В работе ‘Budget-Constrained Agentic Large Language Models: Intention-Based Planning for Costly Tool Use’ предложен фреймворк INTENT, реализующий планирование на основе намерений для агентов, работающих в условиях жестких бюджетных ограничений. Данный подход позволяет предвидеть будущие затраты, оценивать риски и оптимизировать использование инструментов, значительно повышая надежность и эффективность выполнения задач. Сможет ли INTENT стать основой для создания экономически целесообразных и масштабируемых автономных систем, способных решать сложные задачи в реальном мире?

Проблема бюджетных ограничений для интеллектуальных агентов

Агенты, основанные на больших языковых моделях, демонстрируют значительный потенциал в решении разнообразных задач, однако их способность функционировать в условиях реальных ограничений, в частности, финансовых бюджетов, остается существенным препятствием. В то время как эти модели превосходно справляются с задачами, не требующими учета экономических факторов, их эффективность резко снижается при необходимости оптимизации затрат и соблюдения строгого финансового плана. Это связано с тем, что большинство существующих архитектур не предусматривают встроенных механизмов для оценки стоимости действий и принятия решений, направленных на минимизацию расходов при достижении поставленной цели. В результате, агенты зачастую не способны эффективно планировать свои действия в условиях ограниченных ресурсов, что ограничивает возможности их практического применения в реальном мире.

Традиционные подходы к построению агентов, основанные на больших языковых моделях, зачастую демонстрируют недостаточную проработку планирования, необходимого для эффективного достижения целей в условиях жестких финансовых ограничений. Вместо комплексного анализа затрат и выгод, многие системы склонны к последовательному применению инструментов без учета их совокупной стоимости, что приводит к быстрому исчерпанию бюджета и, как следствие, к неудачному завершению задачи. Такая неспособность к оптимизации расходов существенно ограничивает возможности практического применения подобных агентов в реальных сценариях, где ресурсы всегда ограничены, и требуется максимально эффективное их использование для получения желаемого результата.

Существенная сложность в функционировании автономных агентов, использующих большие языковые модели, заключается в непостоянстве стоимости инструментов и сервисов, к которым они обращаются. В реальном мире цены динамически меняются, будь то колебания курсов валют, акции, сезонные скидки или просто изменения в тарифах поставщиков. Агенты, не способные учитывать эти факторы и адаптировать свои планы в режиме реального времени, рискуют превысить выделенный бюджет или же столкнуться с невозможностью завершить задачу. Таким образом, разработка механизмов, позволяющих агентам прогнозировать, отслеживать и реагировать на изменения цен, является ключевым фактором для обеспечения их практической применимости и экономической эффективности.

INTENT: Планирование, основанное на намерениях

Система INTENT использует языковую модель мира для моделирования последствий действий, что позволяет агентам предвидеть будущие состояния и оптимизировать план с точки зрения бюджетной целесообразности. Эта модель мира позволяет агенту «проигрывать» различные сценарии, оценивая вероятные результаты каждого действия перед его выполнением. В процессе планирования система учитывает ресурсы, доступные для выполнения действий, и выбирает последовательность действий, которая максимизирует вероятность достижения цели при минимальных затратах. Моделирование последствий действий позволяет избежать неэффективных или невозможных планов, что особенно важно в условиях ограниченных ресурсов и динамически меняющейся обстановки.

Ключевым нововведением INTENT является декомпозиция на основе намерений, которая разделяет намерение, стоящее за вызовом инструмента, и его конкретный результат. Это позволяет системе формулировать планы, не жестко привязанные к определенному формату вывода инструмента, и динамически выбирать наиболее экономичный способ достижения цели. Вместо прямого запроса конкретного результата, INTENT определяет цель, которую необходимо достичь с помощью инструмента, и затем оптимизирует процесс получения необходимой информации, что снижает затраты и повышает гибкость планирования. Такой подход позволяет повторно использовать инструменты в различных контекстах и адаптировать планы к изменяющимся условиям без необходимости переписывать всю стратегию.

В отличие от более простых подходов к планированию, INTENT осуществляет планирование непосредственно во время инференса (inference-time planning). Это означает, что система не ограничивается заранее определенным планом, а способна адаптироваться к меняющимся условиям и динамически корректировать свою стратегию в процессе выполнения. Такой подход позволяет реагировать на непредвиденные обстоятельства, учитывать новые данные, получаемые в ходе выполнения, и оптимизировать план в реальном времени для достижения поставленной цели, повышая устойчивость и эффективность работы агента.

Оценка INTENT: Производительность и надежность

В ходе оценки INTENT на бенчмарке StableToolBench, представляющем собой сложную платформу для тестирования агентов, использующих инструменты при бюджетных ограничениях, была продемонстрирована его превосходная производительность в максимизации завершения задач. INTENT достиг наивысшего процента успешного выполнения задач (pass rate) среди протестированных методов. StableToolBench специально разработан для оценки способности агентов эффективно использовать инструменты, соблюдая при этом заданный бюджет, и INTENT показал лучшие результаты в этой категории, подтверждая его эффективность в сложных сценариях, требующих оптимизации ресурсов и достижения целей.

В ходе оценки INTENT на StableToolBench было установлено, что по сравнению с базовым подходом, использующим прямое промптирование (PROMPT), INTENT демонстрирует стабильно более высокие показатели успешного выполнения задач при соблюдении заданных бюджетных ограничений. Данное преимущество проявляется в более высокой частоте достижения целевых состояний, при этом INTENT эффективно управляет ресурсами и избегает превышения выделенного бюджета, в отличие от базового метода PROMPT, который может потребовать больше ресурсов для достижения аналогичных результатов.

В ходе оценки INTENT на StableToolBench было установлено, что система демонстрирует 100% показатель «выполнимости бюджета», что означает неукоснительное соблюдение установленных финансовых ограничений при выполнении задач. Более того, INTENT показал наивысший показатель успешного выполнения задач при оптимальном использовании бюджета, превосходя другие протестированные методы на данном бенчмарке. Это свидетельствует о высокой эффективности системы в планировании и выполнении действий, не превышая выделенные ресурсы и одновременно максимизируя вероятность достижения поставленной цели.

Значение и перспективы развития

Возможность планирования с учетом бюджета открывает новые перспективы для агентов на основе больших языковых моделей (LLM) в различных сферах. В частности, это касается личных финансов, где подобные агенты могут оптимизировать расходы и инвестиции, учитывая заданные ограничения. Не менее значимо применение в управлении ресурсами, позволяющее эффективно распределять ограниченные средства для достижения поставленных целей. Автоматизация выполнения задач также получает мощный импульс, поскольку агенты способны самостоятельно оценивать стоимость каждого шага и выбирать наиболее экономичные пути решения. Такой подход позволяет создавать интеллектуальные системы, способные не только выполнять команды, но и самостоятельно принимать решения, направленные на оптимизацию затрат и повышение эффективности.

Основа подхода INTENT — рассуждения, ориентированные на намерения, значительно повышают устойчивость и адаптивность агента в сложных и непредсказуемых условиях. Вместо простого выполнения последовательности действий, система анализирует предполагаемые цели и мотивации, что позволяет ей гибко реагировать на изменения в окружающей среде и корректировать свои планы. Такой механизм позволяет агенту не только преодолевать неожиданные препятствия, но и находить альтернативные пути достижения поставленных задач, даже если первоначальный план становится невозможным. В отличие от систем, полагающихся на жестко заданные правила, INTENT способен к более осмысленному взаимодействию с миром, демонстрируя способность к импровизации и эффективному решению проблем в динамично меняющихся обстоятельствах.

Дальнейшие исследования INTENT направлены на расширение его возможностей в работе со значительно более сложными рынками инструментов, включающими разнообразные сервисы и API. Планируется внедрение механизмов долгосрочного планирования, позволяющих агенту не только выполнять текущие задачи, но и ставить и достигать цели, требующие последовательности действий в течение продолжительного времени. Это подразумевает разработку алгоритмов, способных оценивать последствия каждого шага на будущее, предвидеть потенциальные препятствия и адаптировать стратегию в соответствии с меняющимися обстоятельствами. Успешная реализация этих улучшений позволит INTENT решать задачи, требующие не просто оперативного реагирования, а проактивного и стратегического подхода к достижению поставленных целей.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает необходимость математической дисциплины в контексте агентного ИИ. Подобно тому, как алгоритм должен быть доказуем, а не просто эмпирически подтвержден, так и планирование действий агентного LLM требует четкой структуры и учета ограничений. Как заметил Г.Х. Харди: «Математика — это наука о том, что можно доказать». Данный подход, представленный в рамках INTENT, где агент планирует действия, основываясь на намерениях и бюджетных ограничениях, является ярким примером применения математической строгости для обеспечения надежности и эффективности системы. В хаосе данных, связанных с использованием инструментов, спасает только математическая дисциплина, позволяющая агентскому ИИ действовать предсказуемо и в рамках заданных ресурсов.

Куда двигаться дальше?

Представленный подход, безусловно, делает шаг к более рациональному использованию агентных языковых моделей, но не стоит обманываться кажущейся простотой. Если решение выглядит как магия — значит, инвариант не раскрыт. По сути, статья лишь формализовала необходимость планирования с учётом ограничений, что, признаться, не является революционным прорывом. Основная сложность, как и прежде, заключается не в алгоритме, а в построении адекватной модели мира и, что более важно, в оценке реальной «стоимости» действий в этом мире. Пока модель мира несовершенна, агент будет неизбежно совершать ошибки, оптимизируя не то, что нужно, а то, что кажется выгодным.

Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на разработке более надежных и точных языковых моделей мира, способных предсказывать не только непосредственные последствия действий, но и их долгосрочные эффекты. Особое внимание следует уделить проблеме неполной информации и стохастичности окружающей среды. Кроме того, необходимо исследовать методы обучения агентов, способных адаптироваться к изменяющимся условиям и корректировать свои планы в режиме реального времени. Пока агент полагается на фиксированный бюджет, он остаётся лишь сложным автоматом, а не истинным интеллектом.

В конечном итоге, подлинный прогресс потребует отхода от упрощенных моделей рациональности и признания того факта, что реальный мир полон неопределенности и противоречий. Только агент, способный справляться с этими вызовами, сможет по-настоящему реализовать свой потенциал. И тогда, возможно, мы сможем говорить о создании не просто полезного инструмента, а о подлинном искусственном интеллекте.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11541.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-13 13:10

🚀 Квантовые новости