Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили OpenSage — платформу, позволяющую искусственному интеллекту самостоятельно создавать и совершенствовать автономных агентов и инструменты для их работы.
OpenSage — это набор инструментов разработки агентов, превосходящий существующие аналоги по эффективности на сложных тестовых задачах, благодаря самопрограммированию и иерархической памяти.
Существующие комплекты разработки агентов (ADK) часто требуют значительного ручного труда при проектировании топологии, инструментов и памяти, что ограничивает их масштабируемость и обобщающую способность. В данной работе представлена система OpenSage: Self-programming Agent Generation Engine, новый ADK, позволяющий большим языковым моделям (LLM) автономно создавать агентов с самогенерируемой топологией, набором инструментов и иерархической системой памяти. Эксперименты на передовых бенчмарках демонстрируют превосходство OpenSage над существующими ADK, подтверждая эффективность предложенного подхода к автоматизированному построению агентов. Не откроет ли это путь к новому поколению разработки агентов, где акцент сместится с ручного проектирования на возможности искусственного интеллекта?
Пределы Ручного Проектирования Агентов
Разработка традиционных агентов представляет собой трудоемкий процесс, требующий значительных усилий и глубоких экспертных знаний. Каждая деталь поведения, от простых реакций до сложных стратегий, проектируется и кодируется вручную. Это предполагает не только написание большого объема кода, но и тщательное тестирование и отладку, чтобы обеспечить корректное функционирование в различных ситуациях. Такой подход требует от разработчиков глубокого понимания как принципов искусственного интеллекта, так и специфики решаемой задачи, что делает процесс создания агентов долгим, дорогостоящим и чувствительным к ошибкам. Кроме того, внесение изменений или адаптация агента к новым условиям требует существенной переработки кода, что ограничивает его гибкость и масштабируемость.
Ручное проектирование агентов, несмотря на свою эффективность в стабильных условиях, сталкивается с серьезными трудностями при адаптации к динамично меняющимся средам и усложняющимся задачам. В ситуациях, требующих быстрой реакции на новые данные или непредсказуемые обстоятельства, традиционные методы оказываются недостаточно гибкими, создавая узкое место в процессе разработки. Необходимость постоянной перенастройки и оптимизации алгоритмов вручную замедляет внедрение инноваций и ограничивает возможности создания по-настоящему автономных систем, способных к самообучению и эффективному функционированию в сложных, неструктурированных условиях. Эта неспособность к быстрой адаптации становится критическим фактором, сдерживающим прогресс в области искусственного интеллекта и робототехники.
Существующие подходы к созданию автономных систем часто оказываются недостаточно гибкими и масштабируемыми для решения сложных задач в динамично меняющихся условиях. Традиционные методы проектирования агентов, требующие детальной ручной настройки каждого компонента, испытывают трудности при адаптации к новым сценариям и увеличении сложности решаемых проблем. Ограниченность масштабируемости проявляется в том, что даже небольшое увеличение числа параметров или задач может привести к экспоненциальному росту вычислительных затрат и времени разработки. Это создает серьезные препятствия на пути к созданию действительно интеллектуальных систем, способных самостоятельно обучаться, адаптироваться и функционировать в реальном мире без постоянного вмешательства человека.
Парадигма Искусственного Интеллекта в Основе Агентов
OpenSage внедряет AI-центричную парадигму, в рамках которой агенты, топологии и инструменты создаются автономно посредством искусственного интеллекта. Данный подход подразумевает, что процесс проектирования и развертывания интеллектуальных систем полностью автоматизирован, исключая необходимость ручной настройки и программирования отдельных компонентов. AI анализирует поставленные задачи и самостоятельно формирует оптимальную архитектуру агента, включая выбор необходимых инструментов и определение структуры взаимодействий между ними. Это позволяет значительно ускорить процесс создания и адаптации интеллектуальных систем к изменяющимся требованиям.
Автоматизация процесса проектирования агентов в OpenSage достигается за счет использования алгоритмов искусственного интеллекта, которые самостоятельно выполняют задачи, традиционно требующие значительных усилий разработчиков. Это включает в себя определение архитектуры агента, выбор оптимальных инструментов и настройку параметров взаимодействия. В результате, время, необходимое для создания и развертывания интеллектуальных систем, существенно сокращается, а потребность в ручном кодировании и отладке снижается. Применение AI позволяет генерировать и оптимизировать агентов для конкретных задач, значительно повышая эффективность и скорость разработки.
Автоматизация создания агентов в OpenSage позволяет значительно сократить время развертывания интеллектуальных систем, адаптированных к конкретным задачам. Традиционно, разработка агентов требует значительных усилий по проектированию архитектуры, определению логики поведения и интеграции с необходимыми инструментами. OpenSage устраняет эти этапы, используя искусственный интеллект для автономного построения агентов, топологий и инструментов, что позволяет оперативно создавать и развертывать специализированные системы без необходимости ручной настройки и программирования. Это особенно важно в динамичных средах, где требуется быстрая адаптация к меняющимся условиям и требованиям.
Основа Автономности: Память и Инструментарий
Система памяти OpenSage представляет собой комплексное решение, предназначенное для обучения агентов на основе предыдущих взаимодействий и сохранения критически важной информации. Она позволяет агентам накапливать опыт, избегать повторения ошибок и повышать эффективность выполнения задач за счет использования ранее полученных знаний. В отличие от систем, полагающихся исключительно на текущий контекст, система памяти OpenSage обеспечивает сохранение информации о событиях, действиях и результатах, что позволяет агентам адаптироваться к изменяющимся условиям и решать более сложные задачи. Данные в системе памяти структурируются и индексируются для обеспечения быстрого доступа и эффективного извлечения релевантной информации.
Иерархическая память в OpenSage обеспечивает эффективное хранение и извлечение информации различной длительности. Короткосрочная память используется для немедленного контекста и текущих задач, в то время как долгосрочная память предназначена для хранения знаний и опыта, накопленных со временем. Дополнение иерархической памяти графовой памятью позволяет установить связи между отдельными элементами данных, облегчая поиск и обобщение информации. Графовая структура позволяет агенту быстро находить релевантные данные, даже если они были сохранены в разное время или в разных контекстах, что значительно повышает эффективность работы и способность к обучению.
Динамическое создание инструментов в OpenSage позволяет агентам генерировать необходимые утилиты по требованию, расширяя их функциональные возможности и адаптируемость. Вместо предварительной загрузки всего возможного набора инструментов, система позволяет агенту определить потребность в новой функции и автоматически сгенерировать соответствующий инструмент. Этот процесс включает в себя компиляцию кода и контейнеризацию, обеспечивая безопасное и изолированное выполнение. Автоматическая генерация инструментов позволяет агентам эффективно решать новые задачи, не требуя ручного вмешательства и обеспечивая гибкость в меняющихся условиях.
Надежная система инструментов и контейнерное исполнение в OpenSage обеспечивают стабильную и предсказуемую работу агентов и инструментов. Контейнеризация, использующая, например, Docker, позволяет изолировать окружение исполнения каждого инструмента, исключая конфликты зависимостей и обеспечивая воспроизводимость результатов на различных платформах. Система инструментов предоставляет унифицированный интерфейс для взаимодействия с различными функциональными модулями, упрощая процесс интеграции и расширения возможностей агентов. Это гарантирует, что агенты всегда будут иметь доступ к необходимым инструментам в согласованном и работоспособном состоянии, повышая общую надежность и предсказуемость системы.
Подтверждение Эффективности и Широкая Применимость
Способности OpenSage были тщательно протестированы и подтверждены на ряде сложных бенчмарков, что демонстрирует его универсальность и эффективность в различных областях. Оценка производительности проводилась на таких платформах, как SWE-Bench Pro, предназначенной для оценки навыков разработки программного обеспечения, LOCOMO, фокусирующейся на задачах, связанных с разговорной памятью, и Terminal-Bench 2.0, представляющей собой комплексный набор задач, требующих продвинутых навыков решения проблем. Успешная валидация на этих бенчмарках подтверждает способность OpenSage к адаптации и эффективной работе в разнообразных сценариях, выходящих за рамки простой кодировки, и подчеркивает его потенциал в качестве мощного инструмента для автоматизации сложных задач.
Исследования показали, что OpenSage достиг передовых результатов на платформе Terminal-Bench 2.0, превзойдя все существующие агенты в рейтинге лидеров. Данный результат свидетельствует о значительном прогрессе в области разработки автономных агентов, способных эффективно решать сложные задачи, требующие планирования и взаимодействия с различными инструментами. Превосходство OpenSage на Terminal-Bench 2.0 подтверждается систематической оценкой и демонстрирует его способность к адаптации и решению задач, ранее считавшихся недоступными для автоматизированных систем. Это достижение открывает новые перспективы для применения подобных агентов в различных сферах, от автоматизации рутинных операций до разработки сложных интеллектуальных систем.
Исследования показали, что OpenSage значительно превосходит OpenHands в решении задач в среде CyberGym, демонстрируя более чем на 20% более высокий процент успешно решенных проблем, при этом обе системы используют одинаковую базовую модель. Кроме того, OpenSage показал результаты выше, чем базовая модель SWE-agent на бенчмарке SWE-Bench Pro, что свидетельствует о его повышенной эффективности в задачах, связанных с разработкой программного обеспечения. Эти результаты подтверждают способность OpenSage не только решать сложные задачи, но и превосходить существующие решения в специализированных областях, что подчеркивает его потенциал для широкого спектра применений.
Исследования показали, что OpenSage демонстрирует сопоставимые результаты с передовыми моделями Mem0 и Mem0g на бенчмарке LOCOMO, предназначенном для оценки долговременной памяти в диалоговых системах. Этот факт свидетельствует о способности OpenSage успешно применять свои возможности за пределами задач, связанных исключительно с программированием и кодом. Достижение подобных результатов на LOCOMO подтверждает, что архитектура OpenSage обладает потенциалом для решения широкого спектра задач, требующих поддержания контекста и запоминания информации в течение продолжительных взаимодействий, что делает ее универсальным инструментом для создания интеллектуальных агентов.
К Созданию По-Настоящему Автономных Агентов
Система OpenSage предоставляет возможность конструирования гибких топологий агентов, включая вертикальные и горизонтальные конфигурации, что позволяет оптимизировать их производительность для решения широкого спектра задач. Вертикальная топология предполагает последовательное выполнение задач различными агентами, каждый из которых специализируется на определенной подзадаче, обеспечивая высокую точность и эффективность в узкоспециализированных областях. Горизонтальная конфигурация, напротив, предполагает параллельную обработку задач несколькими агентами, что значительно повышает скорость и масштабируемость системы, особенно при решении сложных и многогранных проблем. Такая архитектурная гибкость позволяет адаптировать OpenSage к различным требованиям и ресурсам, открывая новые возможности для создания интеллектуальных систем, способных эффективно функционировать в динамично меняющихся условиях.
В дальнейшем планируется расширение возможностей созданной платформы для решения задач повышенной сложности. Исследователи сосредоточены на масштабировании архитектуры, что позволит обрабатывать более объёмные данные и взаимодействовать с более сложными средами. Особое внимание уделяется интеграции передовых методов рассуждений, включая логический вывод и вероятностное моделирование, для повышения способности агентов к адаптации и самостоятельному принятию решений. Такой подход позволит создавать системы, способные не просто выполнять заранее заданные команды, но и самостоятельно анализировать ситуацию, планировать действия и достигать поставленных целей в динамически меняющихся условиях. Разработка подобных возможностей является ключевым шагом на пути к созданию по-настоящему автономных агентов.
Конечной целью исследований в области искусственного интеллекта является создание по-настоящему автономных агентов, способных функционировать в любой среде и решать любые поставленные задачи. Это предполагает выход за рамки узкоспециализированных систем и разработку интеллектуальных сущностей, обладающих способностью к адаптации, обучению и самостоятельному принятию решений в условиях неопределенности. Такие агенты должны не просто выполнять запрограммированные алгоритмы, но и демонстрировать гибкость мышления, творческий подход и умение находить оптимальные решения даже в незнакомых ситуациях. Реализация подобной концепции требует объединения достижений в области машинного обучения, когнитивной науки и робототехники, а также разработки новых подходов к моделированию интеллекта и сознания.
В представленной работе демонстрируется стремление к созданию систем, способных к автономному конструированию, что находит отклик в словах Давида Гильберта: «В математике нет спектра. Есть только доказательство». OpenSage, как описано в статье, представляет собой не просто набор инструментов, но и платформу, где агенты и их внутренние системы могут быть построены и верифицированы. Этот подход к разработке, основанный на строгой логике и доказуемости, особенно важен при работе со сложными задачами и в контексте иерархической памяти, поскольку позволяет обеспечить предсказуемость и надёжность поведения агента. Акцент на автоматическом создании и верификации компонентов, описанный в работе, перекликается с гильбертовским идеалом математической строгости.
Что дальше?
Представленная работа, хотя и демонстрирует впечатляющие результаты в автоматизированном построении агентов, не решает фундаментальной проблемы: гарантии корректности. Автоматически сгенерированный код, каким бы успешным он ни казался на ограниченном наборе тестов, остается уязвимым к неожиданным краевым случаям. Элегантность алгоритма заключается не в его способности «работать», но в его доказуемой корректности — а это, увы, пока остается за пределами возможностей текущих систем. Необходимо сместить акцент с эмпирической оценки производительности на формальную верификацию сгенерированного кода.
Перспективным направлением представляется разработка мета-языков, позволяющих описывать агентов на уровне абстрактных спецификаций, а не конкретных реализаций. Такой подход позволит применять методы формальной верификации для гарантии соответствия агента заданным требованиям, а не полагаться исключительно на статистические тесты. Попытки построить «самообучающиеся» системы, игнорирующие необходимость доказательства их корректности, неизбежно приводят к созданию сложных, непредсказуемых и, следовательно, ненадежных сущностей.
В конечном итоге, истинный прогресс в области создания агентов заключается не в увеличении их сложности, а в повышении степени уверенности в их поведении. Необходимо стремиться к созданию систем, которые не просто «работают», но и позволяют нам математически доказать, что они будут работать правильно в любых условиях. Это — задача, которая, возможно, потребует переосмысления самой концепции «интеллекта», но решение которой является необходимым условием для создания действительно надежных и полезных агентов.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.16891.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Реальность и Кванты: Где Встречаются Теория и Эксперимент
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
2026-02-23 03:46