Автор: Денис Аветисян
В статье представлена система, позволяющая создавать надёжные и масштабируемые рабочие процессы для научных исследований с использованием агентов.
El Agente Gráfico: платформа для создания безопасных и типобезопасных агентов для научных вычислений, использующая внешнее представление состояния и графы выполнения.
Несмотря на растущую популярность больших языковых моделей (LLM) в автоматизации научных исследований, их интеграция с разнородными вычислительными инструментами часто оказывается хрупкой и неэффективной. В данной работе, представленной под названием ‘El Agente Gráfico: Structured Execution Graphs for Scientific Agents’, предлагается новая платформа, использующая структурированные графы выполнения и типобезопасную среду для повышения надежности и масштабируемости научных рабочих процессов. Ключевой особенностью подхода является внешнее представление и типизация научного состояния, обеспечивающие согласованность, отслеживание происхождения данных и эффективную оркестровку инструментов. Может ли подобный подход стать основой для создания полностью автоматизированных, воспроизводимых и масштабируемых систем для решения сложных научных задач?
Разрушая Оковы Традиционных Рабочих Процессов
Традиционные методы вычислительной химии часто характеризуются использованием разрозненных программных инструментов и ручным переносом данных, что неизбежно приводит к ошибкам и снижает эффективность исследований. Этот подход, распространенный в моделировании сложных систем, таких как металлоорганические каркасы (MOF), требует от ученых значительных временных затрат на проверку и исправление неточностей, возникающих на этапах передачи данных между различными программами. Отсутствие автоматизации в обработке информации затрудняет анализ больших объемов данных и замедляет процесс открытия новых материалов с заданными свойствами. В результате, научные исследования, требующие высокой точности и скорости, сталкиваются с серьезными ограничениями, обусловленными организацией рабочих процессов.
Исследования в области металлоорганических каркасов (MOF) предъявляют особые требования к вычислительным ресурсам и автоматизации. Огромное разнообразие возможных структур MOF, обусловленное комбинацией металлических узлов и органических линкеров, создаёт колоссальное химическое пространство, которое практически невозможно исследовать с помощью традиционных методов. Для эффективного поиска материалов с заданными свойствами необходимы надёжные автоматизированные рабочие процессы, способные самостоятельно генерировать, моделировать и оценивать потенциальные структуры. Автоматизация не только ускоряет процесс открытия новых материалов, но и минимизирует риск ошибок, связанных с ручным вводом данных и обработкой результатов, что особенно важно при анализе больших объёмов информации, характерных для исследований MOF.
Существующие агентные системы, такие как El Agente Q, демонстрируют значительный потенциал в автоматизации научных исследований, однако их многоагентная архитектура сопряжена с существенными вычислительными затратами. Каждый «агент» в системе требует обработки и передачи большого объема информации, что приводит к потреблению значительных ресурсов, в частности, токенов — единиц обработки в моделях искусственного интеллекта. В ходе исследований было установлено, что для выполнения одного цикла работы El Agente Q может потребоваться до 1,6 миллиона токенов, что существенно ограничивает масштабируемость и практическое применение подобных систем для задач, требующих анализа обширных химических пространств, например, при изучении металлоорганических каркасов (MOF). Поиск способов оптимизации архитектуры и снижения потребления токенов является ключевой задачей для дальнейшего развития агентных систем в области химических исследований.
El Agente Grafico: Единственный Агент для Решения Сложных Задач
El Agente Grafico использует архитектуру с единственным агентом, что обеспечивает более эффективное решение для многих научных задач по сравнению с многоагентными системами. В ходе тестирования было зафиксировано более чем 14-кратное снижение использования токенов, что существенно снижает вычислительные затраты и повышает скорость обработки данных. Такой подход позволяет оптимизировать ресурсы и упрощает процесс разработки и развертывания, особенно в задачах, где не требуется сложная координация между несколькими агентами.
В основе архитектуры El Agente Grafico лежит среда безопасного выполнения (Type-Safe Execution Environment), предназначенная для обеспечения целостности данных и минимизации ошибок во время работы. Данная среда реализует строгую типизацию данных на всех этапах обработки, что позволяет выявлять несоответствия типов на этапе компиляции или, в случае динамической типизации, до выполнения критически важных операций. Это значительно снижает вероятность возникновения ошибок, связанных с некорректным использованием данных, и повышает надежность и предсказуемость работы системы. Строгая проверка типов также упрощает отладку и сопровождение кода, поскольку позволяет быстро локализовать и устранить источники ошибок, связанных с типами данных.
В основе El Agente Grafico лежит объектно-графовый отображатель (OGM), обеспечивающий бесшовную интеграцию данных и построение устойчивого графа знаний (KG) для долговременного хранения и извлечения. OGM позволяет преобразовывать данные из различных источников в объекты и устанавливать связи между ними, формируя структурированное представление информации в виде графа. Данный подход обеспечивает эффективный доступ к данным и возможность выполнения сложных запросов к графу знаний, что критически важно для задач, требующих анализа взаимосвязей и долгосрочного хранения информации.
Оркестрируя Научные Симуляции
Платформа El Agente Grafico обеспечивает бесшовную интеграцию с ключевыми инструментами вычислительной химии, такими как PySCF и GPU4PySCF. Данная интеграция позволяет значительно ускорить вычисления за счет поддержки графических процессоров (GPU). Использование GPU в сочетании с оптимизированными алгоритмами, реализованными в PySCF и GPU4PySCF, позволяет эффективно выполнять ресурсоемкие расчеты, необходимые для моделирования молекулярных систем и материалов. Поддержка GPU включает автоматическую передачу данных и вычислений на GPU, что снижает время выполнения и повышает производительность симуляций.
Платформа поддерживает различные типы моделирования, включая генерацию конформеров с использованием CREST, моделирование с явным растворителем посредством QCG и сборку структур MOF с помощью PORMAKE. CREST позволяет эффективно исследовать пространство конформаций молекул, в то время как QCG обеспечивает точное описание влияния растворителя на свойства системы. PORMAKE, в свою очередь, специализируется на создании и анализе металлоорганических каркасов (MOF) с заданными характеристиками, что важно для разработки новых материалов с контролируемой пористостью и адсорбционными свойствами.
Для расчета ключевых свойств материалов платформа использует методы временной теории функционала плотности (TDDFT) и спектроскопии, взвешенной по Больцману. Для повышения эффективности молекулярной динамики реализована поддержка машинного обучения межатомных потенциалов (MLIP), что позволяет сократить время вычислений в задачах квантовой химии до шести раз. E = mc^2 Применение MLIP позволяет значительно уменьшить вычислительные затраты, сохраняя при этом необходимую точность моделирования динамических процессов в материалах.
За Гранью Симуляций: Управление Знаниями и Масштабируемость
Основой эффективной работы с данными в системе является Граф Знаний (Knowledge Graph), реализованный посредством El Agente Grafico. Данная структура позволяет не только централизованно хранить информацию, но и устанавливать связи между различными проектами и наборами данных, значительно упрощая их повторное использование и анализ. Вместо дублирования информации и ручного поиска взаимосвязей, система автоматически выявляет и предоставляет доступ к релевантным данным, что способствует ускорению исследований и повышению их достоверности. По сути, Граф Знаний функционирует как интеллектуальный репозиторий, обеспечивающий эффективный обмен данными между различными компонентами системы и пользователями, что в конечном итоге ведет к оптимизации рабочих процессов и снижению затрат времени и ресурсов.
В основе данной системы лежит использование Blazegraph — высокопроизводительного триплстора, обеспечивающего надежное и масштабируемое хранение научных данных. В отличие от традиционных реляционных баз данных, триплстор позволяет представлять информацию в виде взаимосвязанных утверждений, что значительно упрощает интеграцию разнородных данных и проведение сложных аналитических запросов. Благодаря своей архитектуре, Blazegraph способен эффективно обрабатывать огромные объемы информации, обеспечивая быстрый доступ к данным даже при значительном увеличении нагрузки. Такой подход позволяет исследователям сосредоточиться на анализе результатов, а не на проблемах, связанных с хранением и обработкой данных, что способствует повышению продуктивности и ускорению научных открытий.
Внедрение системы GraphChat позволило создать платформу для обмена информацией между агентами в режиме реального времени, значительно повысив эффективность совместной работы и гибкость рабочих процессов. Данная технология обеспечивает мгновенное получение ответов от интеллектуальных агентов, что не только ускоряет принятие решений, но и существенно снижает операционные издержки. Согласно проведенным исследованиям, использование GraphChat совместно с моделью gpt-5 привело к впечатляющему снижению затрат на 96% по сравнению с предшествующей системой, что демонстрирует значительный экономический эффект и открывает новые возможности для оптимизации научных исследований и разработок.
Будущее Научной Автоматизации
Проблема ограниченного «окна контекста» в больших языковых моделях (LLM) является существенным препятствием для решения сложных научных задач. Система El Agente Grafico эффективно обходит это ограничение, используя внешний механизм управления состоянием, основанный на графе знаний. Вместо того, чтобы хранить всю необходимую информацию непосредственно в контекстном окне LLM, система сохраняет данные и промежуточные результаты в структурированном графе знаний. Это позволяет модели получать доступ к релевантной информации по мере необходимости, значительно расширяя её «память» и способность к анализу больших объёмов данных. Такой подход не только повышает эффективность работы LLM, но и обеспечивает возможность более сложных и продолжительных научных исследований, выходящих за рамки возможностей, ограниченных объёмом контекстного окна.
В основе функционирования El Agente Grafico лежит принцип структурированного исполнения, что обеспечивает воспроизводимость и надёжность результатов, критически важные для научной валидации. В отличие от традиционных систем, полагающихся на непредсказуемые цепочки рассуждений больших языковых моделей, данный фреймворк строго регламентирует каждый этап исследования. Это достигается за счет четкого определения последовательности действий, использования структурированных данных и автоматизированного контроля выполнения. Такой подход позволяет не только повторить эксперимент с идентичными параметрами, но и тщательно отследить происхождение каждого результата, обеспечивая прозрачность и достоверность научных открытий. Воспроизводимость, гарантируемая структурированным исполнением, является ключевым фактором для подтверждения гипотез, обмена научными данными и продвижения исследований в автоматизированном режиме.
Система El Agente Grafico открывает перспективы для полностью автоматизированного научного поиска, объединяя управление данными, инструменты моделирования и протоколы коммуникации в единый рабочий процесс. В отличие от предыдущей многоагентной системы, требовавшей 1,6 миллиона токенов для выполнения, новая архитектура демонстрирует исключительную эффективность, потребляя всего 100 тысяч токенов на один цикл. Такое значительное снижение вычислительных затрат не только делает научные исследования более доступными, но и позволяет масштабировать автоматизированные эксперименты до беспрецедентного уровня, ускоряя тем самым процесс открытия и проверки научных гипотез.
Исследование представляет собой своего рода вскрытие сложной системы, где каждый компонент, каждая функция тщательно анализируется для понимания общей картины. Как и в случае с El Agente Gráfico, где внешнее представление и типизация научного состояния позволяют повысить надежность и масштабируемость научных рабочих процессов, понимание внутренней структуры необходимо для контроля и оптимизации. Андрей Колмогоров однажды сказал: «Математика — это искусство открытия закономерностей в хаосе». Это особенно актуально здесь, ведь именно выявление и структурирование данных, как это реализовано в предложенной системе, позволяет превратить кажущийся хаос научных вычислений в предсказуемый и контролируемый процесс. Внешняя типизация, как ключевая особенность El Agente Gráfico, позволяет не только избежать ошибок, но и существенно упростить процесс реверс-инжиниринга сложных вычислений.
Что дальше?
Представленная работа, хотя и демонстрирует потенциал структурированных графов исполнения для научных агентов, лишь приоткрывает дверь в лабиринт нерешенных вопросов. Типизация состояния, безусловно, повышает надежность, но является ли это достаточной мерой против хаоса, неизбежно возникающего в сложных научных вычислениях? Попытки «зафиксировать» знание в строгих типах могут оказаться столь же плодотворными, сколь и ограничивающими, особенно в областях, где сама природа знания текуча и неопределенна.
Дальнейшие исследования должны быть направлены на преодоление разрыва между формальной типизацией и неформальным, интуитивным знанием, которым обладает ученый. Автоматическое извлечение и интеграция этого неявного знания в систему, возможно, с использованием методов машинного обучения, представляется перспективным направлением. Не менее важной задачей является разработка механизмов самокоррекции и адаптации, позволяющих агентам самостоятельно обнаруживать и устранять ошибки в процессе выполнения.
В конечном итоге, истинным мерилом успеха станет способность подобных систем не просто автоматизировать существующие научные протоколы, но и генерировать принципиально новые гипотезы, требующие экспериментальной проверки. А это, как известно, требует не только вычислительной мощи, но и доли дерзкой, почти анархической изобретательности.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.17902.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
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
2026-02-24 00:21