Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили MobilityBench — платформу для всесторонней оценки интеллектуальных агентов, планирующих маршруты в реалистичных условиях.
MobilityBench — это масштабируемый бенчмарк, использующий API-replay для воспроизводимой оценки планировщиков маршрутов с учетом реальных ограничений.
Несмотря на растущий интерес к маршрутизации на основе больших языковых моделей, систематическая оценка их эффективности в реальных условиях затруднена из-за разнообразия запросов и невоспроизводимости результатов. В данной работе представлена платформа ‘MobilityBench: A Benchmark for Evaluating Route-Planning Agents in Real-World Mobility Scenarios’ — масштабируемый бенчмарк для оценки LLM-агентов маршрутизации, построенный на основе анонимизированных запросов пользователей сервиса Amap. Ключевой особенностью MobilityBench является детерминированная среда API-replay, обеспечивающая воспроизводимость оценок и многомерный протокол оценки, фокусирующийся на валидности маршрутов и эффективности работы агентов. Позволит ли предложенный бенчмарк существенно продвинуть разработку персонализированных мобильных приложений, способных учитывать сложные предпочтения пользователей при планировании маршрутов?
Пророчество Интеллектуальных Агентов: От API к Экосистемам
Недавние прорывы в области больших языковых моделей (LLM) открыли беспрецедентные возможности для создания интеллектуальных агентов, способных к сложному рассуждению и выполнению действий. Эти модели, обученные на огромных объемах текстовых данных, демонстрируют удивительную способность понимать естественный язык, выявлять закономерности и генерировать осмысленные ответы. В отличие от предыдущих поколений искусственного интеллекта, современные LLM способны не просто обрабатывать информацию, но и активно применять ее для решения задач, планирования действий и даже адаптации к новым ситуациям. Эта способность к обобщению и переносу знаний позволяет создавать агентов, которые могут функционировать в различных областях, от автоматизации рутинных процессов до поддержки принятия решений в сложных сценариях, знаменуя собой значительный шаг вперед в развитии искусственного интеллекта.
Для полной реализации потенциала интеллектуальных агентов, основанного на достижениях в области больших языковых моделей, необходимо обеспечить их эффективное взаимодействие с внешними инструментами и API. Иначе говоря, агенты должны уметь не просто понимать запросы, но и активно использовать доступ к реальной информации и сервисам, существующим за пределами их внутренней базы знаний. Это требует разработки механизмов, позволяющих агентам находить, интегрировать и использовать данные из различных источников, таких как поисковые системы, базы данных, или специализированные API для работы с картами, финансами или другими областями. Способность к подобной интеграции является ключевым фактором, определяющим практическую ценность и применимость этих агентов в реальных сценариях, позволяя им решать задачи, требующие актуальной информации и взаимодействия с внешним миром.
В связи с развитием агентов, использующих инструменты и API, возникла острая необходимость в надежных методах их оценки и сравнения. Простое измерение успешности выполнения задачи недостаточно; требуется комплексный анализ, учитывающий не только конечный результат, но и эффективность использования инструментов, устойчивость к ошибкам и способность адаптироваться к новым ситуациям. Разработка стандартизированных бенчмарков и метрик позволит объективно сравнивать различные архитектуры агентов и отслеживать прогресс в этой области, способствуя созданию более надежных и полезных интеллектуальных систем, способных решать сложные задачи в реальном мире. Такие методы оценки должны учитывать разнообразие инструментов, с которыми взаимодействуют агенты, и сложность задач, которые они решают, обеспечивая полную картину возможностей и ограничений каждой системы.
Ключевая проблема в развитии интеллектуальных агентов заключается в эффективном соединении понимания естественного языка и способности к выполнению конкретных действий. Недостаточно просто распознать запрос пользователя; необходимо преобразовать его в последовательность шагов, которые агент может предпринять для достижения поставленной цели. Это требует не только продвинутых моделей обработки языка, но и способности агента планировать, рассуждать и адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам. Успешное преодоление этого разрыва между лингвистическим анализом и практическими действиями открывает путь к созданию действительно автономных и полезных агентов, способных решать сложные задачи в реальном мире, будь то автоматизация бизнес-процессов или предоставление персонализированных услуг.
Инструментальное Тестирование: От Общих Навыков к Планированию Путешествий
ToolBench представляет собой базовую структуру для оценки способности агента взаимодействовать с разнообразными API. Данный фреймворк обеспечивает стандартизированный подход к тестированию, позволяя оценивать не только успешность вызова API, но и корректность обработки полученных данных. ToolBench включает в себя набор инструментов и метрик для анализа производительности агента при работе с различными API, охватывающими широкий спектр функциональности, от поиска информации до выполнения транзакций. Фреймворк позволяет проводить как автоматизированное, так и ручное тестирование, что обеспечивает гибкость и адаптивность к различным сценариям использования и потребностям разработчиков.
TravelPlanner и TravelBench представляют собой специализированные бенчмарки, предназначенные для оценки возможностей агентов в сфере разработки многодневных маршрутов и организации путешествий посредством диалогового взаимодействия. В отличие от базовых тестов, оценивающих простое взаимодействие с API, эти инструменты фокусируются на сложной задаче планирования, включающей выбор оптимальных вариантов размещения, транспорта и развлечений с учетом пользовательских предпочтений и динамически меняющихся условий. Бенчмарки позволяют оценить способность агента к последовательному планированию, адаптации к новым требованиям и ведению содержательного диалога с пользователем для уточнения деталей поездки.
В отличие от базовых тестов, оценивающих лишь способность агента к выполнению отдельных API-запросов, TravelPlanner и TravelBench предназначены для проверки более сложных когнитивных навыков. Эти бенчмарки требуют от агента не просто получения данных, а планирования многодневных маршрутов, логического вывода и адаптации к изменяющимся условиям и предпочтениям пользователя. Оценка ведется по способности агента учитывать различные ограничения, такие как бюджет, время в пути и доступность объектов, и динамически корректировать план в соответствии с новыми требованиями или непредвиденными обстоятельствами.
Разработка бенчмарков, таких как TravelPlanner и TravelBench, представляет собой существенный прогресс в оценке возможностей агентов решать практические задачи, встречающиеся в реальном мире. В отличие от предыдущих подходов, сосредоточенных на простых вызовах API, эти бенчмарки требуют от агентов планирования многодневных маршрутов, ведения диалога с пользователем и адаптации к изменяющимся условиям и предпочтениям. Это позволяет более точно оценить не только техническую способность агента взаимодействовать с инструментами, но и его способность к рассуждению, планированию и решению сложных проблем, что является ключевым для успешного применения в реальных сценариях.
Масштабирование Оценки в Реальных Городских Сценариях
MobilityBench представляет собой масштабируемую платформу для оценки агентов планирования маршрутов в реалистичных городских условиях, преодолевая ограничения существующих бенчмарков. В отличие от традиционных подходов, которые часто используют синтетические данные или ограниченные сценарии, MobilityBench обеспечивает возможность тестирования в разнообразных и сложных городских средах. Архитектура платформы позволяет проводить оценку большого количества агентов и сценариев, обеспечивая статистически значимые результаты. Масштабируемость достигается за счет использования API Replay Sandbox и оптимизированной инфраструктуры, что позволяет проводить эксперименты, имитирующие реальную нагрузку и обеспечивающие воспроизводимость результатов.
Для обеспечения реалистичности оценки агентов планирования маршрутов, MobilityBench использует данные реальных пользовательских запросов, собранных от сервиса Amap. База данных включает запросы из более чем 350 городов по всему миру, что позволяет проводить оценку в условиях, максимально приближенных к реальным паттернам и сложностям городской мобильности. Это обеспечивает более надежную и релевантную оценку производительности агентов в различных городских условиях и сценариях передвижения.
Для обеспечения воспроизводимости и возможности проведения масштабных экспериментов используется API Replay Sandbox. Данная система позволяет записывать и воспроизводить запросы к API сервисам маршрутизации, что исключает необходимость в реальном времени обращения к внешним API при тестировании агентов. Это позволяет избежать затрат, связанных с оплатой API запросов, а также минимизировать задержки, обусловленные сетевой инфраструктурой и загруженностью сервисов. Записанные запросы и ответы хранятся локально, обеспечивая детерминированность результатов и возможность многократного повторения экспериментов с идентичными условиями, что критически важно для надежной оценки производительности и сравнения различных алгоритмов планирования маршрутов.
Многомерный протокол оценки, используемый в MobilityBench, обеспечивает всестороннюю проверку производительности агентов маршрутизации, выходя за рамки традиционных метрик, таких как общее время в пути или пройденное расстояние. Протокол включает в себя оценку по нескольким ключевым параметрам, таким как надежность маршрута (устойчивость к перекрытиям дорог), эффективность использования ресурсов (например, потребление энергии для электромобилей) и удобство для пользователя (например, количество поворотов или пересадок). Анализ по этим различным измерениям позволяет получить более полное представление о сильных и слабых сторонах каждого агента, выявляя компромиссы между различными целями оптимизации и позволяя проводить более точное сравнение различных подходов к планированию маршрутов.
Уточнение Планирования Маршрутов: Предпочтения и Основные Алгоритмы
Современное планирование маршрутов выходит за рамки простого поиска кратчайшего пути, всё больше внимания уделяя индивидуальным предпочтениям пользователя и контексту ситуации. Вместо универсальных решений, системы теперь способны учитывать интересы путешественника — будь то посещение исторических мест, избегание пробок или выбор маршрутов с живописными видами. Такой подход позволяет формировать действительно персонализированный опыт, адаптируя маршрут не только к пункту назначения, но и к личным потребностям и желаниям. В результате, путешествие становится не просто перемещением из точки А в точку Б, а приятным и запоминающимся событием, максимально соответствующим ожиданиям пользователя.
Для повышения релевантности маршрутов используются рекомендательные модели, такие как INTSR, которые позволяют учитывать индивидуальные предпочтения пользователей. Данная система анализирует широкий спектр факторов, включая предыдущие поездки, указанные интересы и текущий контекст, чтобы выявить наиболее подходящие варианты маршрутов. Алгоритм INTSR не просто находит кратчайший путь, а приоритизирует маршруты, которые соответствуют личным предпочтениям пользователя, например, пролегают через интересные достопримечательности или предлагают определенный тип ландшафта. Таким образом, INTSR обеспечивает персонализированный подход к планированию поездок, делая путешествия более приятными и эффективными за счет адаптации маршрутов к потребностям каждого пользователя.
В основе современных систем планирования маршрутов, учитывающих индивидуальные предпочтения пользователя, лежат фундаментальные алгоритмы поиска пути, такие как алгоритм A и алгоритм Дейкстры. Эти алгоритмы, разработанные десятилетия назад, обеспечивают эффективное определение кратчайшего или оптимального пути между двумя точками в графе, представляющем дорожную сеть. Алгоритм Дейкстры, исследуя все возможные пути от начальной точки, гарантирует нахождение кратчайшего пути, однако может быть менее эффективен в больших сетях. Алгоритм A, в свою очередь, использует эвристическую функцию для оценки оставшегося расстояния до цели, что позволяет значительно сократить время поиска, особенно в сложных сценариях. Несмотря на развитие новых методов, эти алгоритмы остаются краеугольным камнем современных систем навигации, обеспечивая надежную и быструю маршрутизацию, которая затем дополняется персонализацией и учетом пользовательских предпочтений.
Внедрение усовершенствованных алгоритмов маршрутизации, учитывающих индивидуальные предпочтения пользователя, приводит к значительному повышению удовлетворенности от путешествий. Вместо простого поиска кратчайшего пути, современные системы способны формировать маршруты, соответствующие интересам конкретного человека — будь то посещение исторических мест, избегание пробок или выбор живописных дорог. Это достигается за счет интеграции рекомендательных моделей, анализирующих данные о предпочтениях и контексте, и использования проверенных временем алгоритмов поиска, таких как A* и алгоритм Дейкстры. В результате, пользователи получают не просто способ добраться из точки А в точку Б, а полноценный и приятный опыт путешествия, оптимизированный под их личные потребности и желания.
Исследование представляет собой попытку обуздать хаос реального мира, зафиксировать его в рамках воспроизводимого бенчмарка. Авторы стремятся к точности в планировании маршрутов, к оптимизации, граничащей с предвидением. Но системы, как известно, лишь отражают закономерности, а не управляют ими. Дональд Дэвис однажды заметил: «Программное обеспечение — это компромисс между тем, что нужно, и тем, что возможно». MobilityBench, несомненно, является шагом вперед в оценке агентов, однако следует помнить, что даже самый совершенный алгоритм не сможет учесть все переменные — пробки, ремонт дорог, внезапные изменения погоды. Бенчмарк лишь иллюзия контроля в мире, где случайность правит бал.
Что дальше?
Представленный набор инструментов, MobilityBench, претендует на оценку планирования маршрутов. Однако, истинная система — это не набор тестов, а развивающаяся экосистема ограничений. Каждый параметр, каждая метрика — это предсказание о будущем сбое, о той точке, где алгоритм столкнется с непредсказуемостью реального мира. Стремление к идеальному бенчмарку — это признание неспособности учесть все возможные отклонения, все случайные факторы, которые рано или поздно сделают любую оптимизацию бессмысленной.
Очевидно, что воспроизводимость, обеспечиваемая API-replay, — это иллюзия контроля. Система, которая никогда не дает сбой, мертва. Важнее не исключить ошибку, а создать условия для её проявления, для её анализа. Следующий шаг — не улучшение алгоритмов, а разработка инструментов для наблюдения за их деградацией, для понимания причин их неспособности адаптироваться к изменяющимся условиям.
В конечном счете, идеальное решение не оставит места для людей. Настоящая ценность заключается не в создании безупречного планировщика маршрутов, а в формировании системы, способной учиться на собственных ошибках, системы, в которой сбой — это не провал, а акт очищения, сигнал к перестройке и адаптации.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.22638.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Функциональные поля и модули Дринфельда: новый взгляд на арифметику
- Квантовая самовнимательность на службе у поиска оптимальных схем
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Реальность и Кванты: Где Встречаются Теория и Эксперимент
2026-02-27 17:14