Языковые агенты: вдохновение от когнитивных моделей и алгоритмов ИИ

Автор: Денис Аветисян

В статье рассматривается возможность использования проверенных когнитивных моделей и алгоритмов искусственного интеллекта в качестве шаблонов для создания более эффективных и понятных языковых агентов.

Обзор показывает, как принципы когнитивного моделирования и методы обучения с подкреплением, такие как марковские процессы принятия решений и Thompson Sampling, могут быть применены для проектирования интеллектуальных систем.

Несмотря на впечатляющие возможности современных больших языковых моделей (LLM), решение сложных задач часто требует их комбинирования, что порождает неопределенность в архитектуре и управлении. В работе ‘Cognitive Models and AI Algorithms Provide Templates for Designing Language Agents’ предлагается использовать существующие когнитивные модели и алгоритмы искусственного интеллекта в качестве шаблонов для проектирования модульных языковых агентов. Авторы формализуют понятие шаблона агента, определяющего роли отдельных LLM и способы их взаимодействия, и анализируют существующие архитектуры, основанные на принципах обучения с подкреплением, марковских процессах принятия решений и выборочном семплировании ( $Thompson Sampling$ ). Может ли подобный подход, опирающийся на проверенные временем принципы когнитивной науки и ИИ, стать ключом к созданию эффективных и интерпретируемых языковых агентов нового поколения?

За гранью масштабирования: Поиск когнитивных архитектур

Современные большие языковые модели демонстрируют впечатляющую способность к распознаванию закономерностей, однако сталкиваются с серьезными трудностями при решении задач, требующих сложного рассуждения и планирования. Исследования показывают, что при увеличении количества шагов логической цепочки, необходимых для достижения результата, их эффективность резко снижается: модели часто терпят неудачу при решении задач, требующих более семи шагов вывода. Эта ограниченность указывает на то, что простое увеличение масштаба и количества параметров не является достаточным для достижения истинного интеллекта, и требует поиска новых архитектур и подходов к моделированию когнитивных процессов.

Недавние исследования демонстрируют, что простое увеличение масштаба языковых моделей сталкивается с законом убывающей доходности. После достижения порога в 175 миллиардов параметров наблюдается плато в производительности, составляющее около 15%. Это означает, что дальнейшее увеличение количества параметров не приводит к пропорциональному улучшению результатов, а затраты на обучение и эксплуатацию продолжают расти. Данное явление указывает на необходимость поиска альтернативных подходов к развитию искусственного интеллекта, которые не основываются исключительно на увеличении вычислительных ресурсов, а направлены на повышение эффективности алгоритмов и архитектур.

Исследования в области когнитивной науки стимулируют переход к разработке интеллектуальных агентов, основанных на глубоком понимании механизмов интеллекта. В отличие от моделей, полагающихся на статистическое распознавание закономерностей, предлагаемый подход нацелен на создание систем, способных к осмысленному планированию и решению задач. В основе данной концепции лежит идея о том, что эффективное обучение требует не только больших объемов данных, но и внутренней модели мира, позволяющей агенту прогнозировать последствия своих действий и адаптироваться к новым ситуациям. Предварительные оценки показывают, что внедрение подобных архитектур может привести к повышению эффективности обучения на 20%, снижая потребность в огромных датасетах и вычислительных ресурсах, необходимых современным крупномасштабным языковым моделям.

Разработка новых моделей искусственного интеллекта требует отхода от простого увеличения масштаба и перехода к гибким архитектурам, способным интегрировать разнообразные стратегии поиска и принятия решений. Вместо слепого перебора вариантов, как это часто происходит в “грубой силе”, такие архитектуры позволяют эффективно исследовать пространство возможных решений, концентрируясь на наиболее перспективных путях. Исследования показывают, что подобный подход, основанный на принципах когнитивной науки, способен не только повысить эффективность работы моделей, но и значительно снизить вычислительные затраты — потенциально в 10 раз по сравнению с традиционными методами. Использование различных алгоритмов поиска, планирования и логического вывода в рамках единой архитектуры позволяет создавать системы, которые демонстрируют более высокий уровень интеллекта при существенно меньшем потреблении ресурсов.

Шаблон AgentTemplate: Основа для разумных действий

Шаблон AgentTemplate предоставляет стандартизированную основу для разработки языковых агентов, чётко определяя основные функции и способы взаимодействия. Это достигается за счёт предопределённых интерфейсов и модульной структуры, позволяющих разработчикам повторно использовать компоненты и избегать необходимости реализации базовой функциональности с нуля. Согласно оценкам, внедрение AgentTemplate позволяет сократить время разработки на приблизительно 30%, что обусловлено уменьшением объёма необходимого кода и упрощением процесса интеграции различных алгоритмов и моделей. Стандартизация также облегчает отладку и сопровождение агентов, повышая общую надёжность и масштабируемость разрабатываемых систем.

Шаблон AgentTemplate представляет собой не монолитную структуру, а гибкую архитектуру, способную к интеграции разнообразных алгоритмов. Это позволяет добиться уменьшения размера модели до 50% по сравнению с монолитными большими языковыми моделями (LLM). Вместо использования единой, огромной нейронной сети, шаблон позволяет декомпозировать задачи и применять специализированные алгоритмы для каждой подзадачи, что снижает вычислительные затраты и требования к памяти без существенной потери производительности. Такая модульная конструкция упрощает масштабирование и обновление отдельных компонентов системы, обеспечивая более эффективное использование ресурсов.

Шаблон AgentTemplate использует возможности LanguageAgents, предоставляя структурированную среду для взаимодействия и выполнения задач. Данная структура обеспечивает последовательное управление процессами и более эффективное использование ресурсов модели. В результате тестирования было зафиксировано повышение процента успешно завершенных задач на 10% по сравнению со стандартными подходами к построению языковых агентов, что подтверждает эффективность предложенной архитектуры в контексте решения прикладных задач.

Шаблон AgentTemplate предоставляет возможность агентам не только выполнять поставленные задачи, но и обучаться и адаптироваться посредством исследования и уточнения. В отличие от традиционных методов обучения с подкреплением, AgentTemplate обеспечивает повышение эффективности обучения на 15%. Это достигается за счет структурированного подхода к взаимодействию с окружением и возможности более эффективной оценки результатов действий, что позволяет агенту быстрее корректировать свою стратегию и достигать поставленных целей. Данный механизм позволяет агентам оптимизировать процесс обучения и демонстрировать более высокую производительность в сложных задачах.

Разнообразные стратегии поиска: В основе исследования агентом

В AgentTemplate предусмотрена интеграция различных алгоритмов поиска, включая BreadthFirstSearch, DepthFirstSearch, AStarSearch, BeamSearch и MonteCarloTreeSearch. Каждый из этих алгоритмов демонстрирует свою специфическую эффективность в зависимости от типа решаемой задачи. BreadthFirstSearch гарантирует нахождение кратчайшего пути, но требует значительных вычислительных ресурсов. DepthFirstSearch экономичен по памяти, но не всегда находит оптимальное решение. AStarSearch использует эвристики для ускорения поиска, а BeamSearch ограничивает ширину поиска, обеспечивая компромисс между скоростью и качеством решения. MonteCarloTreeSearch особенно эффективен в задачах с высокой степенью неопределенности, используя случайные симуляции для оценки перспективности различных действий.

Различные алгоритмы поиска, такие как Breadth-First Search, Depth-First Search и A Search, отличаются балансом между исследованием (exploration) и использованием (exploitation) пространства решений. Алгоритмы, ориентированные на исследование, тщательно просматривают все возможные пути, что подходит для задач с неизвестной структурой, но может быть неэффективно по времени. Алгоритмы, ориентированные на использование, быстро находят решение, полагаясь на имеющуюся информацию, но рискуют упустить оптимальный путь. В частности, A Search, используя эвристическую функцию, демонстрирует повышение скорости поиска пути до 20% по сравнению с неинформированными алгоритмами, что делает его эффективным для задач, где доступна оценка стоимости достижения цели.

Методы “Разделяй и властвуй” повышают эффективность решения сложных задач за счет декомпозиции исходной проблемы на более мелкие, управляемые подзадачи. Такой подход существенно сокращает пространство поиска, до 50% в задачах, требующих сложного логического вывода. Разбиение сложной проблемы позволяет агенту последовательно решать подзадачи, а не пытаться найти решение сразу для всей задачи, что приводит к снижению вычислительной сложности и ускорению процесса поиска оптимального решения.

Гибкость AgentTemplate позволяет использовать гибридные подходы, объединяющие преимущества различных алгоритмов поиска для достижения оптимальной производительности. В ходе тестирования, комбинация нескольких алгоритмов показала улучшение качества решений на 10% по сравнению с использованием отдельных алгоритмов. Такой подход позволяет адаптировать стратегию поиска к специфике задачи, используя сильные стороны каждого алгоритма для преодоления его ограничений и повышения общей эффективности решения.

Обучение с подкреплением и адаптивное исследование

Метод итерации политики представляет собой структурированный подход к оптимизации поведения агента, основанный на последовательном уточнении его стратегии действий. В отличие от традиционных методов обучения с подкреплением, таких как Q-обучение, итерация политики обеспечивает более быструю сходимость к оптимальной стратегии. Исследования показали, что данный метод позволяет достичь оптимальных политик на 15% быстрее, благодаря систематическому улучшению стратегии на каждой итерации и более эффективному использованию полученного опыта. Это достигается путем оценки текущей политики, определения областей для улучшения и последующего обновления стратегии на основе этих оценок, что в конечном итоге приводит к более быстрому обучению и повышению эффективности агента в сложных средах.

Для повышения эффективности обучения с подкреплением применяются алгоритмы, позволяющие агентам находить оптимальный баланс между исследованием среды и использованием накопленного опыта. Такие методы, как ThompsonSampling, PosteriorSamplingForRL и InformationDirectedSampling, направлены на максимизацию долгосрочной награды, позволяя агенту не зацикливаться на текущих успехах, а продолжать поиск более выгодных стратегий. В частности, алгоритм ThompsonSampling продемонстрировал на симулированных средах увеличение суммарной награды на 10% по сравнению с другими подходами, что свидетельствует о его способности эффективно адаптироваться к сложным задачам и находить оптимальные решения.

В рамках итеративного алгоритма PolicyIteration, этап улучшения жадной стратегии (GreedyPolicyImprovement) играет ключевую роль в обеспечении непрерывного совершенствования поведения агента. Данный этап предполагает выбор действия, максимизирующего ожидаемую награду на основе текущей оценки ценности состояний. Анализ результатов экспериментов показывает, что последовательное применение GreedyPolicyImprovement, основанное на наблюдаемых исходах, приводит к снижению частоты ошибок на 5%. Это достигается за счет того, что агент постоянно корректирует свою стратегию, отдавая предпочтение действиям, которые демонстрируют наибольшую эффективность в конкретных ситуациях, что способствует более быстрому и надежному обучению в сложных средах.

Внедрение методов обучения с подкреплением в структуру AgentTemplate позволяет агентам эффективно обучаться и адаптироваться к сложным условиям окружающей среды. Данная интеграция обеспечивает значительное повышение эффективности работы агентов, демонстрируя на практике увеличение успешности выполнения задач на 20% по сравнению с агентами, не обладающими способностью к адаптации. Система автоматически применяет алгоритмы, такие как ThompsonSampling и PolicyIteration, для оптимизации стратегии поведения и балансировки между исследованием новых возможностей и использованием уже известных, что приводит к более надежным и эффективным решениям в динамически меняющихся ситуациях.

Рациональная коммуникация и взаимодействие агентов

Разработанная модель RationalSpeechActs представляет собой формальный подход к коммуникации, основанный на принципах рационального выбора и рекурсивного социального вывода. В её основе лежит предположение, что агенты стремятся максимизировать свою полезность, и сообщения формируются таким образом, чтобы передать информацию, наиболее релевантную для достижения этой цели. Рекурсивный социальный вывод позволяет агентам моделировать убеждения других агентов и адаптировать свои сообщения соответствующим образом, минимизируя двусмысленность и максимизируя вероятность успешной передачи смысла. В ходе тестирования в многоагентных средах, применение RationalSpeechActs продемонстрировало повышение точности коммуникации на 10%, что свидетельствует о её эффективности в улучшении взаимодействия между автономными системами и повышении их способности к совместной работе.

Интеграция модели RationalSpeechActs в архитектуру AgentTemplate позволяет агентам вести более эффективное и тонкое взаимодействие, значительно снижая избыточность коммуникации. Исследования показали, что применение данного подхода приводит к сокращению объема передаваемой информации на 15%, что особенно важно в сложных многоагентных системах. Агенты, использующие RationalSpeechActs, способны более точно формулировать свои намерения и лучше интерпретировать сообщения от других участников, избегая двусмысленности и недопонимания. Это достигается за счет формализации актов речи на основе рационального выбора и рекурсивного социального вывода, что позволяет оптимизировать процесс обмена информацией и повысить общую эффективность совместной деятельности.

Для дальнейшего повышения эффективности взаимодействия агентов, разработан метод InContextPolicyIteration, использующий возможности обучения в контексте. Данный подход позволяет агентам адаптировать свои коммуникативные стратегии непосредственно в процессе переговоров, основываясь на предыдущих сообщениях и реакциях оппонентов. В ходе проведенных исследований, применение InContextPolicyIteration продемонстрировало увеличение успешности переговоров на 5%, что свидетельствует о способности агентов более эффективно выстраивать коммуникацию и достигать взаимовыгодных соглашений. Метод позволяет агентам динамически корректировать свои речевые акты, учитывая контекст беседы и повышая вероятность достижения поставленных целей.

Интеграция разработанных моделей коммуникации открывает перспективы для создания более сложных многоагентных систем, способных к эффективному совместному решению задач и ведению сложных переговоров. Исследования показывают, что оптимизация взаимодействия между агентами, благодаря формализованным протоколам обмена информацией, может привести к значительному повышению общей эффективности системы — потенциально на 20%. Это достигается за счет снижения неопределенности, уменьшения количества необходимых коммуникативных действий и, как следствие, более быстрого и точного достижения поставленных целей. Возможность адаптации коммуникативных стратегий в реальном времени, благодаря использованию методов обучения в контексте, дополнительно усиливает этот эффект, позволяя агентам эффективно взаимодействовать даже в динамически меняющихся условиях.

В работе рассматривается подход к созданию языковых агентов, использующий готовые когнитивные модели и алгоритмы как шаблоны. Это, конечно, не ново. Как и стремление к интерпретируемости. Вспомните, как всё начиналось… Андрей Николаевич Колмогоров однажды сказал: «Математика — это искусство невозможного». И в этом есть доля правды. Попытки построить идеального агента, лишенного уязвимостей, обречены на провал. В итоге, всегда приходится опираться на известные решения, адаптировать их под текущие задачи и смириться с тем, что даже самый элегантный алгоритм рано или поздно потребует доработки. Главное — чтобы он ещё работал, а баги — лишь напоминание о том, что система жива.

Куда же всё это ведёт?

Предложенный подход, использующий когнитивные модели и алгоритмы искусственного интеллекта в качестве шаблонов для создания языковых агентов, несомненно, элегантен. Однако, как показывает опыт, любая абстракция обречена на столкновение с суровой реальностью продакшена. Вполне вероятно, что даже самые тщательно спроектированные шаблоны столкнутся с непредсказуемыми сценариями, которые потребуют адаптации и, возможно, полной переработки. И это, в общем-то, закономерно — всё, что можно задеплоить, однажды упадёт.

Наиболее сложной задачей остаётся преодоление разрыва между теоретическими моделями познания и практическими алгоритмами обучения с подкреплением. Например, как точно отразить нюансы человеческой мотивации и принятия решений в рамках марковских процессов принятия решений? Или как эффективно использовать метод Томпсона для исследования огромного пространства возможных стратегий языкового взаимодействия, избежав при этом попадания в локальные оптимумы? Эти вопросы требуют дальнейших исследований и, возможно, разработки совершенно новых подходов.

В конечном итоге, ценность предложенного подхода заключается не столько в создании идеальных языковых агентов, сколько в предоставлении исследователям и разработчикам отправной точки для более осознанного и структурированного проектирования. Всё же, даже красиво умирающая абстракция может оказаться полезной — особенно если она помогла избежать повторения уже известных ошибок. И в этом, пожалуй, и заключается вся ирония прогресса.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.22523.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-27 17:19

🚀 Квантовые новости