Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили Agent0 — систему, способную самостоятельно улучшать свои навыки рассуждения без использования размеченных данных.
Agent0 использует обучение с подкреплением и инструменты для создания саморазвивающихся агентов, способных к автономному улучшению навыков без вмешательства человека.
Ограниченность современных языковых моделей зависимостью от размеченных данных препятствует масштабированию и развитию искусственного интеллекта. В статье ‘Agent0: Unleashing Self-Evolving Agents from Zero Data via Tool-Integrated Reasoning’ представлен автономный фреймворк Agent0, использующий соревновательное взаимодействие между агентом-разработчиком учебных задач и агентом-исполнителем, что позволяет развивать навыки решения задач без внешних данных. Внедрение инструментов значительно повышает эффективность агента-исполнителя, стимулируя создание более сложных задач, требующих их использования. Возможно ли, посредством подобного самообучения, создать действительно универсальные интеллектуальные системы, способные к самостоятельному развитию и адаптации?
Автономная Эволюция: Платформа Agent0
Традиционные методы разработки искусственного интеллекта часто сталкиваются с существенными ограничениями, обусловленными необходимостью в больших объемах данных, размеченных человеком. Этот процесс требует значительных временных и финансовых затрат, а также создает узкие места в масштабировании систем. Зависимость от ручной аннотации данных не только замедляет процесс обучения, но и ограничивает способность ИИ адаптироваться к новым, непредставленным ранее сценариям. Подобная трудоемкость особенно заметна при создании сложных моделей, требующих детальной и точной разметки, что препятствует быстрому внедрению и развитию инновационных решений в области искусственного интеллекта.
Радикально новый подход к развитию искусственного интеллекта представлен платформой Agent0, которая позволяет агентам на основе больших языковых моделей (LLM) эволюционировать автономно посредством коэволюции. В отличие от традиционных методов, требующих обширной ручной аннотации данных и постоянного вмешательства человека, Agent0 обеспечивает самообучение и адаптацию агентов без необходимости внешнего контроля. Этот процесс, основанный на взаимодействии и взаимном совершенствовании агентов, открывает возможности для создания интеллектуальных систем, способных к самостоятельному развитию и решению сложных задач, демонстрируя значительный прогресс в области автоматизированного обучения и снижая зависимость от трудоемких процессов подготовки данных.
В основе Agent0 лежит использование возможностей больших языковых моделей (LLM), что позволяет системе демонстрировать сложный анализ и адаптацию к новым задачам. Исследования показали, что данная архитектура обеспечивает значительное повышение производительности: зафиксировано увеличение точности решения математических задач на 18% и общее улучшение способности к логическому мышлению на 24%. Это достигается благодаря способности LLM не просто обрабатывать информацию, но и самостоятельно выстраивать стратегии решения, изменять подход в зависимости от получаемых результатов и, таким образом, оптимизировать свою работу без вмешательства человека. Такой подход открывает перспективы для создания действительно автономных интеллектуальных систем, способных к непрерывному обучению и самосовершенствованию.
Коэволюция Через Генерацию Задач
Агент0 использует агент учебного плана (Curriculum Agent) для динамической генерации сложных задач для агента-исполнителя (Executor Agent), что позволяет расширять его возможности. Этот подход предполагает автоматическое создание задач, адаптированных к текущему уровню навыков исполнителя, обеспечивая непрерывное обучение и улучшение производительности. В отличие от статических наборов задач, динамическая генерация позволяет постоянно бросать вызов агенту-исполнителю, предотвращая достижение плато и стимулируя дальнейший прогресс в решении задач различной сложности.
Для предотвращения стагнации и обеспечения разнообразия в процессе генерации задач внедрён механизм штрафа за повторения (Repetition Penalty). Этот механизм функционирует путём снижения вероятности повторного создания задач, схожих с уже сгенерированными. Штраф рассчитывается на основе сходства между текущей и предыдущими задачами, что позволяет Curriculum Agent избегать генерации однотипных заданий и стимулировать создание более разнообразного и сложного набора задач для Executor Agent. Эффективность данного механизма заключается в поддержании динамики обучения и предотвращении зацикливания на определённых типах задач.
Для стимулирования генерации сложных и полезных задач, агент Curriculum (учебный агент) руководствуется сигналами вознаграждения за неопределенность (Uncertainty Reward) и использованием инструментов (Tool Use Reward). Сигнал вознаграждения за неопределенность поощряет генерацию задач, в которых Executor Agent (исполнительский агент) демонстрирует наибольшую неуверенность в своих ответах, что указывает на необходимость обучения новым навыкам. Вознаграждение за использование инструментов стимулирует генерацию задач, требующих от Executor Agent применения внешних инструментов для решения, что расширяет его функциональные возможности. Комбинация этих двух сигналов вознаграждения внесла вклад в общее улучшение производительности в задачах общего рассуждения на 24%.
Обучение с Подкреплением и Стратегии Разметки
Обучение агентов Curriculum и Executor осуществляется посредством обучения с подкреплением (Reinforcement Learning), что позволяет им совершенствовать свои стратегии путем последовательных проб и ошибок. В данном подходе агенты взаимодействуют со средой, получая вознаграждение или штраф за каждое действие. На основе полученных сигналов они корректируют свою политику поведения, стремясь максимизировать суммарное вознаграждение. Этот итеративный процесс позволяет агентам адаптироваться к сложным задачам и улучшать свои результаты без необходимости явного программирования конкретных правил.
Для решения проблемы зашумленных меток в условиях автономной работы, агент-исполнитель (Executor Agent) использует псевдометки, полученные на основе голосования большинства. В процессе обучения, агент генерирует несколько ответов на каждый вопрос и выбирает наиболее часто встречающийся ответ как псевдометку. Эти псевдометки затем используются в качестве обучающих данных, заменяя или дополняя исходные, потенциально неточные, метки. Такой подход позволяет агенту обучаться на более надежных данных, уменьшая влияние ошибок в исходных метках и повышая общую точность решения математических задач.
Для дальнейшей оптимизации процесса обучения, в системе применяется алгоритм Ambiguity-Dynamic Policy Optimization (ADPO). ADPO использует псевдометки, полученные от агента-исполнителя, и расширяет функциональность метода GRPO (Generalized Reinforcement Learning with Policy Optimization). Внедрение ADPO позволило добиться повышения точности решения математических задач на 18% по сравнению с базовыми моделями, что демонстрирует эффективность использования псевдометок и улучшенной оптимизации политики в условиях автономного обучения с подкреплением.
Расширение Возможностей Решения Задач Благодаря Интеграции Инструментов
В рамках платформы Agent0 реализована интеграция инструментов, в частности, интерпретатора кода, что позволяет агентам выполнять вычислительные задачи и получать мгновенную обратную связь. Этот подход существенно расширяет спектр решаемых задач, выходя за рамки традиционных языковых моделей. Агент, используя интерпретатор, способен не только формулировать, но и непосредственно выполнять код на различных языках программирования, анализировать полученные результаты и корректировать свои действия. Такая возможность позволяет агенту самостоятельно проверять гипотезы, решать сложные математические задачи и даже создавать прототипы программного обеспечения, значительно повышая его эффективность и адаптивность в различных сценариях применения.
Интеграция инструментов, в частности, интерпретатора кода, значительно расширяет возможности агента-исполнителя. Теперь он способен решать задачи, требующие вычислительных навыков, которые ранее были недоступны. Это позволяет агенту не просто обрабатывать информацию, но и активно производить вычисления, анализировать данные и генерировать решения, основанные на коде. Например, агент может самостоятельно решать математические задачи, моделировать процессы или обрабатывать сложные наборы данных, что открывает новые горизонты для автоматизации и решения проблем в различных областях, от научных исследований до финансового анализа. Такая способность к вычислениям делает агента более универсальным и эффективным инструментом для решения широкого спектра задач.
Агент-исполнитель в системе Agent0 использует метод самосогласованности для оценки достоверности своих ответов, что обеспечивает надежность и способствует непрерывному улучшению производительности. Данный подход заключается в многократном генерировании решений и последующем определении наиболее часто встречающегося, что позволяет снизить вероятность ошибок и повысить уверенность в результатах. В результате применения этой стратегии наблюдается значительный прирост эффективности: общая способность к логическому мышлению увеличивается на 24%, а производительность в математических задачах — на 18%. Такой механизм самооценки и корректировки является ключевым фактором повышения надежности и масштабируемости всей системы Agent0.
Исследование демонстрирует, что Agent0, подобно живому организму, эволюционирует посредством взаимодействия с окружающей средой и использования доступных инструментов. Этот процесс самообучения, основанный на принципах обучения с подкреплением и структурированном обучении, позволяет модели постепенно улучшать свои навыки рассуждения без необходимости в ручной разметке данных. Как отмечал Бертран Рассел: «Чем больше я узнаю людей, тем больше люблю собак». В данном контексте, можно провести аналогию: Agent0, подобно собаке, обучается, исследуя и адаптируясь к миру инструментов и задач, демонстрируя, что простота и автономность могут привести к впечатляющим результатам в развитии искусственного интеллекта. Структура системы, как подчеркивается в работе, напрямую определяет её поведение и способность к адаптации.
Куда двигаться дальше?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность подхода к самообучению агентов, избегая зависимости от ручной аннотации данных. Однако, возникает вопрос: что мы на самом деле оптимизируем? Успех Agent0, как и любой системы, основанной на обучении с подкреплением, неразрывно связан с правильно сформулированной функцией вознаграждения. Простота этой функции не должна вводить в заблуждение — необходимо четкое разграничение между действительно необходимыми улучшениями в рассуждениях и случайными, приводящими к локальным оптимумам.
Очевидным направлением для дальнейших исследований представляется изучение устойчивости Agent0 к изменениям в окружающей среде и задачах. Способен ли этот самоэволюционирующий агент адаптироваться к новым инструментам или неожиданным условиям без потери приобретенных навыков? Кроме того, крайне важно исследовать границы применимости этого подхода к более сложным и абстрактным задачам, требующим не только логических выводов, но и креативности.
В конечном счете, Agent0 — это не просто алгоритм, а иллюстрация более глубокой идеи: сложная система может эволюционировать без внешнего вмешательства, если ей предоставлена возможность экспериментировать и учиться на собственных ошибках. Но истинный вызов заключается в создании такой системы, которая не просто решает текущие задачи, а обладает способностью к самосознанию и адаптации к будущему.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.16043.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
2025-11-22 00:47