Автор: Денис Аветисян
Новая архитектура позволяет языковым моделям эффективно рассуждать и действовать в динамичных, ограниченных по времени условиях.
В статье представлена среда Real-Time Reasoning Gym и архитектура AgileThinker, объединяющая реактивные и планирующие парадигмы для создания агентов, способных к адаптивному поведению.
В условиях динамично меняющейся среды, традиционные подходы к построению агентов часто оказываются неспособны к принятию своевременных и логически обоснованных решений. В работе ‘Real-Time Reasoning Agents in Evolving Environments’ предложен новый подход к решению данной проблемы, основанный на концепции «реального времени» для агентов, действующих в изменчивых условиях. Авторы демонстрируют, что даже самые современные языковые модели испытывают трудности при балансировании между глубиной рассуждений и скоростью реакции, и представляют архитектуру AgileThinker, объединяющую реактивные и планирующие парадигмы. Способна ли предложенная архитектура стать основой для создания действительно интеллектуальных агентов, способных эффективно действовать в реальном времени и адаптироваться к непредсказуемым изменениям окружающей среды?
Истинная Элегантность в Реальном Времени
Традиционные языковые модели испытывают трудности при принятии динамических решений из-за вычислительных ограничений. AgileThinker демонстрирует статистически значимое преимущество (p < 0.05) над подходами с единым агентом при увеличении когнитивной нагрузки и временного давления, адаптируясь к изменяющимся условиям. Гибкое переключение между режимами мышления минимизирует вычислительные издержки, подобно математической точности.
Двойная Архитектура для Динамических Задач
AgileThinker объединяет ‘Реактивного Агента’ для немедленных действий и ‘Планирующего Агента’ для стратегического предвидения, работающих параллельно. Динамическое распределение ресурсов обеспечивает баланс между скоростью реакции и глубиной обдумывания. Система оптимизирует производительность, адаптируя активность агентов к сложности задачи и доступному времени.
‘Количество Токенов’ служит прокси для вычислительных затрат, контролируя ‘Планирующего Агента’ и гарантируя своевременные действия. Продемонстрирована почти линейная корреляция между токенами и временем выполнения, обеспечивая предсказуемость и эффективность.
Строгий Тест для Разумных Систем
Для оценки рассуждений в реальном времени разработана платформа ‘Real-Time Reasoning Gym’ с динамическими играми – ‘Freeway Game’, ‘Snake Game’ и ‘Overcooked Game’. Платформа систематически манипулирует ‘Когнитивной Нагрузкой’ и ‘Временным Давлением’, точно измеряя способности агента. Контроль ресурсов осуществляется посредством ‘Количества Токенов’, подтверждая абстракцию времени как функции от используемых токенов.
Эффективное управление ресурсами критично для оптимальной производительности в динамических средах. Оптимизация использования токенов снижает временные затраты и повышает надежность системы.
Баланс Скорости и Стратегии
Для обеспечения работы ‘Реактивного Агента’ в строгих временных рамках применяется метод ‘Budget Forcing’, ограничивающий количество генерируемых токенов. Это позволяет достичь быстрых ответов без ущерба для стратегической направленности, определяемой ‘Планирующим Агентом’. AgileThinker превосходит подходы с единым агентом в динамически меняющихся условиях, демонстрируя статистически значимое преимущество (p < 0.05) при высокой когнитивной нагрузке.
Ограничение объема токенов является компромиссом, обеспечивающим баланс между скоростью реакции и стратегической глубиной.
Путь к Масштабированию и Обобщению
Интеграция ‘Code-as-Policy’ с ‘Планирующим Агентом’ перспективна для повышения эффективности и надежности планирования. Такой подход формализует ограничения и цели в виде исполняемого кода, обеспечивая точное и предсказуемое поведение. Использование моделей семейства ‘DeepSeek Models’ создает основу для дальнейшего масштабирования и обобщения архитектуры AgileThinker, обеспечивая высокую производительность и способность к обучению на больших объемах данных.
‘Real-Time Reasoning Gym’ предоставляет ценную платформу для сравнительного анализа и продвижения исследований в области рассуждений в реальном времени. Стандартизированные среды и метрики способствуют объективной оценке различных подходов и ускоряют разработку совершенных алгоритмов.
Исследование, представленное в статье, демонстрирует стремление к созданию агентов, способных к рассуждениям в реальном времени и адаптации к меняющимся условиям. Этот подход перекликается с фундаментальным принципом, который сформулировал Алан Тьюринг: “Иногда люди, которые кажутся сумасшедшими, на самом деле просто видят вещи, которые другие не видят.” Тьюринг, будучи пионером в области вычислительной техники, предвидел необходимость создания систем, способных к нетривиальному мышлению и решению сложных задач. AgileThinker, объединяя реактивные и планирующие парадигмы, стремится к подобной гибкости, позволяя агенту оперативно реагировать на текущую ситуацию и одновременно разрабатывать долгосрочные стратегии. Это подтверждает, что элегантность решения заключается не в его краткости, а в его способности к логическому завершению и корректности даже в динамичной среде.
Что впереди?
Представленная работа, хоть и демонстрирует прогресс в создании агентов, способных к рассуждениям в реальном времени, лишь подчеркивает глубинную сложность проблемы. Успешное объединение реактивных и планирующих парадигм не устраняет фундаментального противоречия между необходимостью быстроты и стремлением к оптимальности. Алгоритмическая элегантность, как известно, требует жертв, и пока неясно, какие компромиссы являются допустимыми в контексте динамически меняющихся сред.
Будущие исследования должны быть сосредоточены на формализации понятия “адекватности” рассуждений. Достаточно ли того, что агент “работает на тестах”, или необходимо доказать корректность его действий в любой возможной ситуации? Использование принципов двойственного мышления представляется перспективным направлением, однако требует строгого математического обоснования.
Более того, необходимо критически оценить предположение о том, что большие языковые модели, изначально предназначенные для обработки естественного языка, могут служить надежной основой для создания разумных агентов. Возможно, истинный прогресс требует разработки принципиально новых архитектур, вдохновленных не биологическими, а математическими принципами. Простота и доказуемость должны превалировать над эвристической сложностью.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.04898.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Визуальное мышление нового поколения: V-Thinker
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовые эксперименты: новый подход к воспроизводимости
- Симметрия в квантовом машинном обучении: поиск оптимального баланса
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
2025-11-11 02:34