Автор: Денис Аветисян
Новое поколение ИИ-систем выходит за рамки простого ответа на запросы, стремясь к самостоятельному достижению поставленных задач.
В статье анализируется переход от систем, основанных на обработке запросов, к сложным архитектурам, ориентированным на достижение целей и включающим инструменты управления, отслеживания и компоновки.
Несмотря на впечатляющий прогресс в генеративных моделях, переход к действительно автономным системам требует принципиально иной архитектуры. Данная работа, ‘From Prompt-Response to Goal-Directed Systems: The Evolution of Agentic AI Software Architecture’, анализирует эволюцию архитектуры агентного ИИ, выявляя смещение от простых систем «вопрос-ответ» к сложным, ориентированным на цели структурам, делая акцент на управлении, наблюдаемости и компоновке. Предлагается референсная архитектура, таксономия топологий многоагентных систем и чек-лист для внедрения в корпоративной среде. Каковы перспективы стандартизации протоколов и контрактов для обеспечения масштабируемой и безопасной автономии в будущих системах агентного ИИ?
За гранью Бессостояния: Рождение Агентных Систем
Традиционные генеративные модели искусственного интеллекта функционируют как системы, не сохраняющие состояние — “безгосударственные” системы, реагирующие на каждый запрос как на изолированное событие. Это означает, что каждая новая подсказка обрабатывается без учета предыдущих взаимодействий или накопленной информации, что существенно ограничивает их применимость в реальных задачах. Отсутствие “памяти” препятствует решению сложных, многоэтапных задач, требующих последовательного анализа и адаптации, и делает невозможным создание систем, способных к долгосрочному планированию или обучению на собственном опыте. В результате, такие модели часто демонстрируют неспособность к поддержанию контекста в диалоге, решению проблем, требующих запоминания промежуточных результатов, или выполнению задач, требующих постоянной адаптации к меняющимся условиям.
Наблюдается переход к так называемому «агентному ИИ» — системам, которые, в отличие от традиционных генеративных моделей, обладают сохраняемым состоянием и способностью к автономным действиям. Вместо простого ответа на запрос, эти системы способны планировать и выполнять сложные задачи, запоминая предыдущие шаги и адаптируясь к изменяющимся обстоятельствам. Это достигается за счет интеграции механизмов памяти, обучения с подкреплением и целеполагания, позволяющих агентам действовать проактивно, а не только реактивно. В результате, агентный ИИ открывает новые возможности для автоматизации сложных процессов, требующих долгосрочного планирования и адаптации, в сферах от управления финансами до научного поиска и разработки.
Переход к автономным системам искусственного интеллекта требует принципиально новой архитектуры, известной как архитектура замкнутого контура управления. В отличие от традиционных моделей, реагирующих на каждый запрос изолированно, данная архитектура позволяет системе поддерживать устойчивое состояние, накапливать опыт и адаптироваться к меняющимся условиям. Она функционирует как цикл обратной связи: система выполняет действие, оценивает результат, корректирует стратегию и повторяет процесс. Благодаря этому подходу, агенты искусственного интеллекта способны не только решать конкретные задачи, но и учиться на своих ошибках, оптимизировать свою деятельность и достигать долгосрочных целей, что открывает перспективы для создания действительно интеллектуальных и автономных систем.
Архитектурные Основы: Восприятие и Планирование
Эффективное функционирование агента напрямую зависит от надежности восприятия окружающей среды, однако циклы восприятия подвержены задержкам, особенно при использовании векторных баз данных. Векторные базы данных, несмотря на свою эффективность в поиске семантически близких данных, вносят существенные задержки из-за необходимости выполнения операций поиска по многомерным пространствам и последующей обработки результатов. Эти задержки могут значительно снизить скорость реакции агента и, следовательно, его способность эффективно функционировать в динамичной среде. Проблема усугубляется при работе с большими объемами данных и сложными запросами, требующими расширенного поиска и фильтрации.
Для компенсации задержек, связанных с циклами восприятия, особенно в векторных базах данных, архитектуры памяти должны стратегически управлять ресурсами посредством бюджетирования контекстного окна и политик кэширования “ключ-значение”. Бюджетирование контекстного окна подразумевает динамическое распределение объема памяти, выделяемого для хранения контекста, в зависимости от приоритета и релевантности информации. Политики кэширования “ключ-значение” оптимизируют доступ к часто используемым данным, сохраняя их в быстродоступной памяти, что позволяет минимизировать обращения к более медленным уровням хранения. Эффективное сочетание этих двух подходов позволяет повысить скорость обработки информации и снизить общую задержку, что критически важно для реализации эффективного агента.
Планирование в данной архитектуре выигрывает от сочетания декомпозиции высокого уровня, реализуемой посредством ‘Neural Design’, и детерминированных ограничений, обеспечиваемых ‘Symbolic Design’. ‘Neural Design’ позволяет системе генерировать планы на основе вероятностных моделей и обучения, эффективно справляясь со сложными и неструктурированными задачами. В то же время, ‘Symbolic Design’ обеспечивает формальную верификацию и гарантии выполнения, используя логические правила и ограничения для обеспечения надежности и предсказуемости. Комбинирование этих подходов позволяет достичь баланса между гибкостью и надежностью, что критически важно для эффективного функционирования агента в реальных условиях.
Оркестровка и Управление: Многоагентные Топологии
Различные топологии многоагентных систем, такие как ‘Оркестратор-Исполнитель’ и ‘Маршрутизатор-Решатель’, предоставляют специализированные решения для декомпозиции задач. В топологии ‘Оркестратор-Исполнитель’ централизованный агент-оркестратор распределяет подзадачи между несколькими агентами-исполнителями, обеспечивая координацию и контроль. В свою очередь, архитектура ‘Маршрутизатор-Решатель’ предполагает, что агент-маршрутизатор направляет запросы к специализированным агентам-решателям, каждый из которых оптимизирован для решения определенного типа задач. Выбор конкретной топологии зависит от характера задачи, требуемого уровня координации и вычислительных ресурсов.
Иерархическая командная структура и архитектура роя представляют собой два основных подхода к организации многоагентных систем. Иерархическая структура предполагает наличие четко определенных уровней управления, где каждый агент подчиняется вышестоящему, обеспечивая централизованный контроль и предсказуемость действий. В противоположность этому, архитектура роя характеризуется децентрализованной координацией, где агенты взаимодействуют напрямую друг с другом, обмениваясь информацией и принимая решения коллективно, что повышает устойчивость и адаптивность системы к изменениям внешней среды. Оба подхода имеют свои преимущества и недостатки и выбор между ними зависит от конкретных требований к системе и решаемой задаче.
Парадигма ReAct (Reason + Act) и метод «Дерево мыслей» (Tree of Thoughts) играют ключевую роль в обеспечении адаптивного поведения в системах многоагентного управления с обратной связью. ReAct позволяет агентам комбинировать рассуждения (генерация мысленных шагов) с действиями, что способствует более эффективному решению задач в динамических средах. «Дерево мыслей» расширяет эту концепцию, позволяя агентам исследовать несколько путей рассуждений и оценивать их потенциальные результаты перед выполнением действий, что повышает надежность и результативность принятия решений в сложных ситуациях, требующих планирования и стратегического подхода. Оба метода обеспечивают возможность агентам корректировать свои действия на основе полученной обратной связи, что необходимо для функционирования в условиях неопределенности и изменения обстоятельств.
Инфраструктура и Управление: Обеспечение Безопасности Агентной Экосистемы
API-шлюз выступает в роли централизованной точки управления в системах, основанных на агентах, обеспечивая контроль над аутентификацией, маршрутизацией запросов и ограничением частоты обращений (rate limiting). Он позволяет верифицировать запросы от агентов и внешних источников, направлять их к соответствующим сервисам и предотвращать перегрузку системы путем ограничения количества запросов в единицу времени. Внедрение API-шлюза повышает безопасность, надежность и масштабируемость агентных систем, упрощая мониторинг и управление трафиком. Он также предоставляет возможность централизованного логирования и аудита всех взаимодействий.
Централизованные реестры инструментов предоставляют ключевой механизм для обнаружения и управления доступными инструментами в рамках агентных систем. Эти реестры служат единым источником информации о функциональности, параметрах и политиках доступа для каждого инструмента. Они позволяют агентам динамически находить необходимые инструменты для выполнения задач, а также администраторам контролировать, какие инструменты доступны для использования и как они используются. Реестры инструментов обычно включают метаданные, описывающие каждый инструмент, такие как его имя, описание, входные и выходные данные, а также информацию об аутентификации и авторизации. Это упрощает интеграцию новых инструментов и обеспечивает согласованное управление ресурсами в сложной экосистеме агентов.
Надёжный контроль доступа, реализуемый посредством ‘RBAC’ (Role-Based Access Control — управление доступом на основе ролей), является ключевым компонентом безопасности и управляемости в агентных системах. RBAC определяет права доступа к ресурсам на основе ролей, назначаемых пользователям или агентам. Вместо прямого назначения разрешений каждому пользователю, система назначает пользователей определённым ролям, таким как “администратор”, “оператор” или “читатель”, каждая из которых имеет предопределённый набор разрешений. Это упрощает администрирование, снижает вероятность ошибок конфигурации и обеспечивает гранулярный контроль над доступом к критически важным ресурсам и функциям системы, гарантируя, что пользователи имеют доступ только к тем данным и операциям, которые необходимы для выполнения их задач.
Будущее: Агентные Предприятия и Наблюдаемость
Представление об “Агентном предприятии” существенно меняет взгляд на искусственный интеллект, рассматривая его не как автономную сущность, а как оркестратор, посредник между человеческими намерениями и вычислительными действиями. В этой парадигме, ИИ выступает в роли интерфейса, преобразующего запросы пользователя в конкретные шаги, выполняемые вычислительными системами. Это позволяет создавать более гибкие и адаптивные решения, где человек задает цель, а ИИ определяет оптимальный путь её достижения, используя доступные инструменты и ресурсы. Вместо прямой автоматизации, акцент смещается на расширение человеческих возможностей через интеллектуальное посредничество, что открывает новые перспективы для повышения эффективности и инноваций в различных сферах деятельности.
Для функционирования и отладки агентных систем, представляющих собой новый подход к организации взаимодействия человека и вычислительных мощностей, критически важны всесторонние инструменты наблюдаемости. Эти инструменты позволяют отслеживать и анализировать поведение искусственного интеллекта, выявлять потенциальные ошибки и оптимизировать его работу. Особое внимание уделяется платформам, таким как LangChain, предоставляющим комплексные возможности для мониторинга цепочек рассуждений и действий агента. Без эффективных инструментов наблюдаемости, сложно гарантировать надежность и предсказуемость агентных систем, что является ключевым условием для их успешного внедрения в реальные приложения и обеспечение безопасного взаимодействия с человеком.
Протокол контекста модели (MCP) представляет собой ключевой элемент в создании действительно автономных и интеллектуальных приложений, обеспечивая беспрепятственное обнаружение и взаимодействие с необходимыми инструментами. Этот протокол позволяет агентам искусственного интеллекта динамически определять доступные ресурсы и эффективно использовать их для достижения поставленных целей, минуя необходимость в жёстко заданных конфигурациях. Фактически, MCP выступает в роли универсального языка, позволяющего различным компонентам системы — моделям, инструментам и данным — эффективно коммуницировать друг с другом. Благодаря этому, агенты способны адаптироваться к изменяющимся условиям, самостоятельно решать сложные задачи и демонстрировать уровень интеллекта, ранее недостижимый для традиционных систем. Разработка и внедрение MCP открывает путь к созданию самообучающихся, самооптимизирующихся и масштабируемых приложений, способных преобразить широкий спектр отраслей и сфер деятельности.
В эволюции агентного ИИ наблюдается закономерность, напоминающая рост сложной экосистемы. Изначально простые системы, реагирующие на запросы, постепенно уступают место архитектурам, ориентированным на достижение целей. Этот переход требует не просто построения инструментов, но и взращивания взаимосвязей между ними, обеспечения их управляемости и наблюдаемости. Как заметил Анри Пуанкаре: «Наука не состоит из серии истин, а из методов поиска». Именно методы, позволяющие отслеживать и понимать поведение сложных систем, становятся ключевыми. В контексте агентного ИИ, это проявляется в необходимости разработки архитектур, обеспечивающих не только функциональность, но и возможность адаптации и самокоррекции, подобно живым организмам, развивающимся в своей среде.
Куда же это всё ведёт?
Рассмотренная эволюция от простых систем «вопрос-ответ» к архитектурам, ориентированным на цели, обнажает фундаментальную истину: системы — не инструменты, а сложные экосистемы. Попытки их «построить» обречены на неудачу. Каждый архитектурный выбор, каждое решение о компоновке, — это пророчество о будущем сбое, лишь отложенное во времени. Акцент на управлении и наблюдаемости — не решение, а признание неизбежности хаоса, попытка хотя бы частично его предвидеть.
Особого внимания заслуживает проблема композиции. Вместо создания монолитных «разумных» агентов, будущее, вероятно, лежит в оркестровке множества специализированных компонентов. Но как обеспечить их согласованную работу, когда каждый из них — чёрный ящик, движимый собственными, часто непредсказуемыми, мотивами? И что произойдёт, когда эти компоненты начнут эволюционировать самостоятельно, отклоняясь от первоначального замысла?
Если система молчит, это не признак её благополучия, а подготовка к неожиданностям. Отладка никогда не закончится — просто однажды перестанут смотреть. Будущие исследования должны сосредоточиться не на создании «идеальных» агентов, а на разработке инструментов для понимания и управления их непредсказуемым поведением, признавая, что полная предсказуемость — иллюзия, а система всегда будет немного умнее своего создателя.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.10479.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовая суперпозиция: новая интерпретация вероятности
- Ускорение генеративных моделей: новый подход к вычислению матричной экспоненты
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Эффективный параллелизм: iCIPT2 на службе квантифицируемой химии
- Ускорение вычислений: Монте-Карло и линейные системы
- Тензорные сети и комбинаторные поиски: новый подход к сложным задачам
- Квантовая геометрия управления: плавные траектории в пространстве состояний
2026-02-12 15:23