Искусственный интеллект, действующий самостоятельно: новые горизонты и препятствия

Автор: Денис Аветисян

Статья посвящена эволюции больших языковых моделей в сторону автономных агентов, способных к планированию, использованию инструментов и рассуждениям.

В основе агентивной системы искусственного интеллекта лежит непрерывный цикл взаимодействия, где среда и инструменты обеспечивают возможности исполнения, восприятие обрабатывает исходные данные, логическое ядро на основе большой языковой модели осуществляет рассуждения и планирование, память обеспечивает сохранение контекста, а модуль действий реализует разработанные планы, формируя замкнутый контур обмена информацией и управления.

Рассмотрены вызовы и перспективы создания надежных, безопасных и устойчивых AI-агентов, использующих большие языковые модели.

Переход от пассивных языковых моделей к автономным агентам ставит под вопрос существующие подходы к построению искусственного интеллекта. В работе ‘The Path Ahead for Agentic AI: Challenges and Opportunities’ рассматривается эволюция больших языковых моделей (LLM) и их трансформация в системы, способные к планированию, использованию инструментов и рассуждениям для самостоятельного решения задач в сложных средах. Предлагается интегративная структура, описывающая ключевые компоненты, необходимые для достижения автономности, и анализируются как перспективы, так и критические вызовы, связанные с безопасностью, надежностью и устойчивостью таких агентов. Какие архитектурные решения и этические принципы позволят в полной мере реализовать потенциал автономных агентов, минимизируя риски непредсказуемых последствий?

Отголоски Автономии: От Статических Моделей к Разумным Агентам

Первые языковые модели, основанные на статистических и нейронных подходах, заложили фундамент для предсказания текста, однако им не хватало истинной автономности. Эти системы, по сути, были способны лишь вычислять вероятности последовательностей слов, основываясь на огромных объемах данных, что позволяло им генерировать текст, напоминающий человеческий. Тем не менее, они не обладали способностью к самостоятельному планированию, принятию решений или адаптации к меняющимся обстоятельствам. Они оперировали исключительно на уровне синтаксиса и статистики, не понимая смысла генерируемого текста и не имея возможности действовать в реальном мире или преследовать какие-либо цели. Таким образом, хотя эти модели и представляли собой значительный прогресс в области обработки естественного языка, они оставались инструментами, требующими постоянного внешнего управления и лишенными какой-либо формы самостоятельности.

Появление больших языковых моделей (БЯМ) ознаменовало переход к более сложным системам, способным генерировать текст с высокой степенью детализации и демонстрировать ограниченные способности к рассуждениям. В отличие от предшествующих статистических и нейронных подходов, БЯМ способны не просто предсказывать следующее слово в последовательности, но и создавать связные и логически выстроенные тексты, имитирующие человеческую речь. Эта способность обусловлена огромным объемом данных, на которых они обучаются, и сложной архитектурой нейронных сетей, позволяющей улавливать тонкие нюансы языка и контекста. Хотя возможности БЯМ по-прежнему ограничены, они представляют собой значительный шаг вперед в развитии искусственного интеллекта и открывают новые перспективы для автоматизации задач, связанных с обработкой и генерацией естественного языка.

Несмотря на впечатляющие возможности современных больших языковых моделей, их способность к долгосрочному планированию и надежному выполнению действий в меняющихся условиях остается ограниченной. Исследования показывают, что даже самые передовые системы испытывают трудности с задачами, требующими культурно обусловленного рассуждения. В частности, при тестировании арабских языковых моделей точность выполнения таких задач составила всего 30%, что свидетельствует о существенных пробелах в понимании контекста и адаптации к сложным, динамичным ситуациям. Данный результат подчеркивает необходимость дальнейших разработок в области искусственного интеллекта, направленных на создание систем, способных не только генерировать текст, но и эффективно действовать в реальном мире, учитывая культурные нюансы и постоянно меняющиеся обстоятельства.

Итеративная архитектура ReAct позволяет агенту последовательно рассуждать о недостающей информации, использовать инструменты для ее получения и анализировать результаты, что обеспечивает более точную обработку финансовых запросов.

Фундаментальные Строительные Блоки Агентности: Планирование, Память и Действие

Агентивные ИИ-системы используют планирование для определения последовательности действий, необходимых для достижения конкретных целей, что выходит за рамки простого генерирования ответов. В отличие от моделей, которые реагируют на отдельные входные данные, агентивные системы способны декомпозировать сложные задачи на более мелкие, управляемые шаги. Этот процесс включает в себя прогнозирование результатов каждого действия и выбор оптимальной последовательности для достижения желаемого состояния. Планирование позволяет агентам действовать проактивно, а не реактивно, и адаптироваться к изменяющимся условиям, определяя новые действия на основе промежуточных результатов и обратной связи.

Эффективное использование инструментов позволяет агентам взаимодействовать с внешними API и ресурсами, значительно расширяя их функциональные возможности за пределы данных, на которых они были обучены. Это достигается путем интеграции агента с различными сервисами, такими как поисковые системы, базы данных, калькуляторы или другие специализированные инструменты. В процессе работы агент может динамически вызывать эти инструменты, передавать им необходимые параметры и обрабатывать полученные результаты для выполнения поставленной задачи. Например, агент может использовать API погоды для получения актуальной информации о температуре, API новостей для поиска релевантных статей или API электронной коммерции для совершения покупок. Такой подход позволяет агенту получать доступ к актуальной информации, выполнять сложные вычисления и взаимодействовать с реальным миром, что делает его более полезным и универсальным.

Память в контексте агентов искусственного интеллекта представляет собой механизм хранения и извлечения информации, необходимый для поддержания последовательности взаимодействий и обеспечения устойчивого контекста. В отличие от систем, обрабатывающих только текущий ввод, агенты с памятью способны сохранять данные о предыдущих состояниях, действиях и результатах, что позволяет им учитывать историю взаимодействия при принятии решений. Это обеспечивает долгосрочную согласованность ответов и действий, а также возможность адаптации к изменяющимся обстоятельствам без необходимости повторного обучения или предоставления полного контекста при каждом запросе. Реализация памяти может включать различные структуры данных, такие как векторные базы данных или графы знаний, оптимизированные для быстрого поиска и извлечения релевантной информации.

Многоагентная система, состоящая из планировщика, исследователя, писателя и рецензента, обеспечивает последовательное создание и итеративное улучшение контента с помощью обратной связи, позволяющей корректировать стратегию планирования в случае неудовлетворительного качества результата.

Архитектуры Надежной Агентности: ReAct и Многоагентные Системы

Фреймворк ReAct (Reason-Act-Reflect) представляет собой итеративный цикл, в котором агент последовательно выполняет три шага: обоснование (Reason) — генерация плана действий на основе текущей ситуации и целей; действие (Act) — выполнение выбранного действия во внешней среде; и рефлексия (Reflect) — анализ полученных наблюдений и обратной связи для корректировки плана на следующей итерации. Этот цикл позволяет агенту динамически адаптироваться к изменяющимся условиям и повышать эффективность решения задач, поскольку каждый шаг рефлексии основывается на результатах предыдущих действий и наблюдений. Цикл повторяется до достижения цели или превышения заданного лимита итераций.

AutoGen представляет собой фреймворк, упрощающий создание многоагентных систем (МАС), в которых специализированные агенты взаимодействуют для решения сложных задач. В рамках AutoGen, каждый агент может быть сконфигурирован с определенной ролью и набором навыков, что позволяет распределять этапы сложного процесса между ними. Взаимодействие между агентами осуществляется посредством структурированных сообщений, обеспечивающих координацию и обмен информацией. Этот подход позволяет решать задачи, требующие комбинации различных компетенций, и повышает надежность и эффективность решения за счет распределения нагрузки и коллективного принятия решений. Фреймворк поддерживает различные модели общения, включая прямую коммуникацию между агентами и использование централизованного посредника для координации.

Иерархические архитектуры памяти, разделяющие хранилище на кратковременную, эпизодическую и долговременную память, повышают способность агента сохранять и использовать информацию в течение продолжительных взаимодействий. Кратковременная память обеспечивает доступ к недавним данным, необходимым для текущих задач. Эпизодическая память хранит конкретные эпизоды взаимодействия, позволяя агенту вспоминать предыдущие действия и их результаты. Долговременная память содержит обобщенные знания и опыт, накопленные в процессе обучения. Такое разделение позволяет эффективно управлять информацией, оптимизируя скорость доступа и объем хранимых данных, что критически важно для сложных и продолжительных взаимодействий.

Обеспечение Безопасности и Надежности Агентности: Контроль и Устойчивость

Согласование целей является первостепенной задачей при разработке автономных искусственных интеллектов. Несоответствие между намерениями человека и целями агента может привести к непредвиденным и даже опасным последствиям, несмотря на техническую безупречность системы. Исследования в этой области показывают, что даже незначительные расхождения в формулировках целей могут привести к нежелательным результатам, когда агент, стремясь к формальному выполнению задачи, игнорирует неявные человеческие ценности или контекст. Поэтому, ключевым направлением является разработка методов, обеспечивающих, чтобы действия агента были не только эффективными, но и соответствовали глубинным намерениям и ожиданиям человека, что требует создания сложных систем оценки и корректировки целей в процессе обучения и функционирования агента.

В условиях растущей автономии искусственного интеллекта, механизмы безопасности приобретают первостепенное значение для обеспечения предсказуемого поведения и предотвращения нежелательных действий. Разработка таких механизмов включает в себя многоуровневый подход, начиная от формальной верификации кода и заканчивая внедрением систем мониторинга и контроля в реальном времени. Особое внимание уделяется созданию «красных линий» — заранее определенных границ, пересечение которых автоматически активирует защитные протоколы. Подобные системы не только ограничивают потенциальный ущерб, но и позволяют агентам действовать в рамках заданных этических и практических норм, гарантируя их надежность и безопасность в различных сценариях применения. Акцент делается на создании самообучающихся систем безопасности, способных адаптироваться к новым угрозам и непредвиденным обстоятельствам, тем самым минимизируя риски, связанные с развитием автономных агентов.

Надёжность, как ключевое свойство агентов искусственного интеллекта, обеспечивает стабильную работу системы даже в условиях неопределённости, ошибок или преднамеренных атак. Исследования показывают, что реальные условия эксплуатации существенно отличаются от контролируемых лабораторных сред, где могут возникать неожиданные помехи, неточные данные или попытки злонамеренного воздействия. Поэтому, разработка устойчивых к таким факторам алгоритмов является критически важной для успешного внедрения агентов в различные сферы — от автономного транспорта и робототехники до финансовых систем и здравоохранения. Способность агента сохранять функциональность и предсказуемость, несмотря на неблагоприятные обстоятельства, определяет степень доверия к нему и его пригодность для практического применения.

Исследование пути развития агентного ИИ неизбежно ставит вопрос о масштабируемости и устойчивости систем. Пусть N стремится к бесконечности — что останется устойчивым? Тим Бернерс-Ли однажды сказал: «Власть над данными — это власть над историей». Эта фраза находит глубокий отклик в контексте агентного ИИ, поскольку способность агента к планированию, использованию инструментов и рассуждениям напрямую зависит от надежности и доступности данных. Создание агентских систем, способных к автономной работе, требует не только разработки сложных алгоритмов, но и обеспечения целостности и безопасности информации, на которой эти алгоритмы основаны. Без этого, долгосрочная устойчивость и предсказуемость поведения агентов становятся невозможными.

Куда Ведет Дорога?

Представленный анализ агентного ИИ выявляет не столько достигнутые успехи, сколько обнажает фундаментальные нерешенные задачи. Переход от пассивных больших языковых моделей к автономным агентам требует не просто увеличения масштаба, но и принципиально нового подхода к организации рассуждений. Существующие методы, основанные на эвристиках и статистических закономерностях, далеки от надежности, необходимой для принятия критически важных решений. Необходимо разработать формальные методы верификации и доказательства корректности алгоритмов планирования и использования инструментов.

Особую сложность представляет проблема долгосрочной памяти и сохранения согласованности действий агента во времени. Эффективное управление контекстом, предотвращение «галлюцинаций» и обеспечение устойчивости к возмущениям — это не просто инженерные задачи, но вопросы, требующие глубокого понимания когнитивных процессов. Оптимизация по скорости и ресурсам, без ущерба для точности и надежности, остается открытым вызовом, особенно в контексте ограниченных вычислительных мощностей.

В конечном счете, будущее агентного ИИ зависит не от изобретения новых архитектур или алгоритмов, а от строгого математического подхода к проблеме создания искусственного разума. Иллюзии прогресса, основанные на эмпирических результатах, должны уступить место доказательствам. Лишь в этом случае можно будет надеяться на создание действительно надежных и безопасных автономных систем.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.02749.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-07 09:16

🚀 Квантовые новости