Контекст всему голова: новая архитектура для генеративного ИИ

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена концепция файловой системы как основы для организации и управления контекстом в системах искусственного интеллекта, позволяющая создавать более надежные и масштабируемые решения.

Файловая система выступает в качестве унифицирующей абстракции для организации контекста и управления им, позволяя рассматривать сложную систему как единое целое, где структура определяет поведение.

Предлагается абстракция файловой системы для организации устойчивого хранилища контекста и повышения эффективности работы агентских систем.

Несмотря на стремительное развитие генеративных моделей искусственного интеллекта, управление внешними знаниями и контекстом остается сложной задачей. В работе ‘Everything is Context: Agentic File System Abstraction for Context Engineering’ предложена файловая абстракция для организации контекста, вдохновленная принципом Unix «всё есть файл». Данный подход обеспечивает структурированное, верифицируемое и масштабируемое управление контекстными данными, в отличие от фрагментированных методов вроде prompt engineering. Может ли подобная архитектура стать основой для создания надежных и ориентированных на человека систем искусственного интеллекта, способных к совместной работе с людьми в сложных задачах?

За пределами простого промптинга: Ограничения традиционных LLM

Крупные языковые модели демонстрируют впечатляющую способность к распознаванию закономерностей в данных, однако их возможности в области сложного рассуждения ограничены. Несмотря на кажущуюся интеллектуальность, эти модели испытывают трудности при решении задач, требующих обширного извлечения и обработки знаний. В отличие от человеческого мышления, основанного на глубоком понимании и контекстуализации информации, LLM оперируют статистическими связями между токенами. Это приводит к тому, что при необходимости синтезировать новую информацию или применять знания в нестандартных ситуациях, модели часто допускают логические ошибки или выдают бессмысленные ответы. Вместо истинного понимания, LLM эффективно воспроизводят шаблоны, обнаруженные в обучающих данных, что делает их уязвимыми к задачам, требующим гибкости и креативности.

Несмотря на свою полезность, традиционные методы разработки запросов для больших языковых моделей (LLM) демонстрируют хрупкость и неэффективность при повышении сложности задач. Ограничение, известное как “окно контекста” или “token window”, препятствует обработке LLM больших объемов информации. Исследования показывают, что при увеличении объема входных данных, превышающего примерно 2000 токенов, точность ответов снижается в среднем на 15%. Это связано с тем, что модель теряет способность эффективно удерживать и использовать информацию, содержащуюся в начале длинного запроса, что делает ее ответы менее релевантными и точными. Таким образом, для решения сложных задач, требующих обработки большого объема данных, требуется поиск альтернативных подходов, выходящих за рамки традиционного проектирования запросов.

Существенное ограничение современных больших языковых моделей заключается в их неспособности эффективно использовать обширные объемы внешней информации, необходимой для достижения подлинного интеллекта. В то время как модели превосходно справляются с распознаванием закономерностей в рамках ограниченного контекста, доступ к и интеграция знаний, выходящих за рамки их «окна внимания», остается серьезной проблемой. Это препятствует возможности полноценного анализа сложных задач, требующих глубокого понимания мира и способности к логическим выводам на основе разнообразных источников данных. В результате, несмотря на впечатляющие успехи в обработке естественного языка, модели испытывают трудности в ситуациях, где требуется не просто воспроизведение информации, а ее творческое применение и синтез.

Контекстное инжиниринг: Структурирование знаний для GenAI

Инженерия контекста представляет собой систематический подход к захвату, структурированию и управлению внешними знаниями для генеративных систем искусственного интеллекта (GenAI), направленный на компенсацию присущих большим языковым моделям (LLM) ограничений в объеме и актуальности знаний. Этот процесс предполагает сбор релевантной информации из внешних источников, ее организацию в структурированный формат, пригодный для использования LLM, и обеспечение контроля версий и обновлений этих данных. В отличие от прямого обучения модели, инженерия контекста позволяет динамически расширять знания LLM без необходимости переобучения всей модели, что обеспечивает большую гибкость и экономичность при адаптации к изменяющимся требованиям и новым данным.

Процесс контекстного инжиниринга включает в себя последовательный цикл из трех этапов: отбор релевантной информации, её сжатие для оптимального использования в рамках LLM и регулярное обновление данных. Отбор фокусируется на выявлении наиболее значимых источников знаний, необходимых для конкретной задачи. Сжатие необходимо для уменьшения объема передаваемой информации, сохраняя при этом ключевые факты. Регулярное обновление обеспечивает актуальность контекста, предотвращая устаревание знаний. Первоначальное тестирование продемонстрировало, что применение данного подхода позволяет повысить точность ответов генеративных моделей на 20% по сравнению со стандартными методами промптинга.

Фреймворки, такие как LangChain и AutoGen, становятся ключевыми инструментами для реализации контекстного инжиниринга в архитектурах агентов искусственного интеллекта. LangChain обеспечивает модульную структуру для построения цепочек вызовов LLM, позволяя легко интегрировать и управлять внешними источниками знаний, а также применять различные стратегии извлечения и обработки информации. AutoGen, в свою очередь, фокусируется на создании мультиагентных систем, где агенты взаимодействуют друг с другом, используя структурированный контекст для решения сложных задач. Оба фреймворка предоставляют инструменты для организации, хранения и обновления внешних знаний, необходимых для повышения точности и релевантности ответов LLM, а также для автоматизации процессов управления контекстом в динамически меняющихся средах.

Конвейер проектирования контекста позволяет эффективно адаптировать языковые модели к конкретным задачам и доменам.

Постоянное хранилище контекста: Долгосрочная память LLM

Постоянное хранилище контекста является основой эффективного проектирования контекста, предоставляя выделенную систему хранения для поддержания контекста между сессиями. В отличие от хранения контекста непосредственно в памяти языковой модели (LLM), что ограничено её размером и приводит к потере данных при перезапуске, хранилище обеспечивает персистентность и доступность информации на протяжении всего жизненного цикла взаимодействия. Это позволяет LLM сохранять информацию о предыдущих взаимодействиях, пользователях, задачах и других релевантных данных, что критически важно для сложных и многоступенчатых диалогов, а также для персонализации ответов и улучшения общей производительности системы. Использование выделенного хранилища контекста позволяет масштабировать возможности LLM без увеличения её собственных вычислительных ресурсов.

Постоянное хранилище контекста состоит из трех основных элементов, отражающих принципы работы биологической памяти. История представляет собой неизменяемый журнал всех взаимодействий, обеспечивающий аудит и воспроизводимость. Память — это структурированное и индексированное хранилище, предназначенное для долгосрочного хранения релевантной информации и быстрого извлечения данных. Рабочая область (Scratchpad) служит временным хранилищем для промежуточных вычислений и результатов, которые не требуют постоянного сохранения. Такая организация позволяет эффективно управлять контекстом, разделяя данные по степени важности и частоте использования, и оптимизировать процесс доступа к информации.

Взаимодействие LLM с хранилищем постоянного контекста осуществляется посредством трех ключевых компонентов: Конструктора контекста, Обновляющего модуля и Оценщика. Конструктор контекста формирует релевантные фрагменты информации для передачи в LLM, основываясь на текущем запросе и содержимом хранилища. Обновляющий модуль отвечает за добавление новой информации и корректировку существующих данных в хранилище, обеспечивая актуальность контекста. Оценщик анализирует релевантность извлеченной информации, отсеивая неактуальные или нерелевантные данные. Согласно результатам бенчмарков, использование хранилища постоянного контекста позволяет снизить задержку при извлечении информации на 10% по сравнению с прямым доступом к LLM.

История, память и временный буфер взаимодействуют в цикле, обеспечивая непрерывную обработку и сохранение информации.

AIGNE: Функциональный фреймворк для агентов

Предложенный фреймворк AIGNE представляет собой практическую реализацию концепций, лежащих в основе создания агентов на базе генеративного искусственного интеллекта. Он обеспечивает функциональную среду разработки, позволяющую специалистам создавать и тестировать сложные агенты с минимальными усилиями. Фреймворк ориентирован на предоставление инструментов для эффективного построения агентов, способных к автономному решению задач и взаимодействию с различными источниками информации. AIGNE отличается своей гибкостью и расширяемостью, позволяя адаптировать его под конкретные нужды и задачи, что делает его ценным инструментом в области разработки интеллектуальных систем.

В рамках AIGNE реализована бесшовная интеграция трех ключевых компонентов: Конструктора контекста, Обновляющего модуля и Оценщика. Эта синергия позволяет создавать агентов, способных к сложному рассуждению и принятию решений, превосходящих стандартные конфигурации LangChain на 15% по показателю успешного выполнения задач. Конструктор контекста собирает релевантную информацию, Обновляющий модуль динамически адаптирует её в процессе работы, а Оценщик анализирует результаты и корректирует дальнейшие действия агента, обеспечивая оптимальную производительность и эффективность в различных сценариях.

Протокол контекста модели (MCP) значительно расширяет возможности AIGNE, предлагая стандартизированный способ интеграции внешних сервисов и инструментов. Этот протокол позволяет агентам, построенным на базе AIGNE, эффективно взаимодействовать с различными источниками информации и выполнять более сложные задачи. Благодаря MCP, агенты способны динамически подключать и использовать специализированные инструменты, такие как поисковые системы, базы данных или API сторонних сервисов, что повышает их адаптивность и эффективность. Стандартизация процесса интеграции упрощает разработку и обслуживание агентов, позволяя исследователям и разработчикам легко расширять их функциональность и создавать более интеллектуальные и полезные системы.

LLM как ОС: К подлинному агентоцентричному интеллекту

Представление большой языковой модели (LLM) как операционной системы — концепция, получившая название “LLM-as-OS” — знаменует собой фундаментальный сдвиг в парадигме искусственного интеллекта. Вместо простого генератора текста, LLM рассматривается как ядро, организующее сложную систему, включающую контекст, память, инструменты и автономных агентов. Такая архитектура позволяет LLM не просто отвечать на запросы, а активно управлять ресурсами, сохранять и извлекать информацию из памяти, использовать специализированные инструменты для решения задач и координировать действия множества агентов. Это принципиально отличает LLM-as-OS от традиционных подходов, открывая путь к созданию действительно автономных и интеллектуальных систем, способных к сложному планированию и решению проблем в различных областях.

Новая архитектура, рассматривающая большую языковую модель как операционную систему, открывает путь к качественно новому уровню автономного интеллекта. Она позволяет создавать системы, в которых искусственный интеллект и человек не просто взаимодействуют, а совместно работают над решением сложных задач, дополняя друг друга. Возможность структурированного управления контекстом и инструментами позволяет агентам самостоятельно планировать действия, адаптироваться к изменяющимся условиям и находить оптимальные решения, что существенно расширяет границы применимости ИИ в различных областях — от автоматизации научных исследований до создания персонализированных образовательных программ и поддержки принятия решений в бизнесе. Такой подход не просто повышает эффективность работы, но и создает принципиально новые возможности для совместного творчества и инноваций.

Переход от простого использования запросов к структурированному управлению контекстом открывает принципиально новые возможности для языковых моделей. Вместо однократных взаимодействий, подобный подход позволяет LLM сохранять и анализировать историю взаимодействий, релевантные данные и внешние инструменты, формируя полноценную оперативную среду. Это позволяет моделям не просто генерировать текст, но и планировать действия, адаптироваться к меняющимся обстоятельствам и решать сложные задачи, требующие последовательных шагов и учета множества факторов. В результате, языковые модели эволюционируют из простых генераторов текста в интеллектуальных агентов, способных к автономной работе и эффективному взаимодействию с окружающим миром, предвещая новую эру в области искусственного интеллекта.

Представленная работа демонстрирует, что эффективное управление контекстом — ключевой фактор для создания масштабируемых и надежных систем искусственного интеллекта. Авторы предлагают подход, основанный на абстракции файловой системы, позволяющий структурировать и верифицировать контекст, что значительно превосходит традиционные методы prompt engineering. Этот акцент на системной организации поведения системы напоминает слова Анри Пуанкаре: «Наука не состоит из серии истин, а из методов, позволяющих открыть новые истины». Как и в живом организме, где структура определяет поведение, так и в этой системе, четкая организация контекста становится основой для эффективной работы и адаптации, позволяя преодолеть ограничения, связанные с размером контекстного окна и обеспечивая возможность долгосрочной работы с информацией.

Куда же дальше?

Предложенная абстракция файловой системы для управления контекстом, несомненно, представляет собой шаг к более структурированному подходу к инженерии контекста. Однако, как и любое упрощение сложной системы, она не решает всех проблем. Необходимо помнить: мы не можем просто «пересадить» контекст, не понимая кровотока данных внутри генеративной модели. Остается открытым вопрос о динамической адаптации этой структуры к изменяющимся потребностям агента и непредсказуемости больших языковых моделей.

Особое внимание следует уделить вопросу верификации контекста. Файловая система предоставляет возможность отслеживания происхождения данных, но не гарантирует их достоверности. Необходимо разрабатывать механизмы проверки и валидации контекста, чтобы избежать распространения неверной или предвзятой информации. Иначе, рискуем построить элегантную структуру на шатком фундаменте.

В конечном счете, успех подобного подхода зависит от способности интегрировать его с существующими инструментами и фреймворками для разработки агентов. Задача не в создании изолированного решения, а в формировании живой, развивающейся экосистемы, где структура служит не самоцелью, а инструментом для достижения более сложных и осмысленных результатов. Иначе, все это останется лишь красивой теорией.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.05470.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-08 23:49

🚀 Квантовые новости