Автор: Денис Аветисян
Представлена SciAgentGym — среда для оценки способности ИИ-агентов к многоступенчатому научному мышлению с использованием инструментов.
SciAgentGym и SciAgentBench — это новый бенчмарк и метод синтеза данных для повышения эффективности ИИ в решении научных задач.
Несмотря на прогресс в области больших языковых моделей (LLM), их способность к сложному научному рассуждению, требующему интеграции специализированных инструментов, остается недостаточно изученной. В работе ‘SciAgentGym: Benchmarking Multi-Step Scientific Tool-use in LLM Agents’ представлен SciAgentGym — масштабируемая среда и SciAgentBench — эталонный набор данных, предназначенные для оценки LLM-агентов в многошаговом использовании научных инструментов. Исследование выявило существенное ограничение современных моделей в выполнении сложных научных задач, и продемонстрировано, что даже ведущие LLM испытывают трудности при увеличении длины цепочки взаимодействий с инструментами. Может ли предложенный метод SciForge, основанный на синтезе данных и моделировании зависимостей между инструментами, стать ключом к созданию действительно автономных научных агентов нового поколения?
Проблемы научного мышления и автоматизации
Традиционные подходы к решению научных задач демонстрируют существенные трудности при работе со сложными, многоступенчатыми процессами. Исследования показывают, что даже передовые языковые модели, такие как GPT-5, достигают лишь 41.3% успеха при решении задач, требующих планирования и выполнения действий на протяжении длительного времени — так называемых “long-horizon tasks”. Это указывает на фундаментальные ограничения существующих методов в контексте задач, где необходимо учитывать множество взаимосвязанных шагов и адаптироваться к изменяющимся условиям, что подчеркивает необходимость разработки принципиально новых подходов к научному мышлению и автоматизации сложных процессов.
Исследования демонстрируют, что современные языковые модели испытывают трудности с поддержанием работоспособности в меняющихся условиях, особенно при решении задач, требующих последовательных действий. Эффективность таких моделей значительно снижается по мере увеличения длительности взаимодействия с окружающей средой: если на начальном этапе точность составляет около 60.6%, то с каждым шагом она падает, достигая лишь 30.9%. Это указывает на недостаточную устойчивость к ошибкам и неспособность к эффективному восстановлению после них в динамичных сценариях, что является серьезным препятствием для применения подобных систем в реальных задачах, требующих адаптации и надежности.
Масштабирование языковых моделей для решения задач, требующих долгосрочного планирования и последовательных действий, сталкивается с серьезными вычислительными и методологическими трудностями. Увеличение длины “горизонта” задачи экспоненциально повышает потребность в вычислительных ресурсах, что связано не только с увеличением объема данных, но и с необходимостью поддерживать когерентность и точность на протяжении всей цепочки рассуждений. Методологически возникает проблема сохранения контекста и предотвращения накопления ошибок, поскольку даже незначительные неточности на ранних этапах могут привести к кардинальному отклонению от оптимального решения в дальнейшем. Разработка эффективных алгоритмов управления памятью, оптимизации вычислений и коррекции ошибок представляется ключевой задачей для преодоления этих препятствий и достижения надежной работы моделей в сложных, многоступенчатых сценариях.
SciAgent: Архитектура для научного агента
SciAgentGym представляет собой расширяемую среду, предназначенную для обучения и оценки LLM-агентов в научных задачах. Она обеспечивает инфраструктуру для создания контролируемых экспериментов, позволяющих оценить производительность агентов в различных научных доменах, таких как химия, физика и биология. Архитектура среды позволяет исследователям определять собственные научные задачи, метрики оценки и инструменты, расширяя возможности агентов за пределы их первоначальных возможностей. SciAgentGym поддерживает интеграцию с различными научными инструментами и базами данных, обеспечивая доступ к необходимым ресурсам для выполнения сложных научных задач и анализа результатов. Особенностью является возможность автоматизированной оценки агентов по заданным критериям, что упрощает процесс итеративной разработки и оптимизации.
SciAgentGym обеспечивает бесшовную интеграцию инструментов, позволяя агентам на основе больших языковых моделей (LLM) выполнять сложные задачи, выходящие за рамки их встроенных возможностей. Использование инструментов реализуется через специализированные интерфейсы, предоставляющие агенту доступ к внешним функциям, таким как поиск информации, выполнение вычислений или взаимодействие с научными базами данных. Это позволяет агентам не просто генерировать текст, но и активно действовать в научной среде, получая и обрабатывая данные для решения поставленных задач. Эффективное использование инструментов является ключевым фактором для повышения производительности агентов в сложных научных сценариях.
В SciAgent Framework реализована поддержка многоходового рассуждения (Multi-Turn Reasoning), позволяющая агентам уточнять свой подход к решению задач на основе получаемой обратной связи и промежуточных результатов. Это означает, что агент способен не только выполнить однократный запрос, но и анализировать полученные данные, формулировать новые вопросы или корректировать свои действия для достижения более точного или полного решения. В процессе работы агент использует промежуточные результаты для оценки текущей стратегии и, при необходимости, изменяет её, что позволяет ему эффективно справляться со сложными задачами, требующими итеративного подхода и адаптации к изменяющимся условиям. Такой подход существенно повышает надёжность и точность работы агента в научных контекстах.
Синтез данных с помощью SciForge: Выращивание знаний
SciForge решает проблему недостатка размеченных данных для обучения моделей, использующих научные инструменты, путём автоматической генерации обучающих примеров. Вместо ручной разметки, система самостоятельно создает данные, необходимые для тренировки моделей, что существенно снижает затраты времени и ресурсов. Этот процесс позволяет обучать модели даже в тех областях, где доступ к размеченным данным ограничен или отсутствует, расширяя возможности применения искусственного интеллекта в научных исследованиях и автоматизации лабораторных процессов. Автоматически генерируемые примеры включают в себя как входные данные для инструментов, так и ожидаемые результаты, что обеспечивает полноту и качество обучающей выборки.
SciForge использует граф зависимостей инструментов (Tool Dependency Graph), включающий 1780 специализированных инструментов из областей физики, химии, биологии и материаловедения. Этот граф позволяет системе понимать взаимосвязи между различными инструментами и формировать логически последовательные рабочие процессы. Интеграция инструментов осуществляется на основе анализа их функциональности и совместимости, что обеспечивает возможность автоматического создания цепочек инструментов для решения конкретных научных задач. Такая структура позволяет SciForge не просто применять инструменты, но и выстраивать сложные последовательности операций, имитирующие логику научных исследований.
Интеграция SciForge значительно расширяет возможности LLM-агентов за счет предоставления им более глубокого понимания предметной области. Традиционные LLM часто ограничены в способности эффективно решать сложные научные задачи из-за недостатка контекста и понимания взаимосвязей между специализированными инструментами. SciForge, используя Tool Dependency Graph, предоставляет LLM-агентам структурированные знания о 1,780 научных инструментах из областей физики, химии, биологии и материаловедения, а также информацию об их логических зависимостях и последовательности использования. Это позволяет агентам не просто выполнять отдельные команды, а создавать и выполнять комплексные рабочие процессы, основанные на глубоком понимании решаемой задачи и доступных инструментов, что повышает точность и эффективность решения.
Оценка научного интеллекта: SciAgentBench
SciAgentBench представляет собой стандартизированный набор тестов для оценки агентов, выполняющих сложные, многошаговые задачи с использованием инструментов. Этот бенчмарк состоит из 259 отдельных задач, которые в совокупности включают 1,134 подвопроса, требующих последовательного применения различных инструментов и логических рассуждений для достижения конечной цели. Структура SciAgentBench позволяет проводить объективное сравнение производительности различных агентов в сценариях, требующих планирования и выполнения действий на протяжении длительного времени.
Платформа SciAgentBench обеспечивает оценку агентов в различных областях науки, включая физику, химию, биологию и материаловедение. Это достигается за счет использования разнообразных задач и подвопросов, охватывающих специфические концепции и методы каждой дисциплины. Поддержка мультидисциплинарной оценки позволяет комплексно оценить способности агентов к решению научных проблем в широком спектре областей, что необходимо для разработки универсальных научных помощников.
Модель SciAgent-8B продемонстрировала превосходство в выполнении научных задач, требующих использования инструментов, достигнув улучшения на 6,7% по сравнению с Qwen3-VL-235B-Instruct. Данный результат был получен в ходе стандартизированного тестирования на комплексных, многоступенчатых задачах, что подтверждает более высокую эффективность SciAgent-8B в области научного анализа и решения проблем, требующих последовательного применения различных инструментов.
К автономным научным открытиям: Прогнозы и перспективы
Система SciAgent открывает принципиально новые возможности для автоматизации сложных научных процессов, существенно снижая потребность в ручном вмешательстве. В её основе лежит концепция автономного агента, способного самостоятельно планировать и выполнять последовательность действий, необходимых для решения поставленной научной задачи. Агент анализирует доступные данные, выбирает подходящие инструменты и методы, а также интерпретирует полученные результаты, минимизируя необходимость постоянного контроля со стороны исследователя. Это позволяет значительно ускорить темпы научных исследований, освобождая ученых от рутинных операций и позволяя им сосредоточиться на более творческих аспектах работы, таких как формулирование гипотез и интерпретация сложных данных. В перспективе, SciAgent может стать незаменимым инструментом для автоматизации всего цикла научных исследований — от сбора и анализа данных до публикации результатов.
Дальнейшие исследования в области SciAgent направлены на повышение устойчивости агентов к различным условиям и нештатным ситуациям, что критически важно для надежной работы в реальных научных задачах. Особое внимание уделяется улучшению интеграции с существующими научными инструментами и программным обеспечением, позволяя агентам эффективно использовать широкий спектр ресурсов для анализа данных и моделирования. Кроме того, планируется расширение областей применения SciAgent, включая новые научные дисциплины и типы задач, что позволит автоматизировать более сложные и разнообразные научные процессы и ускорить темпы открытия новых знаний. Разработка и внедрение этих улучшений откроет путь к созданию более мощных и универсальных автономных научных агентов.
Представляется будущее, в котором автономные агенты станут незаменимыми помощниками ученых, значительно ускоряя темпы научных открытий и инноваций. Эти интеллектуальные системы, способные самостоятельно формулировать гипотезы, проводить эксперименты и анализировать данные, позволят исследователям сосредоточиться на наиболее творческих аспектах работы — интерпретации результатов и разработке новых теорий. Совместная работа человека и искусственного интеллекта позволит охватить гораздо больший объем информации, выявить закономерности, которые могли бы остаться незамеченными, и, в конечном итоге, решать сложные научные задачи в масштабах, ранее недостижимых. Такое сотрудничество не подразумевает замены ученых, а скорее расширение их возможностей и повышение эффективности исследований, открывая новую эру в развитии науки и технологий.
В представленной работе авторы стремятся создать не просто среду для оценки агентов, но и стимулировать их развитие, подобно созданию экосистемы. Подход к синтезу данных SciForge, позволяющий генерировать разнообразные сценарии, напоминает о сложности предсказания будущего сбоя в любой системе. Кен Томпсон однажды заметил: «Каждая зависимость — это обещание, данное прошлому». Это наблюдение особенно актуально в контексте SciAgentGym, где агенты должны ориентироваться в сложных взаимосвязях между инструментами и данными. Авторы, создавая SciAgentBench, как бы признают, что контроль над всеми возможными сценариями невозможен, и вместо этого фокусируются на создании среды, способствующей адаптации и самовосстановлению агентов.
Что Дальше?
Представленные инструменты — SciAgentGym и SciAgentBench — не являются целью, но лишь точкой отсчета. Архитектура, в данном случае, есть способ отложить хаос, перенеся его в область нерешенных задач. Попытки создать «лучшие практики» в области агентов, решающих научные задачи, иллюзорны. Существуют лишь выжившие — системы, способные адаптироваться к неизбежному коллапсу, вызванному сложностью реальных данных и непредсказуемостью научных открытий.
SciForge, метод синтеза данных, демонстрирует потенциал, но и он не является панацеей. Генерация данных — это не решение проблемы, а лишь ее трансформация. Истинный прогресс требует не столько создания идеальных данных, сколько разработки агентов, способных извлекать смысл из шума, находить закономерности в хаосе и учиться на ошибках. Порядок — это лишь кэш между двумя сбоями, и скоро он будет очищен.
Следующим шагом видится отход от оценки агентов по заранее определенным метрикам, к оценке их способности к самообучению и адаптации в динамически меняющейся среде. Необходимо сосредоточиться на разработке систем, способных самостоятельно определять границы своей компетенции, запрашивать недостающую информацию и сотрудничать с другими агентами, а не на создании универсальных решателей всех задач. И тогда, возможно, мы увидим не просто «умных» агентов, а системы, способные действительно расширять границы научного знания.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.12984.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Временная запутанность: от аоса к порядку
- Улучшение точности квантовы сенсоров: новый под од к подавлению шумов
- Квантовое программирование: Карта развивающегося мира
- Предел возможностей: где большие языковые модели теряют разум?
- ЭКГ-анализ будущего: От данны к цифровым биомаркерам
- Резонансы в тандеме: Управление светом в микрорезонатора
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Квантовая геометрия управления: плавные траектории в пространстве состояний
- Квантовые кольца: новые горизонты спиновы токов
- Искусственный разум и квантовые данные: новый под од к синтезу табличны данны
2026-02-16 08:40