Автор: Денис Аветисян
SciAgent объединяет специализированных агентов для решения научных задач в различных областях и демонстрирует впечатляющие результаты.
Представлена унифицированная многоагентная система SciAgent, способная к адаптивной координации и демонстрирующая золотые медали на сложных научных бенчмарках.
Несмотря на значительный прогресс в создании специализированных ИИ для решения научных задач, сохраняется проблема адаптации этих систем к различным дисциплинам и уровням сложности. В данной работе представлена система SciAgent: A Unified Multi-Agent System for Generalistic Scientific Reasoning, представляющая собой унифицированную многоагентную систему, способную к обобщенному научному мышлению. SciAgent демонстрирует результаты, сопоставимые или превосходящие уровень золотых медалистов олимпиад по математике, физике и химии, благодаря иерархической координации специализированных агентов для символьных вычислений, моделирования и численного анализа. Может ли подобный подход стать основой для создания искусственного интеллекта, способного к последовательному и кросс-дисциплинарному научному рассуждению на экспертном уровне?
Универсальное научное мышление: проблема и перспективы
Современные системы искусственного интеллекта демонстрируют ограниченные возможности в области универсального научного рассуждения. Часто наблюдается высокая эффективность в узких областях, однако перенос знаний и адаптация к новым задачам представляют значительную проблему, препятствуя созданию ИИ, способного самостоятельно проводить научные исследования и делать открытия.
Традиционные подходы ориентированы на решение конкретных задач, что не позволяет эффективно справляться с разнообразием проблем и представлений данных, характерных для реальных научных исследований. Необходима гибкость, позволяющая системе адаптироваться к различным форматам информации и использовать различные методы анализа.
В конечном итоге, каждая новая «революционная» архитектура неизбежно превратится в технический долг. Система, которая стабильно дает сбой – по крайней мере, последовательна в своей неработоспособности.
SciAgent: иерархическое мышление и модульная специализация
SciAgent использует иерархический подход к мета-рассуждениям, разделяя планирование и исполнение задач для эффективного решения сложных проблем. Данная архитектура позволяет системе адаптироваться к различным типам научных задач, сохраняя при этом высокую производительность и точность.
Модульная специализация достигается за счет выделенных Рабочих Систем, инкапсулирующих различные парадигмы научного рассуждения. Каждая Рабочая Система предназначена для решения определенного класса задач, что обеспечивает гибкость и масштабируемость SciAgent.
Координирующий Агент динамически направляет задачи в соответствующие Рабочие Системы, максимизируя эффективность и используя специализированный опыт. Это обеспечивает оптимальное распределение ресурсов и быстрое решение задач.
Адаптивные конвейеры рассуждений в рабочих системах
Каждая система рабочих агентов, например, для физической и химической олимпиад, представляет собой самодостаточную многоагентную среду, предназначенную для решения задач в рамках конкретной предметной области.
В основе функционирования этих систем лежит адаптивная сборка конвейеров, формирующих многоступенчатые процессы рассуждений, настроенные на решение конкретной задачи. Конвейеры динамически конфигурируются для оптимального использования доступных агентов и ресурсов. В рамках этих конвейеров взаимодействуют специализированные под-агенты, такие как агент-генератор и агент-верификатор, совместно генерирующие и проверяющие решения.
Система рабочих агентов для физической олимпиады способна использовать агент анализа изображений для обработки визуальной информации, содержащейся в условиях задач, расширяя возможности решения задач, требующих анализа изображений.
Преодолевая границы: эталонные тесты и новые вызовы
Архитектура SciAgent, сочетающая в себе специализированные знания и динамическое рассуждение, разработана для достижения высоких результатов на сложных эталонных тестах, таких как Международные олимпиады по физике, химии и математике. Система использует модульный подход, позволяющий адаптироваться к требованиям каждой дисциплины.
На Международной математической олимпиаде (IMO 2025) SciAgent достиг результата 36/42, превзойдя средний балл золотых медалистов (35.94). На Международной олимпиаде по физике (IPhO 2025) система показала результат 25.0/30.0, превысив средний балл золотых медалистов (23.4). Эта способность распространяется и на эталонный тест ‘Humanity’s Last Exam’, предназначенный для оценки пределов современных возможностей научного рассуждения.
Всё это, конечно, выглядит впечатляюще, пока не станет понятно, что каждая «революционная» технология завтра станет лишь очередным техническим долгом.
Система SciAgent, представленная в работе, вызывает у него лишь усталую улыбку. Очередной многоагентный оркестр, пытающийся решить научные задачи… Как будто не было попыток создать единый, всемогущий ИИ. Он вспоминает, как когда-то верили в экспертные системы, а потом осознали, что любая модель – это упрощение реальности. И вот, опять – адаптивная координация, иерархическое управление… Звучит красиво, но в конечном итоге всегда найдется краевой случай, который сломает всю стройную архитектуру. Как метко подметил Винтон Серф: «Интернет — это не просто технология, это способ организации информации». SciAgent, вероятно, ещё один способ организации сложности, который рано или поздно потребует переработки, как и всё остальное. Или, как он любит говорить, всё новое — это просто старое с худшей документацией.
Что дальше?
Представленная система, безусловно, демонстрирует впечатляющую гибкость в решении научных задач. Однако, за золотыми медалями бенчмарков неизбежно скрывается вопрос о масштабируемости. Каждая «универсальная» архитектура рано или поздно сталкивается с реальностью: данные не всегда аккуратны, а вычисления – бесплатны. Успех в лабораторных условиях – это, скорее, признак хорошо сформулированной задачи, чем фундаментального прорыва.
Наиболее интересным представляется не столько совершенствование координации агентов, сколько поиск компромисса между гибкостью и эффективностью. В конечном итоге, иногда лучше монолит, чем сто микросервисов, каждый из которых врёт о своей занятости. Упор на адаптивность – это, конечно, благородно, но стоит помнить, что каждая новая функция – это новый источник ошибок и потенциальный техдолг.
В ближайшем будущем следует ожидать не революции в алгоритмах, а эволюцию инструментов для автоматической диагностики и отладки сложных многоагентных систем. Проблема не в том, чтобы создать ИИ, способный рассуждать как учёный, а в том, чтобы научиться понимать, когда он врёт и почему.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.08151.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Разгадывая тайны квантового мира: переработка кубитов и шум как тайная приправа?
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
2025-11-12 12:26