Обучение терпению: Как агенты синхронизируются с реальным миром

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что интеллектуальные агенты могут научиться адаптироваться к задержкам и непредсказуемости реальных сред, предсказывая время выполнения задач.

Несинхронность между физическим временем и когнитивным восприятием агента создаёт проблему временной согласованности, которую традиционные подходы решают либо за счёт чрезмерных запросов, либо маскируют за счёт длительности задач, таких как программирование или математические вычисления, в то время как предлагаемый подход активно предсказывает оптимальную задержку $T_{sleep}$, обеспечивая синхронизацию без избыточных запросов и минимизируя расхождение во времени.

Модели машинного обучения демонстрируют способность к адаптации к асинхронным средам, таким как Kubernetes, путем прогнозирования задержек и синхронизации времени выполнения.

Взаимодействие агентов с реальным миром часто осложняется непредсказуемыми задержками выполнения действий, что создает разрыв между инициированием задачи и ее завершением. В работе «Learning to Wait: Synchronizing Agents with the Physical World» предложен агентский подход, позволяющий большим языковым моделям (LLM) активно согласовывать свой внутренний ход времени с асинхронной природой окружающей среды. Показано, что LLM способны предсказывать время ожидания и, используя парадигму «Код как действие», эффективно синхронизироваться с внешней средой без избыточных проверок. Может ли подобная способность к временной адаптации стать ключевым фактором для создания действительно автономных агентов, способных к эволюции в сложных, открытых системах?

Неизбежность Асинхронности: Временные Разрывы в Работе Агентов

Традиционные агенты, функционирующие в интерактивных средах, испытывают серьезные затруднения, когда действия не приводят к немедленному результату, формируя значительный “временной разрыв”. Эта асинхронность создает когнитивную нагрузку, поскольку агент вынужден обрабатывать задержку между отправкой запроса и получением ответа. В отличие от систем, где обратная связь поступает мгновенно, в подобных условиях возникает неопределенность, требующая от агента поддерживать внутреннюю модель времени и учитывать потенциальную задержку при принятии решений. Отсутствие учета этого “временного разрыва” приводит к неэффективности работы агента, поскольку он может преждевременно совершать действия или, наоборот, бездействовать в ожидании ответа, который еще не поступил, тем самым ограничивая возможности использования больших языковых моделей.

В асинхронных средах, где реакция на действия агента не является мгновенной, возникает существенная неопределенность, требующая от него способности предвидеть задержки. Отсутствие немедленной обратной связи вынуждает агента оценивать вероятное время ожидания ответа, чтобы избежать как простоя в ожидании, так и поспешных, основанных на неполной информации, решений. Эффективное функционирование в таких условиях требует от агента построения внутренней модели временных характеристик среды, позволяющей ему прогнозировать задержки и адаптировать свою стратегию действий соответствующим образом. Неспособность к подобному предвидению приводит к снижению эффективности и упущенным возможностям, особенно при использовании больших языковых моделей, где время обработки запроса может существенно варьироваться.

Суть проблемы асинхронных сред заключается не просто в фиксации задержки, но и в способности предсказывать её для поддержания последовательной “когнитивной шкалы времени”. В отличие от синхронных систем, где действие и реакция следуют немедленно, в асинхронных средах агенту необходимо строить внутреннюю модель времени, учитывающую потенциальные задержки в получении обратной связи. Успешное функционирование требует не пассивного обнаружения опозданий, а проактивного прогнозирования их продолжительности, чтобы избежать преждевременных действий или затягивания процесса принятия решений. Такой подход позволяет агенту формировать более целостное представление о происходящем и эффективно использовать доступные ресурсы, несмотря на непредсказуемость внешней среды. Эффективное предсказание задержек становится ключевым фактором для поддержания когерентности и оптимальной производительности агента в условиях асинхронности.

Пренебрежение проблемой временных задержек в асинхронных средах приводит к существенному снижению эффективности работы агентов на базе больших языковых моделей. Отсутствие учета латентности в ответах системы заставляет агента либо преждевременно принимать решения, основываясь на неполной информации, либо бездействовать в ожидании ответа, что существенно замедляет процесс выполнения задач. В итоге, потенциал LLM для сложного планирования и адаптивного поведения не реализуется в полной мере, а производительность ограничивается необходимостью компенсировать недостатки в обработке асинхронных данных. Более того, игнорирование временного разрыва препятствует формированию когерентной модели мира, необходимой для принятия обоснованных решений в динамически меняющихся условиях.

Для моделирования многоступенчатости асинхронных операций истинные задержки задач представляются с помощью гамма-распределений.

Временное Предвидение: Как Агент Укрощает Задержки

Агентский подход к решению проблемы задержки (латентности) заключается в прогнозировании агентом необходимой продолжительности ожидания перед выполнением действий. Вместо пассивного ожидания ответа от сервера, агент активно оценивает ожидаемое время отклика, основываясь на анализе текущей ситуации и характеристиках выполняемой команды. Это позволяет агенту предварительно «засыпать» на прогнозируемый период, эффективно используя время и избегая ненужной нагрузки на процессор. Такой подход значительно повышает отзывчивость системы, особенно в условиях нестабильного сетевого соединения или высокой загрузки сервера, поскольку агент заранее компенсирует задержку, а не реагирует на нее постфактум.

Парадигма «Код как действие» позволяет агенту реализовывать предсказанные задержки, используя механизм приостановки выполнения (аналогичный «сну»), синхронизируя таким образом свой внутренний таймер с ожидаемым временем отклика. В рамках этой парадигмы, каждое действие представляется как программный код, что позволяет агенту точно контролировать продолжительность ожидания перед выполнением следующего шага. Это достигается путем встраивания в код действия инструкций о необходимости паузы на определенный период времени, рассчитанный на основе предсказания задержки, что обеспечивает плавную и эффективную работу агента даже при наличии сетевых задержек или других факторов, влияющих на время отклика.

Метод “Zero-Shot Temporal Grounding” позволяет агенту оценивать задержки, необходимые для выполнения команд, непосредственно из их семантической сложности, без предварительного обучения на исторических данных. Оценка производится на основе анализа структуры и содержания команды, определяя ожидаемое время обработки и выполнения, исходя из требуемых операций и ресурсов. Это достигается путем анализа семантического представления команды и соотнесения его с внутренним представлением о временных затратах, связанных с различными типами операций. В результате, агент способен предсказывать задержки для новых, ранее не встречавшихся команд, основываясь исключительно на их текущем семантическом содержании, что обеспечивает адаптивность и гибкость системы.

Агент использует семантические приоритеты для формирования базового понимания ожидаемых задержек, основываясь на значении полученных команд. Этот подход предполагает, что сложность и тип команды коррелируют с необходимым временем на выполнение. Например, команды, требующие доступа к внешним ресурсам или выполнения сложных вычислений, автоматически оцениваются как требующие большей задержки, чем простые команды. Агент формирует внутреннюю модель, связывающую семантическое содержание команды с предполагаемым временем отклика, что позволяет прогнозировать задержки без необходимости в исторических данных или явном обучении на временных метках. Эта внутренняя модель постоянно уточняется на основе анализа структуры команд и их семантической сложности.

Валидация Временной Синхронизации: Доказательства Эффективности

Перемежающееся окружение действий (Interleaved Action Framework) представляет собой строгую методологию тестирования, предназначенную для оценки способности агентов управлять множеством действий, каждое из которых характеризуется различной задержкой выполнения. В рамках этой структуры, агенту одновременно предлагается несколько задач, требующих последовательного или параллельного исполнения, с неравномерным временем отклика для каждого действия. Это создает сложную среду, имитирующую реальные сценарии, где задержки могут варьироваться из-за сетевых условий, вычислительной нагрузки или особенностей конкретной задачи. Использование такой среды позволяет выявить ограничения существующих алгоритмов планирования и управления временем, а также стимулировать разработку более устойчивых и адаптивных решений.

Механизм обучения с примерами (In-Context Learning, ICL) позволяет агенту корректировать свой внутренний таймер на основе обратной связи, полученной в процессе выполнения предыдущих действий. Агент анализирует разницу между прогнозируемой задержкой и фактическим временем выполнения, используя эти данные для уточнения своих будущих оценок. В процессе обучения ICL агент накапливает опыт, что позволяет ему более точно предсказывать задержки для аналогичных действий в последующих эпизодах, тем самым оптимизируя временную синхронизацию и повышая общую эффективность. Корректировка внутреннего таймера происходит итеративно, с каждым выполненным действием, что обеспечивает адаптацию к гетерогенным задержкам и динамическим изменениям в среде.

Двухфазная стратегия повышения устойчивости предполагает первоначальное прогнозирование консервативной задержки при выполнении действий, что обеспечивает надежность в условиях неопределенности. На последующих этапах, используя данные, полученные в процессе обучения с подкреплением (In-Context Learning — ICL), агент адаптирует и постепенно уменьшает прогнозируемую задержку. Такой подход позволяет агенту оптимизировать временную синхронизацию, снижая влияние гетерогенных задержек и повышая общую эффективность управления множественными действиями. Использование ICL для корректировки прогноза задержки обеспечивает динамическую адаптацию к наблюдаемым задержкам, что особенно важно в средах с переменной скоростью выполнения задач.

Эффективность предложенных методов оценки и корректировки временной синхронизации количественно оценивается с помощью метрики «Регрет» (Regret Score), представляющей собой отклонение от оптимальной производительности. Эксперименты с моделями Gemini-3-Pro и Claude-Sonnet-4.5 демонстрируют чётко выраженную кривую обучения: наблюдается устойчивое снижение значения метрики «Регрет» с каждым эпизодом, что свидетельствует о способности агентов адаптироваться к гетерогенным задержкам и улучшать свою производительность во времени. Конкретные значения и динамика изменения метрики «Регрет» используются для сравнительной оценки различных стратегий и подтверждения их эффективности.

Сравнение оценок сожаления для четырех LLM показывает, что более низкие значения соответствуют более эффективной работе агента.

Реалистичные Асинхронные Среды: Воссоздание Реальности

Для создания сложных симуляций асинхронных сред используется платформа Kubernetes (K8s), обеспечивающая необходимую масштабируемость и гибкость. K8s позволяет развертывать и управлять множеством компонентов, моделирующих различные задачи и сервисы в динамически меняющейся инфраструктуре. Благодаря этому, исследователи получают возможность создавать реалистичные сценарии, имитирующие поведение сложных распределенных систем, где операции выполняются не мгновенно, а с задержками, характерными для реальных условий эксплуатации. Использование K8s существенно упрощает процесс настройки и воспроизведения экспериментов, позволяя эффективно тестировать и валидировать алгоритмы управления и принятия решений в асинхронных средах, а также исследовать влияние различных факторов на производительность и надежность системы.

Для создания реалистичных асинхронных сред, время выполнения задач моделируется с использованием гамма-распределения. Этот выбор обусловлен способностью гамма-распределения точно отражать вариативность, характерную для реальных систем. В частности, для задач обновления образов среднее время выполнения составляет $\mu = 35$ секунд, для перезапуска сервисов — $\mu = 45$ секунд, а для масштабирования кластера — $\mu = 55$ секунд. Использование гамма-распределения позволяет генерировать правдоподобные сценарии, где время выполнения каждой конкретной задачи варьируется вокруг среднего значения, имитируя задержки и непредсказуемость, встречающиеся в рабочих окружениях. Такая модель позволяет оценить устойчивость и эффективность агентов в условиях асинхронности и непредсказуемости, приближая симуляцию к реальным условиям эксплуатации.

В разработанной среде асинхронных взаимодействий, агент использует стратегию “Активного Ожидания” для мониторинга статуса выполняемых задач. Вместо пассивного ожидания завершения, агент периодически запрашивает информацию о прогрессе, что позволяет ему динамически адаптировать свои действия и более эффективно планировать дальнейшие шаги. Проверка статуса осуществляется посредством механизма “Проверка Статуса”, который подтверждает успешное завершение задачи и позволяет агенту перейти к следующей операции. Такой подход обеспечивает не только своевременное обнаружение завершения задач, но и позволяет агенту собирать данные о времени выполнения, что критически важно для калибровки внутренних когнитивных моделей времени и оптимизации стратегии принятия решений в асинхронной среде. Реализация “Активного Ожидания” и “Проверки Статуса” совместно позволяет создать реалистичную и отзывчивую симуляцию, в которой агент способен эффективно функционировать в условиях непредсказуемых задержек и асинхронных событий.

Комбинация методов активного ожидания и проверки статуса задач позволяет всесторонне тестировать и валидировать производительность агентов в асинхронных средах. Исследования демонстрируют, что использование данной комбинации приводит к динамической калибровке внутренних когнитивных временных шкал агентов. В частности, наблюдается снижение ошибки предсказания времени ($T_{confirm} — T_{true}$), что указывает на улучшение способности агента точно оценивать длительность выполнения асинхронных операций. Такая адаптация позволяет агентам более эффективно планировать и выполнять задачи в условиях непредсказуемых задержек, что критически важно для функционирования в реальных, динамически меняющихся системах.

Исследование демонстрирует, что большие языковые модели способны адаптироваться к асинхронности реального мира, предсказывая время выполнения задач. Это, конечно, не удивительно, ведь как говорил Г.Х. Харди: «Математика — это наука о том, что нельзя доказать». Подобно тому, как математик сталкивается с недоказуемыми утверждениями, агент вынужден иметь дело с непредсказуемой задержкой Kubernetes. Эта работа, по сути, показывает, что модели учатся не столько решать задачу идеально, сколько жить с её неизбежной неопределенностью. Вместо того, чтобы требовать мгновенного ответа, агент учится ждать, что, в конечном счете, является более прагматичным подходом к развертыванию в продакшене, чем наивная вера в автоматизацию.

Что дальше?

Представленная работа демонстрирует способность больших языковых моделей к адаптации к асинхронности реального мира — впечатляюще, если вспомнить, что большинство подобных моделей изначально проектировались для синхронных, идеально предсказуемых сред. Однако, не стоит обольщаться. Способность предсказывать время выполнения задач в Kubernetes — это лишь первый шаг. Практика неизбежно покажет, что любые модели предсказания быстро устаревают, а реальные системы всегда найдут способ удивить своей непредсказуемостью. MVP, как известно, — это лишь вежливый способ сказать пользователю: “подождите, мы это исправим”.

Вместо того чтобы стремиться к идеальному предсказанию, возможно, стоит обратить внимание на архитектуры, допускающие ошибки и быстро адаптирующиеся к ним. Модные решения, обещающие “революционный” подход к синхронизации, часто оказываются лишь дорогими способами всё усложнить. Если код выглядит идеально — значит, его ещё никто не деплоил. Настоящий прогресс, вероятно, лежит в области отказоустойчивости и самовосстановления, а не в точности предсказаний.

В конечном итоге, каждый «прорыв» станет техническим долгом. Вопрос не в том, чтобы создать систему, идеально синхронизированную с внешним миром, а в том, чтобы создать систему, способную достойно справляться с его хаосом. И, конечно, в том, чтобы заранее подготовить достаточное количество горячих фиксов.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16262.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-22 04:07

🚀 Квантовые новости