Один в поле не воин? Когда искусственный интеллект обходит многоагентные системы

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что агенты с развитыми навыками могут эффективно выполнять задачи, ранее требовавшие координации множества ИИ, но их возможности ограничены.

Создание библиотек навыков для многоагентных систем снижает задержки и потребление токенов, однако точность выбора навыка нелинейно ухудшается по мере роста библиотеки, демонстрируя фазовый переход при достижении определенного порога вместимости, который может быть преодолен за счет иерархической организации навыков в структурированные категории.

Работа посвящена анализу масштабируемости выбора навыков в больших языковых моделях и выявляет факторы, ограничивающие производительность при увеличении числа навыков, такие как когнитивные ограничения и семантическая путаница, а также способы их смягчения с помощью иерархической маршрутизации.

Несмотря на эффективность многоагентных систем в решении сложных задач, их вычислительная стоимость остается значительной. В работе «When Single-Agent with Skills Replace Multi-Agent Systems and When They Fail» исследуется возможность замены таких систем единым агентом, использующим библиотеку навыков, что позволяет снизить задержки и потребление токенов. Полученные результаты показывают, что масштабируемость выбора навыков ограничена, и ухудшение производительности связано не только с ростом библиотеки, но и с семантической близостью схожих навыков. Может ли иерархическая организация навыков, подобно тому, как это реализовано в когнитивных способностях человека, обеспечить масштабируемость и эффективность агентов на основе больших языковых моделей?

Пределы масштаба: Когда больше не значит лучше

Несмотря на впечатляющие способности к генерации текста и пониманию языка, современные большие языковые модели (БЯМ) часто сталкиваются с трудностями при решении задач, требующих применения сложных навыков и рассуждений. Эти модели, обученные на огромных объемах данных, демонстрируют мастерство в имитации языковых паттернов, однако испытывают затруднения в ситуациях, где необходимо объединить несколько навыков, планировать действия или делать логические выводы, требующие глубокого понимания предметной области. Например, БЯМ могут успешно отвечать на вопросы о фактах, но испытывают трудности при решении математических задач, требующих применения нескольких шагов, или при разработке стратегии в сложной игре. Ограничения проявляются в способности к обобщению знаний и переносу навыков из одной области в другую, что указывает на необходимость разработки новых подходов к обучению и архитектуре моделей.

Исследования показывают, что простое увеличение размера языковых моделей, несмотря на первоначальный прирост производительности, рано или поздно сталкивается с законом убывающей отдачи. Огромный объем знаний, хранящийся в этих моделях, зачастую не структурирован должным образом, что затрудняет эффективный поиск и применение нужной информации для решения сложных задач. Вместо того, чтобы просто добавлять параметры, модели испытывают трудности с организацией и извлечением релевантных знаний из этой огромной, неорганизованной базы данных, что ограничивает их способность к действительно сложному рассуждению и решению проблем. Этот эффект подчеркивает, что увеличение размера модели — не единственный путь к улучшению её возможностей, и что необходимы инновационные подходы к организации и управлению знаниями в искусственном интеллекте.

Наблюдаемый предел масштабируемости больших языковых моделей указывает на необходимость перехода от единых, монолитных систем к более сложным архитектурам. Вместо постоянного увеличения размера модели, эффективным решением представляется организация и развертывание специализированных навыков в виде отдельных модулей. Такой подход позволяет избежать перегрузки единой сети знаний, обеспечивая более гибкое и целенаправленное применение экспертных компетенций. Вместо хранения огромного объема общей информации, система может динамически подключать необходимые навыки для решения конкретной задачи, что повышает точность, скорость и эффективность обработки информации. Это открывает путь к созданию интеллектуальных систем, способных не просто генерировать текст, но и решать сложные задачи, требующие специализированных знаний и умений.

Повышение семантической схожести навыков, а не только увеличение размера библиотеки, приводит к снижению точности выбора, что демонстрирует влияние конкуренции навыков друг с другом на процесс отбора.

Одноагентные системы: Архитектура, основанная на навыках

Одноагентные системы представляют собой перспективную альтернативу традиционным подходам, использующую “Библиотеку навыков” — набор специализированных операций для решения сложных задач. Вместо хранения всей необходимой информации внутри языковой модели, система полагается на заранее определенные и оптимизированные навыки, которые могут включать в себя поиск информации, выполнение вычислений, или взаимодействие с внешними инструментами. Каждый навык представляет собой четко определенную функцию с конкретным входом и выходом, что позволяет системе декомпозировать сложные задачи на более мелкие, управляемые шаги и эффективно использовать ресурсы. Использование библиотеки навыков позволяет повысить надежность и воспроизводимость результатов, а также упростить процесс отладки и обновления системы.

В ходе тестирования одноагентные системы продемонстрировали сравнимую производительность с многоагентными системами при решении сложных задач. При этом, зафиксировано среднее снижение потребления токенов на 54% и уменьшение задержки (latency) на 50%. Данные показатели позволяют сделать вывод об эффективности одноагентного подхода с точки зрения оптимизации вычислительных ресурсов и скорости обработки информации по сравнению с традиционными многоагентными архитектурами.

В архитектуре одноагентных систем большая языковая модель (LLM) функционирует как контроллер, отвечающий за выбор и выполнение специализированных операций — навыков, из библиотеки навыков. Вместо хранения обширных знаний, LLM управляет процессом, делегируя конкретные задачи отдельным инструментам или функциям. Такой подход позволяет существенно снизить вычислительные затраты и время отклика, поскольку LLM не обрабатывает весь объем информации, а лишь координирует работу специализированных модулей. Это обеспечивает значительный прирост эффективности по сравнению с системами, где LLM выполняет все операции самостоятельно.

Несмотря на различия в сложности, модели демонстрируют схожую точность отбора, опровергая предположение о значительной зависимости производительности от сложности политики.

Пороговая ёмкость: Масштабирование библиотеки навыков

Наше исследование выявило критический порог вместимости для библиотек навыков: после превышения примерно 50-100 навыков наблюдается резкое снижение точности выбора. Данное снижение обусловлено тем, что увеличение количества доступных навыков приводит к перегрузке когнитивных ресурсов пользователя, затрудняя процесс анализа и принятия решения. В результате, вероятность выбора нерелевантного навыка значительно возрастает, что негативно сказывается на эффективности работы системы и удовлетворенности пользователя.

Снижение точности выбора навыков при увеличении их количества в библиотеке подтверждается принципами теории когнитивной нагрузки и законом Хика. Теория когнитивной нагрузки указывает на ограниченность рабочей памяти человека, которая способна эффективно обрабатывать лишь определенный объем информации одновременно. Закон Хика, в свою очередь, утверждает, что время реакции увеличивается пропорционально логарифму числа вариантов выбора. Таким образом, при превышении определенного порога (примерно 50-100 навыков), когнитивная нагрузка на пользователя возрастает, что приводит к увеличению времени принятия решений и повышению вероятности ошибок при выборе необходимого навыка. $RT = k \log_2(n)$ , где RT — время реакции, n — количество вариантов, k — константа.

Явление “семантической путаницы” — схожесть описаний навыков в библиотеке — усугубляет проблему снижения точности выбора, наблюдаемую при увеличении количества навыков. Когда описания различных навыков имеют близкие формулировки или перекрывающиеся ключевые слова, это создает интерференцию в процессе принятия решений. В результате, пользователь может ошибочно выбрать не тот навык, который соответствует его потребностям, поскольку когнитивные ресурсы, необходимые для различения тонких нюансов между схожими описаниями, оказываются перегружены. Чем больше навыков в библиотеке и чем выше степень семантической схожести между ними, тем выше вероятность ошибочного выбора.

Использование иерархической маршрутизации позволяет поддерживать точность отбора на уровне 72-85% при больших размерах библиотеки (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">|\mathbf{S}| \geq 60</span>), в то время как прямой отбор снижает точность до 45-63%. — Использование иерархической маршрутизации позволяет поддерживать точность отбора на уровне 72-85% при больших размерах библиотеки ( $|\mathbf{S}| \geq 60$ ), в то время как прямой отбор снижает точность до 45-63%.

Иерархическая маршрутизация: Масштабирование за пределы ограничений

Иерархическая маршрутизация решает проблему порога вместимости путем организации навыков в структурированную иерархию. Вместо последовательного перебора всего набора навыков, система LLM оперирует с уровнями иерархии, что значительно уменьшает эффективное пространство поиска. Это достигается путем группировки схожих навыков в более общие категории, позволяя модели сначала определить наиболее подходящую категорию, а затем уже выбирать конкретный навык внутри этой категории. Такой подход снижает когнитивную нагрузку на модель и повышает точность выбора, особенно при работе с большими библиотеками навыков.

Использование иерархической маршрутизации снижает когнитивную нагрузку и семантическую интерференцию, что позволяет расширять библиотеки навыков без потери точности выбора. Уменьшение когнитивной нагрузки достигается за счет организации навыков в структурированную иерархию, что упрощает процесс поиска и оценки релевантных навыков для LLM. Семантическая интерференция, возникающая из-за схожести описаний различных навыков, уменьшается благодаря более четкой структуре и разделению навыков по категориям. Это позволяет модели более эффективно различать навыки и выбирать наиболее подходящий для решения конкретной задачи, обеспечивая сохранение или даже повышение точности при работе с большими объемами данных.

Результаты экспериментов продемонстрировали значительное повышение точности работы системы при использовании иерархической маршрутизации. В частности, при использовании модели GPT-4o-mini наблюдалось увеличение точности на 37-40%, а с GPT-4o — на 9-10%. Эти данные подтверждают потенциал данного подхода для раскрытия полного спектра возможностей одноагентных систем и повышения их эффективности при работе с обширными библиотеками навыков.

Будущие направления: К адаптивному интеллекту

В отличие от традиционных больших языковых моделей, представляющих собой единые, монолитные структуры, архитектуры, основанные на навыках, предлагают принципиально иной подход к созданию адаптивного искусственного интеллекта. Вместо обучения решению широкого спектра задач одновременно, такие системы разбивают сложные процессы на отдельные, специализированные навыки. Это позволяет не только повысить эффективность использования вычислительных ресурсов, но и значительно улучшить способность системы к обобщению и адаптации к новым, ранее не встречавшимся ситуациям. Разделение на навыки способствует более гибкому и модульному построению интеллекта, позволяя системе динамически комбинировать и применять необходимые умения для решения конкретной задачи, подобно тому, как человек использует различные навыки в зависимости от контекста. Такой подход открывает путь к созданию более надежных, эффективных и, главное, адаптивных систем искусственного интеллекта, способных к непрерывному обучению и совершенствованию.

Исследования закономерностей масштабирования демонстрируют, что дальнейшее повышение эффективности и возможностей искусственного интеллекта напрямую связано с усовершенствованием иерархической маршрутизации и организации навыков. По мере увеличения сложности задач, простая масштабируемость моделей становится недостаточной; ключевым фактором является не только количество параметров, но и структура их взаимодействия. Оптимизация иерархической организации позволяет более эффективно распределять вычислительные ресурсы, фокусируясь на релевантных навыках для конкретной задачи, что, в свою очередь, приводит к экспоненциальному улучшению производительности. Таким образом, развитие методов, позволяющих автоматически строить и адаптировать иерархическую структуру навыков, представляется критически важным для достижения принципиально нового уровня интеллекта в искусственных системах.

Перспективные исследования направлены на создание самообучающихся агентов, способных к автоматическому выявлению и совершенствованию навыков. Вместо ручного определения компетенций, системы будущего должны самостоятельно анализировать задачи и разрабатывать оптимальные стратегии их решения. Это предполагает разработку алгоритмов, способных не только осваивать новые навыки, но и комбинировать существующие для достижения более сложных целей. Автоматизация процесса открытия и улучшения навыков позволит искусственному интеллекту адаптироваться к изменяющимся условиям и эффективно решать задачи, которые в настоящее время недоступны даже самым мощным языковым моделям. Такой подход открывает возможности для создания действительно гибких и универсальных интеллектуальных систем, способных к непрерывному обучению и самосовершенствованию.

Предложенная функциональная зависимость <span class="katex-eq" data-katex-display="false">Acc \approx \alpha/(1+(|\\mathbf{S}|/\\kappa)^{\\gamma})</span> демонстрирует отличное соответствие данным (R² > 0.97) для обеих моделей, подтверждая справедливость теоретической модели. — Предложенная функциональная зависимость $Acc \approx \alpha/(1+(|\\mathbf{S}|/\\kappa)^{\\gamma})$ демонстрирует отличное соответствие данным (R² > 0.97) для обеих моделей, подтверждая справедливость теоретической модели.

Исследование демонстрирует, что увеличение количества навыков у агентов, основанных на больших языковых моделях, не всегда приводит к пропорциональному росту эффективности. Напротив, производительность снижается из-за ограниченности когнитивных ресурсов и семантической путаницы. Данное наблюдение перекликается с мыслями Эдсгера Дейкстры: «Простота — это ключ к надежности». Подобно тому, как чрезмерно сложная система становится уязвимой, так и агент с избыточным количеством навыков теряет способность к четкому и эффективному действию. Иерархическая маршрутизация, предложенная в работе, выступает как инструмент для организации и упрощения этой сложности, позволяя агенту сохранять ясность и надежность даже при большом количестве доступных навыков. Это подтверждает идею о том, что грамотное управление сложностью является ключом к созданию устойчивых систем.

Куда Ведет Дорога?

Представленное исследование, хотя и демонстрирует возможности одиночных агентов, овладевающих набором навыков, неизбежно наталкивается на предел масштабируемости. Улучшения, достигаемые добавлением новых компетенций, оказываются недолговечными — закономерность, которую можно было бы и не открывать, учитывая фундаментальную энтропию любой системы. Иллюзия всемогущего агента рассеивается под давлением семантической путаницы и ограниченности ресурсов. Кажется, сама попытка создания универсального инструмента обречена на повторение ошибок прошлого, лишь в ином технологическом обличии.

Вместо бесконечного наращивания навыков, представляется более перспективным исследование иерархических структур управления, позволяющих не просто иметь множество способностей, но и рационально их использовать. Однако, даже здесь, следует помнить: любая иерархия — это лишь временная отсрочка неизбежного. Упорядоченность — иллюзия, а хаос — константа. Вопрос не в том, чтобы избежать регресса, а в том, чтобы сделать его достойным.

Будущие исследования должны сосредоточиться не на максимальном увеличении количества навыков, а на понимании пределов когнитивной нагрузки и разработке механизмов для адаптации к изменяющимся условиям. Ведь время — не метрика для измерения прогресса, а среда, в которой любая система неизбежно стареет, и откат — это всего лишь путешествие назад по стрелке времени.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04748.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-10 19:31

🚀 Квантовые новости