Автор: Денис Аветисян
Новая архитектура Laser позволяет агентам искусственного интеллекта эффективно решать сложные задачи, требующие длительного планирования и обработки большого объема информации.
Представлена система Laser, использующая структурированный протокол и контекстный регистр для улучшения логического мышления и преодоления проблем перегрузки контекста в больших языковых моделях.
Несмотря на успехи больших языковых и логических моделей в организации агентного поиска, существующие системы часто страдают от нестабильности рассуждений и переполнения контекста при решении сложных многошаговых задач. В данной работе представлена система ‘Laser: Governing Long-Horizon Agentic Search via Structured Protocol and Context Register’ — новый подход, использующий структурированный протокол и компактный регистр контекста для стабилизации и масштабирования агентного поиска. Предложенная архитектура обеспечивает более логичные и интерпретируемые траектории рассуждений, позволяя моделям эффективно работать с длинными последовательностями. Способно ли данное решение стать основой для создания действительно надежных и масштабируемых систем агентного поиска нового поколения?
Пределы Масштабирования: Ограничения Традиционных Языковых Моделей
Языковые модели большого размера (LLM) демонстрируют впечатляющую способность распознавать закономерности в данных, однако их возможности в решении сложных задач, требующих последовательного, многоступенчатого рассуждения, остаются ограниченными. В то время как LLM превосходно справляются с задачами, где ответ непосредственно следует из предоставленной информации, они часто терпят неудачу, когда требуется объединить несколько фрагментов информации, сделать логические выводы и применить знания из разных источников. Это связано с тем, что LLM, по сути, являются статистическими моделями, которые предсказывают наиболее вероятную последовательность слов, а не моделями, способными к настоящему пониманию и логическому мышлению. В результате, при решении задач, требующих построения цепочки рассуждений, LLM склонны к ошибкам и неточностям, что ограничивает их применение в областях, где критически важна надежность и точность результатов.
Существующие методы, такие как генерация с расширением извлечением (RAG) и ReAct, часто демонстрируют ограниченную эффективность из-за фундаментальных ограничений контекстного окна и неэффективности поиска релевантной информации. Несмотря на свою способность обрабатывать большие объемы текста, языковые модели сталкиваются с трудностями при удержании и использовании всей необходимой информации для решения сложных задач, требующих многоступенчатых рассуждений. Поиск релевантных фрагментов информации, особенно в обширных базах данных, может быть медленным и неточным, что приводит к снижению производительности и увеличению вычислительных затрат. Ограниченный размер контекстного окна вынуждает модели отбрасывать важные детали, что особенно критично для задач, требующих долгосрочного планирования и последовательного принятия решений. Таким образом, эти ограничения подчёркивают необходимость разработки более эффективных стратегий управления информацией и поиска, чтобы в полной мере раскрыть потенциал больших языковых моделей.
Ограничения, с которыми сталкиваются большие языковые модели (LLM) в обработке объемных данных и выполнении сложных логических цепочек, существенно затрудняют их применение в задачах, требующих долгосрочного планирования и самостоятельного поиска решений — так называемом агентном поиске. Традиционные методы, такие как RAG и ReAct, оказываются неэффективными при необходимости анализа информации на протяжении длительного времени, поскольку сталкиваются с ограничениями контекстного окна и сложностями в организации эффективного поиска. Для преодоления этих препятствий необходим более структурированный подход, позволяющий LLM не просто распознавать паттерны, а формировать и последовательно реализовывать сложные стратегии, что предполагает разработку новых архитектур и алгоритмов, способных к долгосрочному планированию и адаптации в динамичной среде.
Laser: Структурированный Фреймворк для Рассуждений
Фреймворк Laser предназначен для решения задач долгосрочного агентного поиска посредством интеграции структурированного протокола и контекстного регистра. Структурированный протокол обеспечивает декомпозицию процесса рассуждений на отдельные пространства: планирование, решение задач и ретроспекцию, что способствует модульности и сфокусированному выполнению. Контекстный регистр динамически управляет изменяющимся контекстом, минимизируя использование токенов и обеспечивая устойчивое рассуждение в течение длинных последовательностей. Эта комбинация позволяет агенту поддерживать согласованность и релевантность информации на протяжении всего процесса поиска, эффективно преодолевая ограничения, связанные с объемом контекста в больших языковых моделях.
Структурированный протокол Laser разделяет процесс рассуждений на три отдельных пространства: Планирование, Решение задач и Ретроспекция. Пространство Планирования отвечает за формирование стратегии и определение последовательности действий для достижения поставленной цели. Пространство Решения задач выполняет конкретные действия, необходимые для выполнения задач, определенных в плане. Пространство Ретроспекции анализирует результаты выполненных действий и предоставляет обратную связь для улучшения планирования и решения задач на последующих итерациях. Такое разделение обеспечивает модульность системы, позволяя независимо разрабатывать и оптимизировать каждый компонент, а также концентрировать вычислительные ресурсы на конкретных этапах процесса рассуждений.
Регистр контекста в Laser динамически управляет изменяющимся контекстом, оптимизируя использование токенов и обеспечивая возможность проведения рассуждений в длинных последовательностях. Это достигается за счет сжатия и хранения только релевантной информации из предыдущих шагов рассуждений, а также за счет динамического обновления содержимого регистра в процессе работы агента. Вместо хранения всей истории взаимодействия, регистр контекста поддерживает лишь необходимый минимум данных для текущего этапа рассуждений, что существенно снижает вычислительные затраты и позволяет агенту эффективно работать с длинными последовательностями данных и задач, избегая ограничений, связанных с максимальной длиной контекста в используемой модели. Данный подход позволяет Laser поддерживать связность рассуждений на протяжении длительных периодов времени, сохраняя при этом эффективность и снижая потребность в вычислительных ресурсах.
Декомпозиция и Исполнение: Как Laser Работает на Практике
В пространстве планирования, процесс уточнения намерения пользователя (Intent Refinement) служит для выявления и прояснения скрытых требований и неоднозначностей в исходном запросе. После уточнения, осуществляется структурирование задачи в виде графа (Problem Framing), где узлы представляют собой отдельные подзадачи, а ребра — зависимости между ними. Такой подход позволяет разложить сложную задачу на более мелкие, управляемые компоненты, что значительно упрощает её последующее решение и повышает эффективность работы системы. Графовая структура обеспечивает возможность параллельного выполнения подзадач и оптимизации порядка их решения.
Пространство решения задач использует вызов инструментов (Tool Calling) и извлечение документов для сбора необходимых данных и формирования промежуточных ответов на отдельные подзадачи. Механизм вызова инструментов позволяет системе взаимодействовать с внешними сервисами и API для получения информации, недоступной непосредственно в модели. Извлечение документов обеспечивает доступ к релевантным данным из различных источников, таких как базы знаний и веб-страницы. Полученные данные обрабатываются для формирования ответов на каждую подзадачу, которые затем агрегируются и синтезируются для получения итогового ответа на исходный запрос пользователя.
В основе функционирования Laser лежат большие языковые модели (LLM), в частности Qwen2.5 и Qwen3. Использование данных моделей обеспечивает совместимость системы с передовыми достижениями в области искусственного интеллекта и позволяет эффективно решать сложные задачи, требующие глубокого понимания и генерации текста. Qwen2.5 и Qwen3 выступают в качестве вычислительного ядра для процессов, происходящих в пространствах планирования и решения задач, обеспечивая необходимую мощность для анализа запросов, декомпозиции задач и формирования окончательных ответов.
Самокоррекция и Уточнение: Сила Ретроспекции
Пространство ретроспекции предоставляет Laser возможности самоконтроля и коррекции посредством действий, таких как Revisit-Task и Replanning. Revisit-Task позволяет модели повторно анализировать ранее решенные подзадачи, выявляя потенциальные ошибки или возможности для оптимизации. Replanning, в свою очередь, обеспечивает перестройку плана декомпозиции задачи на основе результатов самоанализа, что позволяет Laser динамически адаптироваться к меняющимся условиям и повышать общую эффективность выполнения задач. Эти механизмы обеспечивают постоянный цикл обратной связи и самосовершенствования.
Механизм самокоррекции в Laser реализован посредством периодического анализа и перестройки плана декомпозиции задачи. Система повторно посещает ранее решенные подзадачи, что позволяет выявлять и устранять потенциальные ошибки, допущенные на предыдущих этапах. Восстановление и оптимизация плана декомпозиции способствует более эффективному использованию ресурсов и повышению общей производительности системы, минимизируя потребность в повторных вычислениях и обеспечивая более точное решение поставленной задачи.
Система Laser демонстрирует высокую эффективность использования контекста благодаря значительному коэффициенту попадания в кэш токенов (Token Cache Ratio). Это указывает на способность системы повторно использовать префиксы задач в течение нескольких ходов, минимизируя потребность в повторной генерации информации. В сравнении с архитектурой ReAct, Laser характеризуется более низким темпом роста контекста (Context Growth Rate), что свидетельствует о более рациональном управлении объемом используемой памяти и повышает стабильность работы при решении сложных задач.
Преодолевая Текущие Ограничения: Значение и Перспективы Развития
Исследования показали, что модель Laser демонстрирует превосходные результаты в решении сложных задач многошагового вопросно-ответного поиска, особенно на наборах данных WebDancer и BrowseComp-ZH. Данные наборы данных требуют от системы не просто извлечения информации, а построения логической цепочки рассуждений, объединяя информацию из нескольких источников для точного ответа на вопрос. Превосходство Laser в этих задачах указывает на его способность эффективно обрабатывать сложные запросы, требующие последовательного поиска и анализа информации, что делает его перспективным инструментом для развития интеллектуальных систем поиска и обработки естественного языка. Способность к многошаговому рассуждению позволяет модели преодолевать ограничения традиционных методов, основанных на простом сопоставлении ключевых слов.
Исследование продемонстрировало выдающуюся эффективность разработанной системы Laser, достигшей точности в 98.2
Успешное применение Laser демонстрирует, что структурированные системы рассуждений обладают значительным потенциалом для развития возможностей агентов при поиске информации на больших временных горизонтах. В отличие от традиционных подходов, полагающихся на последовательное применение моделей, структурированные фреймворки позволяют агентам декомпозировать сложные задачи на более мелкие, логически связанные шаги. Это, в свою очередь, позволяет им не только более эффективно исследовать обширные информационные пространства, такие как интернет, но и поддерживать последовательность и согласованность рассуждений на протяжении всего процесса поиска. Такой подход открывает перспективы для создания интеллектуальных агентов, способных решать сложные задачи, требующие многоэтапного анализа и синтеза информации, например, в областях научных исследований, финансового анализа или автоматизированного принятия решений.
Исследование представляет собой элегантное решение проблемы контекстного переполнения, с которой сталкиваются современные большие языковые модели при выполнении многошаговых задач. Laser, предложенный в статье, акцентирует внимание на структурированном подходе к управлению контекстом, что позволяет модели сохранять последовательность и релевантность на протяжении длительных взаимодействий. Тим Бернерс-Ли однажды сказал: «Данные должны быть свободны». Эта идея перекликается с принципом, лежащим в основе Laser — создание открытой и доступной структуры для эффективной обработки информации. Система, подобно живому организму, функционирует благодаря взаимодействию элементов, и Laser демонстрирует, как правильно организованный контекст может значительно улучшить производительность модели в сложных задачах.
Что Дальше?
Представленная работа, несомненно, вносит вклад в понимание организации поиска агентами на больших языковых моделях. Однако, как часто бывает, решение одной задачи обнажает другие. Проблема “забывания” контекста, хотя и смягчена предложенным регистром, всё ещё требует более элегантного подхода. Ведь, по сути, регистр — это лишь временное хранилище, а истинная интеллектуальная система должна уметь извлекать и обобщать информацию, а не просто накапливать её. Очевидно, что простое увеличение размера контекстного окна — это грубая сила, а не проявление интеллекта.
Будущие исследования, вероятно, будут сосредоточены на разработке более динамичных и адаптивных механизмов управления контекстом. Важно отойти от линейного представления истории поиска и перейти к иерархическим или сетевым структурам, способным отражать сложные взаимосвязи между различными элементами информации. Следует также учитывать, что “поиск истины” — это не всегда линейный процесс, и агент должен уметь возвращаться к предыдущим шагам, пересматривать свои решения и адаптироваться к новым данным.
В конечном итоге, успех в этой области зависит не от сложности алгоритмов, а от их простоты и ясности. Если решение слишком умно — оно, вероятно, хрупкое. Поэтому, стремление к элегантности и минимализму должно быть главным принципом при разработке систем, способных к долгосрочному и сложному поиску.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20458.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Нейронные Операторы в Энергетике: Новый Подход к Моделированию
- Искусство отбора данных: Новый подход к обучению генеративных моделей
- Квантовая химия: Новый подход к возбужденным состояниям
- Геометрия Хаоса: Распознавание Образов в Сложных Системах
- Квантовые ядра: Гарантированная оценка точности
- Квантовые Загадки: Размышления о Современной Физике
- Восстановление потенциала Шрёдингера: новый численный подход
- Спектральная оптимизация: новый подход к созданию квантовых состояний
- Квантовые Иллюзии и Практический Реализм
- Укрощение квантовой неопределенности: новый подход к моделированию
2025-12-24 11:54