Поиск нового поколения: от монолита к интеллекту самоорганизующихся агентов

Автор: Денис Аветисян

В статье представлена инновационная архитектура, позволяющая значительно повысить стабильность и эффективность интеллектуального поиска за счет декомпозиции задач и оптимизации знаний.

Предлагаемая структура M-ASK включает итеративный процесс планирования траектории, в котором агент поиска и агент управления знаниями совместно уточняют план, в то время как агент ответов последовательно обновляет прогнозы после каждого шага, а обучение агентов планирования и ответов осуществляется с использованием абсолютных оценок (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">F\_{1}^{0}</span> и <span class="katex-eq" data-katex-display="false">F\_{1}^{t}</span> соответственно), при этом совместные агенты делят между собой прирост улучшения (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">\Delta F\_{1}^{t}</span>) для стимулирования поэтапной оптимизации. — Предлагаемая структура M-ASK включает итеративный процесс планирования траектории, в котором агент поиска и агент управления знаниями совместно уточняют план, в то время как агент ответов последовательно обновляет прогнозы после каждого шага, а обучение агентов планирования и ответов осуществляется с использованием абсолютных оценок ( $F\_{1}^{0}$ и $F\_{1}^{t}$ соответственно), при этом совместные агенты делят между собой прирост улучшения ( $\Delta F\_{1}^{t}$ ) для стимулирования поэтапной оптимизации.

Предлагается многоагентная система M-ASK, использующая плотные вознаграждения и эффективное управление контекстом для улучшения производительности и надежности агентов интеллектуального поиска.

Несмотря на перспективность агентного поиска в решении сложных информационных задач, существующие системы часто страдают от нестабильности и неэффективности. В данной работе, ‘Beyond Monolithic Architectures: A Multi-Agent Search and Knowledge Optimization Framework for Agentic Search’, предлагается новый подход, основанный на разделении функций поиска и управления знаниями с помощью многоагентной системы M-ASK. Этот фреймворк позволяет добиться повышения точности ответов и устойчивости обучения благодаря применению детальных наград и компактному управлению контекстом. Какие еще архитектурные решения позволят раскрыть полный потенциал агентного поиска и создать действительно интеллектуальные системы?

Преодолевая границы поиска: вызов глубокого рассуждения

Традиционные методы поиска информации, прекрасно справляющиеся с простыми запросами, часто оказываются неэффективными при решении сложных задач, требующих многоступенчатого логического мышления. Вместо точного ответа пользователи получают множество нерелевантных результатов, что связано с неспособностью поисковых систем улавливать тонкие взаимосвязи и проводить последовательный анализ информации. Ограничения этих систем проявляются, когда требуется не просто найти данные, а синтезировать их, делать выводы и выстраивать аргументированную цепочку рассуждений, что значительно усложняет процесс получения достоверной и полезной информации для пользователя.

Основная сложность при решении сложных задач с использованием поиска заключается в неспособности системы поддерживать последовательную логическую цепочку рассуждений на протяжении всего процесса. В отличие от человеческого мышления, которое способно удерживать в памяти промежуточные выводы и строить на их основе дальнейшие шаги, поисковые системы часто «забывают» контекст предыдущих запросов и результатов. Это приводит к информационному перегрузу, когда пользователь сталкивается с огромным количеством нерелевантных данных, и, в конечном итоге, к неточным или ошибочным выводам. Отсутствие «памяти» о ходе рассуждений препятствует эффективному анализу информации и затрудняет достижение верного ответа на сложные вопросы, требующие многоступенчатого анализа и синтеза данных.

Итеративные подходы к поиску, такие как RAG (Retrieval-Augmented Generation), часто сталкиваются с проблемой атрибуции вклада на больших временных горизонтах. Суть этой проблемы заключается в сложности определения, какие именно шаги поиска — будь то конкретные запросы или полученные фрагменты информации — внесли решающий вклад в конечный успешный (или неудачный) результат. Представьте себе цепочку рассуждений, где каждый шаг зависит от предыдущего; определить, какой именно шаг был критически важным для достижения верного ответа, становится чрезвычайно сложной задачей. Это затрудняет оптимизацию процесса поиска и обучение моделей, поскольку трудно оценить эффективность каждого отдельного шага и скорректировать стратегию поиска для повышения точности и релевантности результатов.

Метод M-ASK решает проблемы существующих монолитных агентов, возникающие из-за сложной атрибуции вознаграждения на длинных временных горизонтах, разреженности вознаграждений и шума при поиске, благодаря разделению ролей и использованию плотных вознаграждений на каждом шаге.

M-ASK: Многоагентный каркас для интеллектуального поиска

M-ASK реализует разделение планирования поиска и управления знаниями посредством многоагентной системы. В рамках данной системы каждый агент специализируется на выполнении конкретной задачи в процессе поиска. Это позволяет декомпозировать сложный процесс поиска на более мелкие, управляемые компоненты, каждый из которых обрабатывается отдельным агентом. Такая архитектура обеспечивает параллельное выполнение задач и повышает общую эффективность поиска за счет специализации и распределения нагрузки. В отличие от монолитных систем, где планирование и управление знаниями тесно связаны, M-ASK обеспечивает модульность и гибкость, позволяя независимо развивать и оптимизировать каждый агент.

В рамках M-ASK используется концепция “Состояния Знаний” (Knowledge State), представляющего собой структурированное хранилище текущего прогресса поиска. Это состояние включает в себя сформулированные вопросы, полученные ответы на них, а также предсказанные ответы, основанные на текущем анализе. “Состояние Знаний” функционирует как общая база данных, доступная всем агентам системы, обеспечивая согласованность и избежание дублирования усилий. Данные в “Состоянии Знаний” постоянно обновляются и уточняются по мере выполнения поиска, что позволяет агентам адаптироваться к новой информации и оптимизировать дальнейшие действия. Структура “Состояния Знаний” позволяет эффективно отслеживать не только фактические ответы, но и уровень уверенности в предсказанных ответах, что важно для оценки релевантности и достоверности информации.

В основе M-ASK лежит многоагентная система, состоящая из нескольких специализированных агентов. Агент планирования инициирует процесс поиска, определяя начальные цели и стратегии. Агент поиска генерирует запросы к источникам информации, необходимые для достижения этих целей. Агент суммирования извлекает релевантные данные из полученных результатов и формирует краткое изложение. Наконец, агент обновления использует извлеченную информацию для уточнения и актуализации общего состояния знаний системы, обеспечивая тем самым непрерывное улучшение процесса поиска.

Обучение на HotpotQA показывает, что M-ASK обеспечивает стабильную сходимость и краткость ответов, в то время как Search-r1 характеризуется нестабильностью, частыми провалами и разрастанием контекста, как видно из графиков, отображающих средние значения и разброс по нескольким запускам.

Плотные награды и совместное использование параметров: путь к эффективному обучению

В отличие от традиционных подходов обучения с подкреплением, использующих разреженные (sparse) награды, M-ASK применяет ‘Награды, специфичные для каждого шага’ (Turn-Specific Dense Rewards). Это обеспечивает немедленную обратную связь агентам на каждом этапе процесса поиска, что позволяет им более эффективно обучаться. Вместо ожидания сигнала об успехе или неудаче только в конце эпизода, агенты получают вознаграждение за каждый отдельный шаг, что облегчает решение проблемы долгосрочного отнесения заслуг (long-horizon credit assignment problem) и ускоряет процесс обучения.

Использование плотных наград в M-ASK позволяет агентам обучаться более эффективно и быстро, решая проблему долгосрочного отнесения вознаграждения (long-horizon credit assignment). Традиционные методы обучения с подкреплением часто сталкиваются с трудностями при определении, какие действия в начале последовательности привели к конечному вознаграждению, особенно в задачах с длинными последовательностями действий. Плотные награды предоставляют немедленную обратную связь на каждом шаге, что облегчает процесс обучения и позволяет агентам быстрее устанавливать связь между действиями и их последствиями. Это особенно важно для задач, требующих планирования и принятия решений на большом горизонте, поскольку позволяет агентам избегать задержек в обучении и быстрее достигать оптимальной стратегии.

Для повышения эффективности и обобщающей способности, M-ASK использует совместное использование параметров (parameter sharing) между агентами. Этот подход позволяет существенно сократить количество обучаемых параметров, что снижает вычислительные затраты и предотвращает переобучение. В результате, M-ASK демонстрирует передовые результаты, достигая среднего значения F1-меры в 50.09 на различных бенчмарках для задач вопросно-ответной системы (QA). Совместное использование параметров способствует улучшению обобщающей способности модели, позволяя ей эффективно работать на новых, ранее не встречавшихся данных.

В ходе тестирования на бенчмарке HotpotQA, разработанная модель M-ASK продемонстрировала значительное улучшение производительности по сравнению с существующими методами, достигнув прироста в +5.82 пункта. Данный результат указывает на повышенную эффективность M-ASK в задачах многоступенчатого рассуждения и поиска ответов на сложные вопросы, требующие анализа нескольких документов. Улучшение производительности подтверждается статистической значимостью и является ключевым преимуществом модели в задачах вопросно-ответных систем.

Устойчивость к шуму и расширение горизонтов итеративного поиска

Система M-ASK эффективно снижает влияние “шума поиска” — нерелевантной или неточной информации — посредством постоянной оптимизации базы знаний и фокусировки на существенных доказательствах. В отличие от традиционных методов, которые могут быть перегружены избыточными данными, M-ASK динамически оценивает релевантность каждой части информации, отбрасывая неактуальные фрагменты и усиливая значимые. Этот процесс непрерывной фильтрации и уточнения позволяет агенту поддерживать актуальную и точную картину мира, что критически важно для эффективного поиска и синтеза информации. По сути, M-ASK не просто извлекает данные, а активно формирует надежную базу знаний, устойчивую к искажениям и погрешностям, свойственным большому объему информации.

Система M-ASK значительно расширяет возможности итеративных методов RAG (Retrieval-Augmented Generation), позволяя агентам не просто извлекать информацию, но и активно исследовать и синтезировать ее. В отличие от традиционных подходов, где поиск ограничивается ответом на конкретный запрос, M-ASK обеспечивает проактивный поиск, когда агент самостоятельно формулирует новые вопросы и углубляет понимание темы. Это достигается за счет постоянной переоценки релевантности информации и динамической корректировки базы знаний, что позволяет агенту эффективно отсеивать шум и сосредотачиваться на наиболее значимых данных. В результате, M-ASK открывает путь к созданию более интеллектуальных и автономных агентов, способных решать сложные задачи, требующие глубокого анализа и синтеза информации из различных источников.

В рамках разработанной системы M-ASK удалось добиться нулевого процента случаев «коллапса обучения», что представляет собой значительный прорыв по сравнению с 90%, наблюдавшимися в существующих подходах, таких как Search-r1. Данное достижение свидетельствует о повышенной стабильности и надежности системы в процессе обучения, предотвращая потерю полезной информации и обеспечивая устойчивое накопление знаний. Устранение «коллапса обучения» позволяет M-ASK эффективно использовать данные для улучшения производительности и поддержания высокого качества результатов поиска, что особенно важно при работе со сложными и неоднозначными запросами.

В отличие от традиционных, монолитных систем, которые сталкиваются с проблемой экспоненциального увеличения длины контекста при обработке больших объемов информации, представленная архитектура обеспечивает поддержание лаконичного пространства состояний. Это достигается за счет динамического управления информацией и отсеивания избыточных данных, что позволяет избежать неконтролируемого роста вычислительных затрат и сохранить эффективность системы даже при работе со сложными задачами. Подобный подход не только оптимизирует использование ресурсов, но и способствует более быстрой и точной обработке информации, обеспечивая стабильную производительность системы на протяжении всего процесса поиска и анализа.

Архитектура многоагентной системы, лежащая в основе данной разработки, демонстрирует значительный потенциал за пределами задач поиска информации. Её адаптивность позволяет применять её принципы в широком спектре областей, включая системы ответов на вопросы, где необходим синтез информации из различных источников, и решение сложных проблем, требующих многоступенчатого анализа и планирования. В отличие от традиционных монолитных подходов, данная архитектура обеспечивает гибкость и масштабируемость, позволяя агентам эффективно взаимодействовать и совместно решать задачи, требующие анализа больших объемов данных и принятия обоснованных решений. Такая универсальность открывает возможности для создания интеллектуальных систем, способных к адаптации и обучению в различных предметных областях, что делает её перспективной платформой для развития искусственного интеллекта.

Представленная работа демонстрирует стремление к созданию систем, где отдельные компоненты не просто взаимодействуют, но и взаимопонимают друг друга. Подобный подход к архитектуре, разделяющий планирование поиска и управление знаниями, напоминает о важности целостного взгляда на систему. Как однажды заметил Дональд Дэвис: «Простота — высшая степень утонченности». Эта фраза отражает суть M-ASK, стремящегося к стабильности и эффективности за счет четкой структуры и оптимизированного управления контекстом. Разделение задач и плотные вознаграждения позволяют создать систему, где каждый агент выполняет свою роль, способствуя общей цели, подобно слаженному механизму.

Куда Далее?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность подхода к развязке планирования поиска и управления знаниями. Однако, стоит признать, что стабильность, достигнутая за счёт плотных вознаграждений и лаконичного контекста, — это не абсолютная гарантия. Система, как живой организм, требует постоянной адаптации. Вопрос в том, насколько хорошо предложенная архитектура масштабируется к действительно сложным задачам, где объём знаний и неопределённость экспоненциально возрастают. Оптимизируем ли мы действительно то, что нужно, или лишь смягчаем симптомы более глубоких проблем?

Истинная цена свободы — зависимости, и M-ASK не избегает их. Зависимость от плотности вознаграждений, от эффективности управления контекстом — это новые узкие места. Следующим шагом видится разработка механизмов самооптимизации этих параметров, а не просто их жёсткая настройка. Важно помнить, что хорошая архитектура незаметна, пока не ломается — и момент поломки, в условиях постоянно меняющейся среды, неизбежно наступит.

В конечном счёте, успех подобных систем будет определяться не столько их способностью решать конкретные задачи, сколько способностью учиться и адаптироваться к новым. Простота масштабируется, изощрённость — нет. Будущие исследования должны быть направлены на создание более гибких, саморегулирующихся систем, способных к долгосрочному обучению и адаптации, а не на простое наращивание сложности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04703.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-10 07:40

🚀 Квантовые новости