Автор: Денис Аветисян
Новый подход к проектированию автономных агентов позволяет значительно сократить задержки и повысить стабильность работы, объединяя методы оптимизации на уровне логики и системной архитектуры.
В статье представлен AgentInfer — иерархический фреймворк, кооптимизирующий архитектуру логических выводов и системные аспекты для повышения эффективности автономных агентов.
Несмотря на стремительное развитие агентов на основе больших языковых моделей, их практическое применение сдерживается системными задержками, возникающими не только при выводе, но и в процессе многошагового рассуждения и взаимодействия с инструментами. В данной работе, озаглавленной ‘Towards Efficient Agents: A Co-Design of Inference Architecture and System’, представлен AgentInfer — комплексный фреймворк, объединяющий оптимизацию архитектуры и логики агента для достижения высокой эффективности. Предложенная иерархическая система, включающая динамическое распределение ролей между моделями, интеллектуальное планирование, спекулятивное декодирование и семантическую компрессию памяти, позволяет снизить неэффективное потребление токенов более чем на 50
Автономные Агенты: Вызов Масштабируемости Рассуждений
Автономные агенты, функционирующие на основе цикла «Мысли-Действуй-Наблюдай», всё чаще привлекаются к решению сложных задач, требующих последовательного рассуждения. Их способность планировать и выполнять многошаговые действия открывает новые возможности в различных областях, от автоматизации рутинных операций до помощи в принятии стратегических решений. В отличие от традиционных систем, агенты способны адаптироваться к изменяющимся условиям, анализировать результаты своих действий и корректировать дальнейший план, что делает их особенно эффективными в динамичных средах. Подобный подход позволяет им решать задачи, которые ранее требовали вмешательства человека, и значительно повышает эффективность автоматизированных процессов, представляя собой значительный шаг вперёд в развитии искусственного интеллекта.
Стандартные подходы, основанные на трансформерах, сталкиваются с проблемой, известной как “взрыв контекста”. По мере усложнения задач и увеличения числа шагов рассуждений, длина входного запроса (промпта) экспоненциально растет. Это приводит к значительному снижению производительности модели, поскольку обработка все более длинных последовательностей требует все больше вычислительных ресурсов и времени. В частности, внимание, ключевой механизм в трансформерах, имеет квадратичную сложность относительно длины входной последовательности, что делает его узким местом при работе с большими объемами информации. В результате, способность агента к последовательному и надежному рассуждению снижается, а задержка ответа увеличивается, что критически важно для приложений, требующих взаимодействия в реальном времени.
Проблема масштабирования контекста в автономных агентах, использующих цикл «Мысль-Действие-Наблюдение», требует разработки новых подходов к управлению информацией и поддержанию стабильности рассуждений. Длительные запросы, неизбежно возникающие при решении сложных задач, приводят к ухудшению производительности стандартных трансформаторных моделей. Решение AgentInfer направлено на оптимизацию этого процесса, демонстрируя значительное улучшение скорости выполнения задач — до 2.52-кратного ускорение в сквозной задержке обработки запросов. Это достигается за счет эффективной организации и обработки контекстной информации, позволяя агентам быстрее и надежнее достигать поставленных целей.
AgentInfer: Иерархический Подход к Эффективности
AgentInfer представляет собой комплексную структуру, предназначенную для систематической оптимизации эффективности агентов при работе с длинными контекстами. Данный фреймворк использует многоуровневый подход, объединяя различные методы для снижения вычислительных затрат и повышения скорости обработки информации. Оптимизации охватывают такие аспекты, как планирование задач, управление памятью контекста и использование механизмов спекулятивного декодирования, что позволяет эффективно решать задачи, требующие анализа больших объемов данных и сложных рассуждений. В результате достигается снижение задержек и повышение общей производительности агента.
Ключевым компонентом AgentInfer является AgentSched — гибридная политика планирования, объединяющая алгоритм Shortest-Job-First с механизмами, учитывающими кэш KV (Key-Value). Данная политика оптимизирует порядок обработки задач, используя преимущества кэша для снижения задержек и повышения эффективности. В результате внедрения AgentSched достигается 72
Для эффективного управления контекстной памятью, AgentInfer использует модуль AgentCompress, предназначенный для удаления избыточных фрагментов процесса рассуждений. Данный модуль осуществляет отсечение повторяющихся или несущественных шагов логического вывода, что позволяет снизить количество токенов, используемых для хранения контекста, более чем на 50
AgentSAM использует спекулятивное декодирование, дополненное суффиксным автоматом, для снижения задержки обработки до 21.2
AgentCollab: Динамическое Сотрудничество с Самооценкой
Механизм AgentCollab использует двухмодельную систему с самооценкой для интеллектуальной делегации рутинных задач. Этот подход предполагает использование небольшой модели для обработки простых запросов, что позволяет снизить вычислительные затраты и повысить скорость ответа. Самооценка позволяет агенту определять сложность текущей задачи и, при необходимости, перенаправлять ее на более мощную, большую модель. Делегирование происходит автоматически, основываясь на внутренней оценке агентом собственных возможностей, что обеспечивает динамическое распределение ресурсов и оптимизацию производительности.
В AgentCollab сложные сценарии автоматически перенаправляются на использование более крупной модели для обеспечения оптимального распределения ресурсов и повышения вычислительной мощности. Этот механизм эскалации позволяет эффективно использовать возможности обеих моделей: небольшая модель обрабатывает рутинные задачи, а большая — сложные, требующие более глубокого анализа и рассуждений. Передача управления осуществляется динамически, в зависимости от сложности текущей задачи, что позволяет минимизировать задержки и максимизировать точность выполнения. Это позволяет избежать перегрузки малой модели и гарантирует, что сложные запросы будут обработаны с достаточной вычислительной мощностью для достижения наилучших результатов.
Процесс делегирования задач в AgentCollab управляется сигналом ‘Проверка прогресса’, который непрерывно оценивает, демонстрирует ли агент значимый прогресс в решении текущей задачи. Этот сигнал является ключевым компонентом механизма, определяющим, следует ли передать задачу более крупной модели для обеспечения более сложных вычислений и рассуждений. Оценка прогресса осуществляется на основе анализа промежуточных результатов и сопоставления их с ожидаемыми результатами, что позволяет динамически адаптировать распределение ресурсов и оптимизировать производительность агента.
В основе AgentCollab лежит система AgentInfer, которая демонстрирует значительное повышение эффективности. В ходе тестирования удалось добиться улучшения показателя End-to-End Latency на 1.32x по сравнению со стандартными решениями, использующими только малые модели. Кроме того, точность ответов увеличилась до 33.8
Глубокие Исследования: Расширение Горизонтов Рассуждений
Агенты глубоких исследований используют оптимизации, встроенные в AgentInfer, для обеспечения многооборотного рассуждения и синтеза доказательств. Данный подход позволяет системе не просто находить информацию, но и последовательно анализировать её в несколько этапов, подобно тому, как это делает исследователь. AgentInfer обеспечивает эффективную обработку информации на каждом этапе, что позволяет агентам формировать обоснованные выводы на основе собранных данных. В результате, система способна не только отвечать на вопросы, но и объяснять логику своих ответов, предоставляя доказательства и обоснования, что существенно повышает надежность и прозрачность процесса исследования и позволяет решать сложные задачи, требующие глубокого анализа и синтеза информации.
Агенты глубоких исследований активно используют поиск в интернете для сбора необходимой информации, демонстрируя тем самым практическую применимость данной структуры в реальных условиях. Этот подход позволяет им самостоятельно находить актуальные данные, подтверждающие или опровергающие выдвигаемые гипотезы, и синтезировать их в единое целое. Вместо статической базы знаний, агенты динамически расширяют свои возможности, обращаясь к постоянно обновляемому массиву информации в сети. Такое взаимодействие с веб-пространством не только повышает достоверность и актуальность результатов, но и открывает возможности для решения широкого спектра сложных, открытых вопросов, требующих постоянного обновления знаний и адаптации к новым данным.
Особое внимание в системе AgentInfer уделяется эффективности каждого шага рассуждений, что обеспечивает стабильность исследовательского процесса и, как следствие, повышает достоверность получаемых результатов. Вместо многократного повторения одних и тех же логических операций, система оптимизирована для последовательного и целеустремленного анализа информации. Это позволяет избежать накопления ошибок и отклонений от первоначальной задачи, гарантируя, что каждое последующее утверждение опирается на надежную и проверенную базу знаний. Такой подход не только снижает вероятность получения ложных или недостоверных выводов, но и позволяет системе более эффективно использовать вычислительные ресурсы, что особенно важно при работе со сложными и объемными данными.
Представленный фреймворк знаменует собой важный прорыв в создании автономных систем, способных решать сложные и неопределенные задачи. Исследования показали, что оптимизация процессов рассуждений и сбора доказательств позволяет добиться значительного повышения эффективности — в среднем, в 2.52 раза быстрее, чем при использовании традиционных подходов. Это достижение открывает новые возможности для автоматизации научных исследований, анализа больших данных и решения проблем, требующих глубокого понимания и синтеза информации из различных источников. Подобная система способна самостоятельно формулировать вопросы, искать ответы, оценивать достоверность источников и делать обоснованные выводы, что существенно расширяет границы автоматизированного познания.
Исследование демонстрирует стремление к оптимизации автономных агентов, что закономерно. Авторы предлагают AgentInfer — иерархический фреймворк, сочетающий оптимизацию на уровне рассуждений и системные улучшения. Это напоминает вечную борьбу между теорией и практикой. Как однажды заметил Карл Фридрих Гаусс: «Если бы другие знали, как я пришёл к своим открытиям, они бы не считали их такими сложными». В данном случае, сложность заключается в достижении реальной, а не декларативной эффективности. Попытки масштабировать сложные системы, как и в статье, часто приводят к непредсказуемым последствиям, и предложенный подход к одновременной оптимизации на разных уровнях представляется разумным, хотя и не гарантирует избавления от технических долгов в будущем.
Что дальше?
Представленная работа, как и большинство «революционных» подходов, лишь отодвигает проблему, а не решает её. Оптимизация агентов посредством совместной разработки архитектуры вывода и системных аспектов — шаг вперёд, безусловно. Но не стоит забывать, что за каждой элегантной схемой скрывается неизбежный технический долг. В конце концов, все эти многослойные оптимизации рано или поздно превратятся в сложный, трудноподдерживаемый код, который будет требовать всё больше ресурсов на поддержание, чем на работу. Начинаю подозревать, что сейчас это назовут AI и получат инвестиции, но фундаментальная проблема остаётся — сложность.
Очевидно, что следующим шагом станет поиск методов автоматической оптимизации. Самооптимизирующиеся агенты, которые самостоятельно выявляют узкие места и адаптируют свою архитектуру — звучит многообещающе, но и пугающе. Ведь кто сказал, что самооптимизация не приведёт к ещё большей непредсказуемости и ошибкам? А документация, как всегда, соврёт.
В конечном счёте, вся эта гонка за эффективностью напоминает попытку построить идеально работающий механизм из запчастей, которые когда-то были простым bash-скриптом. И пусть сейчас это выглядит красиво и многообещающе, не стоит забывать, что любая система, даже самая оптимизированная, рано или поздно даст сбой. Технический долг — это просто эмоциональный долг с коммитами.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.18337.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Нейронные Операторы в Энергетике: Новый Подход к Моделированию
- Квантовый сенсор: Оптимизация для быстрых и точных измерений
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Квантовые ядра в работе: новый взгляд на классификацию данных
- Квантовые Загадки: Размышления о Современной Физике
- Синергия лекарств: поиск комбинаций с помощью квантовых вычислений
- Квантовая химия: Новый подход к возбужденным состояниям
- Квантовые ядра: Гарантированная оценка точности
- Восстановление потенциала Шрёдингера: новый численный подход
- Спектральная оптимизация: новый подход к созданию квантовых состояний
2025-12-24 03:19