Автор: Денис Аветисян
В эпоху, когда агенты на базе больших языковых моделей стремятся к все большей автономии, сохраняется фундаментальное противоречие: существующие системы, такие как ReAct и CodeAct, по-прежнему страдают от жесткой последовательности рассуждений и действий, что делает их хрупкими и неэффективными в сложных, динамичных средах. В исследовании ‘ReCode: Unify Plan and Action for Universal Granularity Control’, авторы решаются на смелый шаг – преодолеть эту границу между планированием и действием, но способно ли принципиально новое объединение этих процессов в едином кодовом представлении не просто повысить эффективность, но и создать действительно адаптивного агента, способного к гибкому управлению уровнем детализации в непредсказуемых ситуациях?
За Пределами Цепочек Рассуждений: Ограничения Традиционных Агентов
Современные агенты, основанные на больших языковых моделях (LLM), такие как ReAct и CodeAct, полагаются на последовательное чередование рассуждений и действий. Этот подход, хотя и интуитивно понятен, имеет принципиальные ограничения. В сложных, динамичных средах, подобно запутанному алгоритму с неоптимальными ветвлениями, последовательное выполнение операций становится хрупким и неэффективным. Каждое дополнительное действие, каждое новое рассуждение увеличивает вероятность ошибки, подобно каскадному распространению погрешностей в вычислениях.
Особенно остро эта проблема проявляется в задачах с горизонтом планирования, простирающимся далеко за пределы текущего наблюдения. Сложность планирования растёт экспоненциально с увеличением временного горизонта, и методы, основанные на последовательном выполнении, оказываются неспособными эффективно справляться с этой сложностью. Они подобны алгоритмам, пытающимся решить задачу перебором, вместо использования более элегантных и эффективных методов, таких как динамическое программирование или ветви и границы.
Увеличение масштаба этих подходов, добавление новых слоёв абстракции и усложнение моделей, как правило, приводит к убывающей отдаче. Требуются всё большие вычислительные ресурсы, но прирост производительности становится всё меньше. Это подобно попыткам улучшить сложный алгоритм, добавляя всё новые и новые трюки и оптимизации, вместо того чтобы пересмотреть его фундаментальную структуру и найти более элегантное решение.
Эти ограничения подчеркивают необходимость принципиально нового подхода к построению LLM-агентов. Вместо того чтобы полагаться на последовательное выполнение действий, необходимо разработать методы, позволяющие агенту динамически адаптировать уровень абстракции, переключаться между планированием и выполнением, и эффективно справляться с задачами любой сложности. Истинная элегантность алгоритма проявляется не в трюках, а в непротиворечивости его границ и предсказуемости.
ReCode: Объединение Планирования и Действия посредством Рекурсивного Разложения
Исследования в области искусственного интеллекта всё чаще демонстрируют необходимость преодоления разрыва между планированием и непосредственным выполнением действий. Традиционные подходы часто страдают от жёсткого разделения этих процессов, что ограничивает адаптивность и эффективность агентов в сложных, динамичных средах. Представленная работа предлагает принципиально новый подход, в котором агенты рекурсивно разлагают задачи на подцели, представленные в виде кода, что способствует более тесной интеграции планирования и исполнения.
В основе предложенного метода лежит идея о том, что любое сложное действие может быть сведено к последовательности более простых, элементарных операций. В отличие от систем, использующих предопределённые структуры планирования, предложенный подход позволяет агенту динамически формировать план действий, адаптируясь к изменяющимся условиям среды. Рекурсивный процесс разложения задач формирует иерархическую структуру данных, позволяющую агенту эффективно ориентироваться в сложных задачах, разбивая их на управляемые единицы.
Предложенный метод выходит за рамки простого управления последовательностью действий. Представляя как планы, так и действия в виде кода, система позволяет агенту динамически адаптироваться и эффективно исследовать пространство планирования. Этот подход позволяет агенту оценивать различные варианты действий и выбирать наиболее оптимальный путь к достижению поставленной цели. Вместо жёстко заданных правил и шаблонов, система использует вычислительную логику для формирования плана действий, обеспечивая гибкость и адаптивность.
Следует отметить, что предложенный подход не является простым применением эвристик. Авторы подчеркивают важность математической чистоты и логической корректности алгоритма. Вместо того, чтобы полагаться на приближённые решения, система стремится к построению алгоритма, который может быть доказан как правильный и эффективный. Это принципиальное отличие от многих современных систем искусственного интеллекта, которые часто используют эвристики как компромисс между точностью и вычислительной сложностью. Исследователи демонстрируют, где логика превосходит удобство, предлагая систему, в которой алгоритмическая точность является первостепенной задачей.
Результаты экспериментов демонстрируют эффективность предложенного подхода в различных средах. Авторы подчеркивают, что предложенная система не только достигает высоких показателей производительности, но и обеспечивает более эффективное использование ресурсов. Это особенно важно в условиях ограниченных вычислительных мощностей и необходимости обработки больших объёмов данных. Предложенный подход является перспективным направлением исследований в области искусственного интеллекта и может найти широкое применение в различных областях, требующих автономных и адаптивных агентов.
Сила Заполнителей: Обеспечение Динамичного и Эффективного Принятия Решений
В основе парадигмы ReCode лежит концепция Функций-Заполнителей – элегантное решение, позволяющее агенту откладывать детальное планирование действий до момента, когда оно становится абсолютно необходимым. Этот подход, на первый взгляд простой, обладает глубокими математическими основаниями. Вместо того чтобы заранее определять жесткую последовательность действий, агент представляет абстрактные подцели в виде этих самых функций-заполнителей. Это позволяет избежать преждевременной фиксации стратегии и сохраняет гибкость в меняющихся условиях.
Ключевым аспектом является динамическое разложение задач. В отличие от традиционных систем, где план формируется статически, ReCode позволяет агенту адаптироваться к поступающей информации из окружающей среды. Функция-заполнитель – это не просто метка для будущей работы, это активный элемент, который может быть расширен или изменен в зависимости от текущего понимания ситуации. Это подобно доказательству теоремы, где каждый шаг зависит от предыдущего, но при этом допускает возможность пересмотра стратегии, если обнаруживается ошибка.
Агенты, использующие ReCode, демонстрируют гибридное принятие решений. Они не ограничиваются только абстрактными подцелями или только конкретными действиями. Вместо этого они умело сочетают оба подхода. Функция-заполнитель может быть вызвана для решения сложной подзадачи, в то время как простые действия, такие как перемещение или манипулирование объектами, выполняются немедленно. Этот баланс обеспечивает как эффективность, так и надежность. Если агент сталкивается с непредвиденной ситуацией, он может пересмотреть свои планы и адаптироваться, не теряя при этом своей общей цели.
Такой подход позволяет избежать преждевременной оптимизации и сосредоточиться на наиболее важных аспектах задачи. Вместо того чтобы тратить ресурсы на планирование ненужных действий, агент может сосредоточиться на решении действительно сложных подзадач. Это подобно элегантному математическому доказательству, где каждый шаг логически обоснован и приводит к правильному решению. Любое отклонение от этого принципа приводит к ошибке, и ReCode позволяет избежать этого, используя гибкость и динамичность функций-заполнителей.
Использование функций-заполнителей – это не просто технический прием, это философский принцип. Это признание того, что реальный мир сложен и непредсказуем, и что для успешного решения задач необходимо уметь адаптироваться и пересматривать свои планы. Это подобно принципу наименьшего действия в физике, где система всегда стремится к состоянию с минимальной энергией. ReCode позволяет агентам стремиться к наиболее эффективному решению задачи, используя гибкость и динамичность функций-заполнителей.
Оценка ReCode: Производительность в Различных Средах
Представленный подход ReCode демонстрирует значительные улучшения по сравнению с существующими методами в сложных средах, таких как ALFWorld, WebShop и ScienceWorld. Ключевым фактором является способность агента эффективно использовать пространство действий и успешно ориентироваться в задачах с горизонтом планирования, что приводит к более высоким показателям успешности и рациональному использованию ресурсов. Любая избыточность в алгоритме – потенциальная ошибка абстракции, поэтому в ReCode минимизированы лишние шаги и промежуточные состояния.
Эффективность ReCode особенно заметна в ситуациях, требующих глубокого планирования и адаптации к меняющимся условиям. В отличие от многих существующих подходов, полагающихся на заранее определенные шаблоны или жесткие границы между планированием и исполнением, ReCode обеспечивает динамическое управление гранулярностью принятия решений. Это позволяет агенту гибко переключаться между абстрактными целями и конкретными действиями, оптимизируя процесс решения задачи.
Дальнейшее повышение производительности ReCode достигается за счет применения контролируемого обучения (Supervised Fine-Tuning). Этот процесс позволяет адаптировать модель к конкретным требованиям задачи и оптимизировать процесс принятия решений. Важно подчеркнуть, что обучение построено на принципах математической чистоты – каждое действие, каждое изменение весов модели должно быть обосновано и предсказуемо. В данном случае контролируемое обучение не является просто “настройкой” параметров, а представляет собой строгое доказательство способности модели к обобщению и адаптации.
Результаты экспериментов демонстрируют, что ReCode не только превосходит существующие методы по показателям производительности, но и обеспечивает более эффективное использование вычислительных ресурсов. Это особенно важно в условиях ограниченных ресурсов и необходимости быстрого решения сложных задач. Представленный подход представляет собой шаг к созданию более интеллектуальных и автономных агентов, способных эффективно функционировать в реальном мире.
Исследователи в данной работе предлагают парадигму ReCode, стремящуюся к объединению планирования и действий через рекурсивную генерацию кода. Этот подход, позволяющий адаптировать гранулярность принятия решений, напоминает слова Марвина Мински: “Искусственный интеллект – это не создание машин, которые думают как люди, а создание машин, которые думают.” Действительно, ReCode, подобно элегантному математическому доказательству, стремится к однозначности и корректности каждого шага. Авторы демонстрируют, что такая дисциплинированность в обработке данных, позволяющая LLM-агенту переходить от абстрактного плана к конкретному действию с высокой точностью, повышает эффективность и снижает потребность в огромных объемах данных для обучения. В хаосе данных спасает только математическая дисциплина, и ReCode – яркое тому подтверждение.
Что дальше?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность подхода к унификации планирования и действий через рекурсивную генерацию кода. Однако, за эстетикой скрывается фундаментальный вопрос: действительно ли мы приблизились к созданию действительно разумных агентов, или лишь усовершенствовали искусство имитации? Доказательство корректности, а не просто эмпирическая эффективность на тестовых данных, должно стать следующим рубежом. Успех ReCode, как и любого подобного подхода, зависит от способности агента обобщать знания и адаптироваться к принципиально новым ситуациям – задача, которая требует не просто увеличения объема обучающих данных, а разработки формальных методов верификации.
Очевидным ограничением является зависимость от базовой языковой модели. Любая ошибка в генерации кода, даже кажущаяся незначительной, может привести к катастрофическим последствиям. Необходимо исследовать методы формальной верификации сгенерированного кода, возможно, используя гибридные подходы, сочетающие символьное выполнение и тестирование. Ирония заключается в том, что мы стремимся создать системы, способные к самообучению, но при этом не имеем надежных инструментов для проверки их корректности.
В будущем, вероятно, потребуется смещение акцента с разработки все более сложных архитектур агентов на создание формальных моделей, позволяющих доказывать их поведение. Элегантность алгоритма – не в его способности «работать», а в его математической чистоте. В конечном итоге, истинный прогресс в области искусственного интеллекта будет измеряться не количеством решенных задач, а строгостью доказательств, лежащих в основе этих решений.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.23564.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Колебания сложности: квантовые пределы ядерных сил.
- Data Agents: очередная революция или просто красиво упакованный скрипт?
- Пока кванты шумят: где реальные проблемы на пути к превосходству.
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Что, если ИИ сам взломает процесс исследований?
- Кванты в Финансах: Не Шутка!
- Нейросети-фундаменты: взламываем мозг, пока он не взломал нас.
- Время и генеративный интеллект: проникающее тестирование сквозь призму будущего.
- Квантовый прыжок: сможем ли мы наконец разгадать тайну сворачивания белков?
- Авторегрессионная генерация как ключ к сегментации изображений: новый взгляд на мультимодальные модели.
2025-10-29 00:07