Автор: Денис Аветисян
Представлена система, позволяющая агентам на основе больших языковых моделей самостоятельно развиваться и оптимизировать свои навыки для проведения более эффективных и глубоких исследований.
В статье описывается EvoFSM — структурированная платформа самоэволюции, использующая конечные автоматы для адаптации и улучшения возможностей агентов в области глубоких исследований.
Несмотря на перспективность LLM-агентов в решении сложных исследовательских задач, большинство существующих подходов страдают от недостаточной адаптивности к непредсказуемым запросам. В данной работе представлена система ‘EvoFSM: Controllable Self-Evolution for Deep Research with Finite State Machines’, использующая структурированную самоэволюцию на основе конечных автоматов для обеспечения контролируемой оптимизации рабочих процессов и навыков агента. Ключевым результатом является создание фреймворка, сочетающего адаптивность и стабильность благодаря разделению оптимизации на макроскопическую логику переходов состояний и микроскопические навыки, реализуемые в каждом состоянии. Способна ли такая архитектура открыть новые горизонты для автоматизированного научного поиска и решения задач, требующих глубокого понимания контекста?
Временные Парадоксы: Вызовы Глубоких Исследований
Традиционные методы поиска информации испытывают значительные трудности при решении сложных исследовательских задач, требующих последовательного анализа данных из разнородных источников. В отличие от простого извлечения фактов, так называемый “Deep Research” предполагает не только обнаружение релевантных документов, но и установление связей между ними, синтез информации и формирование целостной картины. Существующие системы, ориентированные на поиск по ключевым словам или соответствие шаблонам, часто оказываются неспособны справиться с многоступенчатыми запросами, требующими логических выводов и интеграции разрозненных данных. Это особенно заметно при изучении научных тем, где информация часто распределена между многочисленными публикациями, отчетами и базами данных, требуя от исследователя глубокого анализа и критической оценки.
Несмотря на впечатляющую способность современных больших языковых моделей (LLM) генерировать текст и отвечать на вопросы, глубокое исследование представляет для них серьезную проблему. Эти модели часто демонстрируют недостаток структурированного мышления, необходимого для надежного и всестороннего анализа информации из различных источников. В отличие от человеческого исследователя, способного выстраивать логические цепочки, оценивать достоверность данных и синтезировать знания, LLM склонны к поверхностному анализу и могут генерировать ответы, основанные на статистических закономерностях, а не на глубоком понимании предмета. Это ограничивает их способность проводить сложные, многоэтапные исследования, требующие критического осмысления и интерпретации информации, что подчеркивает необходимость разработки новых подходов к обучению и архитектуре LLM для решения задач глубокого исследования.
EvoFSM: Моделирование Исследования как Эволюции
EvoFSM представляет собой структурированную, саморазвивающуюся систему, рассматривающую глубокое исследование как конечный автомат (FSM). Данный подход обеспечивает детерминированную модель процесса, в которой исследование структурируется как последовательность состояний и переходов между ними. Каждое состояние представляет собой определенный этап исследования, а переходы — действия или критерии, определяющие переход к следующему этапу. Использование FSM позволяет формализовать процесс исследования, сделать его более предсказуемым и пригодным для автоматизации и оптимизации. В рамках EvoFSM, FSM не является статичным, а подвергается эволюции, что позволяет системе адаптироваться к изменяющимся условиям и задачам исследования.
Фреймворк EvoFSM использует подход “Структурированной Самоэволюции” для разделения оптимизации на два независимых аспекта: “Поток” (топологию конечного автомата) и “Навык” (поведение агента). Разделение позволяет проводить целенаправленное улучшение каждого аспекта независимо. Изменение “Потока” определяет структуру процесса исследования, а оптимизация “Навыка” фокусируется на совершенствовании конкретных действий агента внутри заданной структуры. Такой подход обеспечивает более эффективное и контролируемое развитие исследовательского процесса, позволяя улучшать как общую стратегию, так и отдельные компоненты поведения.
Адаптивные Агенты и Совершенствование Навыков
В EvoFSM, “Операторы навыков” (Skill Operators) представляют собой функциональные модули, предназначенные для улучшения производительности агентов путём уточнения инструкций для выполнения специализированных задач. Например, в контексте “Агента-браузера” (Browser Agent), эти операторы позволяют оптимизировать процесс суммирования веб-контента. Оптимизация включает в себя, но не ограничивается, настройкой параметров запросов к веб-страницам, алгоритмов извлечения ключевой информации и методов формирования краткого резюме. В результате применения “Операторов навыков” повышается точность, скорость и эффективность суммирования веб-контента, что способствует более качественному выполнению поставленной задачи.
Агенты поиска в EvoFSM используют операторы навыков для оптимизации запросов к информационным источникам и доступа к релевантным юридическим текстам. Это позволяет значительно повысить эффективность исследований, обеспечивая более точный и быстрый поиск необходимой информации. Операторы навыков позволяют агентам адаптировать стратегии поиска, учитывая специфику различных источников и форматов данных, что особенно важно при работе с обширными и сложными юридическими документами. В результате, время, затрачиваемое на сбор и анализ информации, сокращается, а качество исследований повышается.
Механизм критики (Critic Mechanism) в EvoFSM осуществляет непрерывную оценку результатов работы системы, выступая триггером для самоэволюции. Оценка производится на основе заданных критериев, после чего успешные стратегии и подходы фиксируются в “Саморазвивающейся памяти” (Self-Evolving Memory). Эта память позволяет системе сохранять эффективные решения и избегать повторения ошибок, совершенствуя свою производительность с течением времени и адаптируясь к изменяющимся условиям. Сохранение информации об успешных и неудачных попытках обеспечивает накопление опыта и оптимизацию будущих действий.
Оркестровка и Валидация с Auto-Gen: Симфония Интеллекта
Автоматизированная платформа Auto-Gen выступает в роли ключевого оркестратора для реализации EvoFSM, обеспечивая управление взаимодействиями между различными агентами и координацию всего исследовательского процесса. Данный фреймворк позволяет эффективно распределять задачи между специализированными агентами — от поиска информации до её анализа и верификации — создавая слаженную систему, способную решать сложные исследовательские вопросы. Благодаря Auto-Gen, EvoFSM выходит за рамки традиционных конечных автоматов, динамически адаптируясь к новым данным и требованиям, что значительно повышает эффективность и гибкость проведения исследований, особенно в областях, требующих глубокого анализа больших объемов информации.
Система EvoFSM, объединяющая подходы Agentic RAG и Search-o1, продемонстрировала высокую эффективность в решении сложных исследовательских задач. В ходе тестирования на бенчмарке DeepSearch, система достигла точности в 51.0%, что на 16% превышает показатели статических конечных автоматов (FSM). Такой результат свидетельствует о значительном улучшении в автоматизации глубокого анализа информации и извлечении релевантных данных, открывая новые возможности для проведения масштабных исследований с повышенной точностью и эффективностью.
Непрерывный процесс верификации, управляемый механизмом Критика, играет ключевую роль в повышении точности и специфичности извлеченной информации. Этот подход позволяет существенно укрепить надежность научных результатов, демонстрируя улучшение на 11.0% в задачах многошагового вопросно-ответного анализа (multi-hop QA) при использовании модели Claude-4 по сравнению с системой Search-o1. Более того, применение механизма верификации в сочетании с моделью GPT-4o обеспечивает дополнительное повышение производительности на 10.0% в аналогичных задачах. Таким образом, внедрение процесса верификации, основанного на критической оценке информации, является важным шагом к созданию более эффективных и достоверных систем для проведения глубоких исследований.
К Автономным Глубоким Исследованиям: Взгляд в Будущее
Система EvoFSM, благодаря своей адаптивности и способности к самоэволюции, открывает перспективы для создания полностью автономных систем глубоких исследований, способных решать задачи, ранее считавшиеся непосильными. В отличие от традиционных подходов, требующих постоянного вмешательства человека, EvoFSM способна самостоятельно оптимизировать свои стратегии поиска и анализа информации, приспосабливаясь к новым данным и вызовам. Этот процесс самообучения позволяет системе не только находить решения, но и улучшать свои методы работы с течением времени, расширяя границы возможного в различных областях науки и техники. В результате, EvoFSM представляет собой значительный шаг на пути к автоматизации исследовательского процесса, позволяя ученым сосредоточиться на интерпретации результатов и формулировании новых гипотез, а не на рутинном сборе и анализе данных.
В дальнейшем, усилия исследователей направлены на расширение возможностей EvoFSM для решения задач, требующих еще большей сложности и многогранности. Планируется увеличение масштабируемости системы, что позволит ей обрабатывать более крупные объемы данных и выполнять более сложные вычисления. Особое внимание уделяется интеграции EvoFSM с различными источниками информации — от научных баз данных и специализированных библиотек до данных, полученных из интернета и других внешних ресурсов. Такое расширение позволит системе не только самостоятельно проводить исследования, но и эффективно объединять информацию из разных областей знаний, открывая новые перспективы для научных открытий и инноваций. Ожидается, что интеграция с разнообразными источниками данных значительно повысит точность и надежность результатов, полученных с помощью EvoFSM, и позволит ей успешно справляться с задачами, которые ранее считались неразрешимыми.
Система EvoFSM продемонстрировала выдающиеся способности к обобщению при решении интерактивных задач, превзойдя существующие подходы ReAct и Reflexion на бенчмарке WebShop. Достигнутый успех обусловлен уникальной архитектурой, которая эффективно соединяет возможности больших языковых моделей с принципами структурированного рассуждения. Это позволяет EvoFSM не просто генерировать текст, но и планировать действия, анализировать результаты и адаптироваться к изменяющимся условиям, открывая перспективы для создания систем, способных к беспрепятственному, эффективному и глубокому поиску информации, что качественно изменит процесс научных исследований и анализа данных.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем, способных к адаптации и самосовершенствованию в процессе глубокого анализа информации. Это созвучно высказыванию Кena Thompson: «Простота — это самое сложное». EvoFSM, используя конечно-автоматические машины, предлагает структурированный подход к самоэволюции, позволяя агентам оптимизировать свои навыки и рабочие процессы. Подобный контроль над эволюцией системы, её адаптацией к изменяющимся условиям, является ключом к созданию долговечных и эффективных решений. В конечном счете, система, способная к контролируемому развитию, предстает как более устойчивая и ценная, чем статичная, даже если последняя изначально кажется более совершенной.
Что впереди?
Представленная работа, хоть и демонстрирует возможности структурированной самоэволюции агентов на базе конечных автоматов, лишь приоткрывает завесу над неизбежностью энтропии. Каждый сбой — это сигнал времени, напоминание о том, что даже наиболее тщательно спроектированные системы подвержены старению. Вопрос не в предотвращении этого процесса, а в том, как достойно встретить неизбежное.
Дальнейшие исследования неизбежно потребуют более глубокого осмысления метрик «достоинства» эволюции. Простое увеличение эффективности не является самоцелью; необходимо определить, какие качества агента сохраняются или, напротив, утрачиваются в процессе самооптимизации. Рефакторинг — это диалог с прошлым, попытка сохранить ценные элементы архитектуры, не жертвуя адаптивностью.
Представляется важным изучить взаимодействие между различными самоэволюционирующими агентами. Может ли возникнуть некая «экология» интеллектуальных систем, где конкуренция и сотрудничество приводят к появлению качественно новых форм организации? Время — не метрика, а среда, в которой существуют системы, и понимание этой среды — ключ к созданию действительно устойчивых и адаптивных агентов.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.09465.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
2026-01-15 23:57