Самообучающиеся агенты: От теории к практике

Автор: Денис Аветисян

В новой работе представлен комплексный подход к созданию эффективных самообучающихся систем на основе больших языковых моделей.

Представлена экосистема Agentic Learning (ALE) и открытый агент ROME, демонстрирующие возможности обучения с подкреплением и оптимизации траекторий для создания эффективных LLM-агентов.

Несмотря на растущий интерес к созданию автономных агентов на базе больших языковых моделей, открытое сообщество лишено комплексной инфраструктуры для их разработки и обучения. В работе ‘Let It Flow: Agentic Crafting on Rock and Roll, Building the ROME Model within an Open Agentic Learning Ecosystem’ представлена Agentic Learning Ecosystem (ALE) — фундаментальная платформа, оптимизирующая процесс создания агентов, и агент ROME, обученный на миллионе траекторий. Предложенный подход включает в себя протоколы синтеза сложных стратегий и новый алгоритм оптимизации, повышающий стабильность обучения на длинных горизонтах. Открывает ли ALE путь к созданию более эффективных и надежных агентов, способных решать сложные задачи в реальном мире?

За пределами Статических Ответов: Эра Агентного Создания

Традиционные языковые модели демонстрируют впечатляющую способность к распознаванию закономерностей, однако их возможности резко ограничены при решении задач, требующих длительного взаимодействия с реальным миром и последовательных итераций. В отличие от мгновенного формирования ответа на основе заданного запроса, подобные задачи подразумевают постоянную адаптацию к изменяющимся условиям и необходимость в планировании действий на несколько шагов вперед. Например, модель может успешно идентифицировать объекты на изображении, но столкнется с трудностями при попытке составить последовательность действий для сборки сложной конструкции, требующей корректировок на каждом этапе. Данное ограничение обусловлено архитектурой, ориентированной на статистическую обработку данных, а не на активное взаимодействие и обучение в процессе выполнения задачи.

Представляет собой принципиально новый подход к использованию больших языковых моделей, агентное создание, или “крафтинг”, позволяет им функционировать не как пассивные генераторы ответов, а как активные участники сложных процессов. В отличие от традиционных моделей, которые выдают результат на основе единого запроса, агентное создание предполагает динамическую работу над артефактом, его последовательное улучшение и адаптацию на протяжении нескольких итераций. Модели, способные к подобному взаимодействию, не просто генерируют текст или код, но и ориентируются в сложных средах, планируют дальнейшие шаги и корректируют свои действия на основе получаемой обратной связи, открывая возможности для решения задач, требующих долгосрочного планирования и адаптивности.

Для реализации агентного подхода к созданию контента требуются модели, способные к долгосрочному планированию и адаптации, что принципиально отличает их от традиционных языковых моделей. Вместо однократного ответа на запрос, такие модели способны разбивать сложные задачи на последовательность шагов, оценивать промежуточные результаты и корректировать стратегию в соответствии с меняющимися условиями. Эта способность к итеративному совершенствованию, основанная на постоянном анализе и самокоррекции, позволяет преодолеть ограничения статической генерации ответов и решать задачи, требующие не просто воспроизведения шаблонов, а активного взаимодействия с окружающей средой и динамической адаптации к новым данным. Такие модели способны не просто реагировать на запросы, а действовать в сложных, меняющихся обстоятельствах, что открывает новые возможности для автоматизации творческих и исследовательских процессов.

Строгая Оценка: Представляем Terminal Bench Pro

Существующие бенчмарки для оценки возможностей терминальных агентов часто страдают от недостаточного масштаба, ограниченного охвата доменов и недостаточного контроля за утечкой данных из обучающих выборок. Недостаточный масштаб означает, что количество задач недостаточно для надежной оценки обобщающей способности агента. Ограниченный охват доменов снижает применимость результатов оценки к реальным сценариям, выходящим за рамки узкоспециализированных задач. Отсутствие адекватного контроля за утечкой данных приводит к завышенной оценке производительности, поскольку агент может косвенно «видеть» данные, используемые для проверки, что искажает результаты и не позволяет достоверно оценить его способность к самостоятельному решению задач.

Terminal Bench Pro представляет собой усовершенствованную оценочную платформу, разработанную для повышения надежности и репрезентативности тестирования терминальных агентов. В отличие от существующих бенчмарков, Terminal Bench Pro обеспечивает более масштабное покрытие доменов и строгий контроль над загрязнением данных, что позволяет более точно оценивать возможности агентов в реалистичных сценариях. Улучшения включают в себя расширенный набор задач, разработанных для всесторонней оценки различных аспектов производительности, и механизмы для предотвращения утечки информации из обучающих данных в тестовые примеры, обеспечивая более объективные результаты.

Бенчмарк Terminal Bench Pro обеспечивает более детальную оценку производительности агентов в реалистичных сценариях, позволяя выявлять конкретные сильные и слабые стороны для целенаправленной оптимизации. Результаты тестирования модели ROME на Terminal-Bench 1.0 показали точность в 41.50%, что служит отправной точкой для сравнения и улучшения других агентских решений. Такой подход к оценке позволяет не только определить общую эффективность, но и сфокусироваться на областях, требующих дополнительной разработки и улучшения, что способствует созданию более надежных и эффективных терминальных агентов.

ROME: Открытая Модель Агента в Действии

ROME — это модель агента с открытым исходным кодом, разработанная на базе платформы ALE (Agent Learning Environment). Её основная цель — демонстрация возможностей создания функционирующих агентских экосистем, способных к сложным и продолжительным взаимодействиям. Открытый доступ к коду позволяет исследователям и разработчикам изучать, модифицировать и расширять возможности модели, способствуя развитию области агентного ИИ и созданию более сложных и эффективных систем. ROME предоставляет платформу для экспериментов с различными подходами к обучению агентов и построению сложных взаимодействий между ними.

Модель ROME, прошедшая интенсивное обучение на разнообразных траекториях, демонстрирует возможность создания агентов, способных к сложным и продолжительным взаимодействиям. В ходе оценки на бенчмарке Terminal-Bench 1.0 ROME показала точность 41.50%, превзойдя результат модели Qwen3-Coder-480B, достигшей 37.92%. Данный результат подтверждает эффективность подхода к обучению, позволяющего создавать агентов, способных успешно выполнять комплексные задачи в динамичной среде.

Открытый исходный код ROME способствует развитию сотрудничества и ускорению исследований в быстро развивающейся области агентных систем. Модель демонстрирует сопоставимую или превосходящую производительность по сравнению с более крупными моделями, такими как DeepSeek-V3.1 (37B параметров), при этом используя лишь 3B активированных параметров. Это делает ROME более доступным для исследователей и разработчиков с ограниченными вычислительными ресурсами, способствуя более широкому внедрению и изучению агентных технологий.

Формирование Динамических Данных: Агентное Составление Данных

Традиционные наборы данных зачастую состоят из разрозненных, статических фрагментов, что существенно ограничивает возможности обучения агентов, предназначенных для работы в динамичных и интерактивных средах. Эти наборы данных, как правило, не отражают целостность сложных поведенческих последовательностей, необходимых для успешного взаимодействия с миром. Агенты, обученные на таких данных, испытывают трудности с обобщением полученных знаний и адаптацией к новым, непредсказуемым ситуациям. Отсутствие контекста и временной взаимосвязи между отдельными фрагментами данных приводит к неполному пониманию задачи и снижает эффективность обучения, особенно в сценариях, требующих долгосрочного планирования и принятия решений в условиях неопределенности.

Метод агентного формирования данных представляет собой стратегию создания наборов данных, охватывающих сложные поведенческие паттерны агентов, что позволяет добиться более надежного и устойчивого обучения. В отличие от традиционных, статических наборов данных, агентное формирование данных позволяет собирать информацию, отражающую последовательность действий и взаимодействий агента в динамичной среде. Такой подход позволяет моделировать реалистичные сценарии, где действия агента зависят от предыдущих шагов и внешних условий, что критически важно для обучения агентов, способных эффективно функционировать в сложных, интерактивных системах. В результате, модели, обученные на данных, сформированных агентным методом, демонстрируют повышенную способность к обобщению и адаптации к новым, ранее не встречавшимся ситуациям, обеспечивая более предсказуемое и безопасное поведение в реальных условиях.

Встроенные механизмы верификации обеспечивают безопасность, надёжность и достоверность собираемых данных, что критически важно для практического применения разработанных систем в реальных условиях. ROME, использующий данный подход, продемонстрировал высокую точность — 57.40% — на проверенном бенчмарке SWE-Bench Verified, что подтверждает эффективность предложенной стратегии. Более того, в ходе слепого экспертного оценивания, ROME показал значительно более высокое качество выполнения задач по сравнению с моделью Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct, что свидетельствует о превосходстве подхода в обеспечении не только корректности, но и общей эффективности функционирования системы.

Эта работа, посвященная построению Agentic Learning Ecosystem (ALE) и агента ROME, вызывает лишь усталую усмешку. Авторы, кажется, искренне верят, что создали нечто принципиально новое, хотя на поверку окажется, что это просто ещё один слой абстракции над существующими алгоритмами. Как говорил Дональд Дэвис: «Простота — враг сложности». Иными словами, чем больше усложняем систему, тем больше технических долгов накапливаем. ROME, безусловно, впечатляет в теории, но продукшен, как всегда, внесёт свои коррективы, превратив элегантную оптимизацию траекторий в хаотичный набор коммитов и патчей. Удивительно, как быстро все забывают о базовых принципах, пытаясь построить «разумных» агентов.

Что Дальше?

Представленная работа, безусловно, добавляет ещё один слой абстракции к уже перегруженной области обучения больших языковых моделей. Эта “экосистема агентов” — очередная попытка обуздать хаос, который неизбежно возникает при масштабировании. Но не стоит обольщаться: рано или поздно, система, как бы элегантно она ни была спроектирована, столкнётся с реалиями продакшена. Багтрекер будет пополняться, а траектории оптимизации — усложняться.

Попытки построить “открытую” инфраструктуру, конечно, заслуживают уважения, однако история показывает, что истинная открытость — это иллюзия. Всегда найдутся силы, стремящиеся к контролю, к монополизации. Более того, эта самая “эффективность”, которой так гордятся разработчики, неизбежно приведёт к появлению новых узких мест, новых точек отказа.

В конечном итоге, вопрос не в том, как построить идеальную систему, а в том, как смириться с её неизбежной несовершенностью. Мы не создаём интеллектуальных агентов — мы отпускаем контролируемые хаосы в дикую природу данных. И рано или поздно, они вернутся, чтобы напомнить о себе.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24873.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-01 23:31

🚀 Квантовые новости