Автор: Денис Аветисян
В статье представлен SmartSnap — инновационная система, позволяющая агентам самостоятельно собирать доказательства успешного выполнения задач.
SmartSnap обеспечивает проактивное курирование доказательств для самоверифицирующихся агентов, повышая эффективность и надежность автоматизации графического интерфейса.
Несмотря на многообещающие успехи в области обучения автономных агентов, масштабируемость их применения в сложных графических интерфейсах остается серьезной проблемой из-за трудностей верификации выполненных задач. В данной работе, представленной под названием ‘SmartSnap: Proactive Evidence Seeking for Self-Verifying Agents’, предлагается принципиально новый подход, смещающий акцент с пассивной, пост-фактум верификации на проактивное самодоказательство агентом собственного успеха посредством целенаправленного сбора доказательств. Такой подход позволяет агенту не только выполнять задачу, но и предоставлять убедительные подтверждения ее выполнения, что значительно повышает эффективность и надежность верификации. Возможно ли, используя предложенный подход, создать действительно автономных, самопроверяющихся агентов, способных решать сложные задачи в реальном времени?
Традиционные методы верификации: Узкое место в развитии автоматизации
Традиционные методы оценки агентов, основанные на пассивной, внешней верификации, создают существенное препятствие для быстрого развития и внедрения автоматизированных систем. Процесс, требующий ручной проверки каждого действия агента, становится узким местом, значительно замедляя и удорожая цикл разработки. Вместо автоматизированной оценки, основанной на внутренних метриках и самопроверке, разработчики вынуждены полагаться на внешних экспертов, что ограничивает масштабируемость и гибкость системы. Такой подход особенно проблематичен при работе со сложными задачами, требующими адаптации к меняющимся условиям, поскольку ручная верификация не может охватить весь спектр возможных сценариев, что в конечном итоге сдерживает потенциал автоматизации.
Внешняя проверка действий автоматизированных систем сталкивается с серьезными трудностями при работе с графическими интерфейсами пользователя. Дело в том, что выполнение задач, требующих взаимодействия с GUI, часто зависит от множества неявных факторов и тонкостей пользовательского намерения. Простое сопоставление видимых действий с ожидаемыми результатами оказывается недостаточным, поскольку система должна учитывать контекст, предыдущие действия пользователя и даже незначительные визуальные детали. Например, интерпретация щелчка мышью может отличаться в зависимости от того, где именно был произведен щелчок, или от текущего состояния приложения. Попытки автоматизировать оценку таких сложных сценариев приводят к высокой вероятности ложноположительных или ложноотрицательных результатов, что подрывает доверие к автоматизированным системам и препятствует их широкому внедрению.
Отсутствие надежной системы верификации существенно ограничивает возможности масштабирования агентов. Невозможность объективно оценить надежность и предсказуемость действий автоматизированных систем порождает неуверенность в их способности эффективно функционировать в реальных условиях. Это, в свою очередь, препятствует широкому внедрению агентов в критически важные области, где ошибки могут иметь серьезные последствия. Без уверенности в корректности работы, развертывание и расширение таких систем становится рискованным и требует значительных дополнительных затрат на мониторинг и ручное вмешательство, что нивелирует преимущества автоматизации.
Самопроверяющий агент: Внутренний критик в системе автоматизации
Предлагаемая архитектура «Самопроверяющий Агент» объединяет выполнение задач и автономную верификацию их завершения в едином цикле. В отличие от традиционных подходов, требующих внешних оценщиков, данная архитектура реализует внутренний механизм критики и самоконтроля. Агент не только выполняет поставленную задачу, но и самостоятельно оценивает корректность выполнения, обеспечивая встроенную систему проверки результатов без необходимости привлечения внешних судей или дополнительных инструментов оценки.
Архитектура самопроверяющего агента реализует цикл «действие-наблюдение-сбор доказательств» для автономной верификации выполнения задач. Вместо использования внешних оценщиков, агент самостоятельно оценивает корректность своих действий, функционируя как внутренний критик. Этот подход позволяет агенту самостоятельно определять, успешно ли выполнена задача, и корректировать свои действия без необходимости внешней обратной связи. Цикл повторяется до тех пор, пока агент не получит достаточно доказательств, подтверждающих успешное выполнение, что обеспечивает повышенную надежность и автономность системы.
Основной принцип работы самоверифицирующего агента заключается в том, что он должен не только выполнять поставленную задачу, но и самостоятельно подтверждать корректность её выполнения. Это достигается за счет внутренней оценки результатов действий, что позволяет агенту самостоятельно определять, успешно ли выполнена задача, без необходимости внешней проверки. Данный подход предполагает наличие у агента способности к самоанализу и оценке качества собственной работы, что повышает надежность и автономность системы в целом.
Метод SmartSnap является основой для реализации процесса самопроверки. В ходе тестирования на бенчмарке AndroidLab, его применение позволило добиться прироста производительности более чем на 16% для различных семейств и размеров моделей. Данный результат демонстрирует эффективность SmartSnap в автоматической оценке корректности выполнения задач агентом, не требуя внешней оценки и обеспечивая повышение общей эффективности системы.
Курация доказательств: Внутреннее повествование агента
Эффективная самоверификация требует строгой курации доказательств, включающей фиксацию логических рассуждений и действий агента. Этот процесс подразумевает сбор и систематизацию информации о каждом шаге, предпринятом агентом для достижения цели, а также причин, обуславливающих принятие тех или иных решений. Доказательства должны быть детализированными и однозначно отражать последовательность действий, состояния среды и полученные вознаграждения, что позволяет проводить объективную оценку процесса решения задачи и выявлять потенциальные ошибки или неэффективность. В результате, формируется полная и проверяемая запись, необходимая для последующего анализа и улучшения производительности агента.
В процессе курации доказательств используется набор из трех принципов, обозначаемых как 3C: Полнота (Completeness), Краткость (Conciseness) и Креативность (Creativity). Принцип Полноты требует фиксации всей релевантной информации, необходимой для реконструкции процесса решения задачи. Краткость подразумевает исключение избыточных данных, фокусируясь на ключевых моментах и избегая повторений. Наконец, Креативность заключается в эффективной организации и представлении информации, что позволяет агенту быстро и точно извлекать необходимые сведения, оптимизируя процесс самопроверки и оценки выполнения задач.
Анализ траектории агента — последовательности состояний, действий и полученных вознаграждений — позволяет реконструировать повествование о процессе решения задачи. Каждое состояние фиксирует текущую ситуацию, каждое действие — предпринятый шаг, а каждое вознаграждение — оценку эффективности этого шага. Сопоставление этих элементов во времени формирует логическую цепочку, отражающую ход мыслей и стратегии агента. Этот метод позволяет не только понять, как агент пришел к определенному решению, но и выявить закономерности в его поведении, что необходимо для оптимизации алгоритмов и повышения эффективности работы.
Внутреннее повествование, реконструируемое на основе траектории агента, служит основой для автономной оценки завершенности задачи. В процессе самопроверки и анализа собранных данных, агент способен самостоятельно определять, достигнута ли поставленная цель, что позволяет оптимизировать процесс сбора доказательств. В результате внедрения данной методики, наблюдается среднее снижение количества зафиксированных «снимков» доказательств, необходимых для подтверждения успешного выполнения задачи, на 1.5 единиц.
Валидация и масштабирование с AndroidLab
AndroidLab представляет собой воспроизводимый эталон, предназначенный для систематической оценки самоверифицирующихся агентов в различных графических интерфейсах приложений. Эта платформа позволяет исследователям последовательно тестировать способность агентов надежно выполнять задачи, такие как взаимодействие с элементами управления, ввод текста и навигация по приложениям. Воспроизводимость AndroidLab обеспечивается строгим контролем среды тестирования и четко определенными критериями оценки, что позволяет сравнивать различные подходы к самоверификации и отслеживать прогресс в области автономных агентов. Благодаря возможности проведения масштабных экспериментов, AndroidLab способствует разработке более надежных и универсальных систем искусственного интеллекта, способных эффективно функционировать в реальных пользовательских приложениях.
В рамках AndroidLab, разработанного инструментария, агент демонстрирует выдающуюся способность к надежному выполнению задач в различных графических интерфейсах. Уникальной особенностью является не только успешное завершение поставленной цели, но и точная самооценка собственной работы. Агент способен критически анализировать результаты, выявлять ошибки и оценивать степень достижения цели, что подтверждается систематическими тестами. Такая способность к самопроверке позволяет значительно повысить надежность автоматизированных процессов и открывает перспективы для создания более автономных и эффективных систем взаимодействия с пользовательским интерфейсом, не требующих постоянного внешнего контроля.
Для повышения масштабируемости и обобщающей способности процесса верификации используются модели «Зрение-Язык» (Vision-Language Models, VLMs). Эти модели способны анализировать визуальную информацию, представленную в скриншотах пользовательского интерфейса, и соотносить её с текстовыми инструкциями и действиями агента. Такой подход позволяет агенту не просто выполнять задачи, но и проверять корректность своих действий, опираясь на более широкий контекст, чем просто внутренние метрики. В результате, система становится более устойчивой к изменениям в приложении и способна успешно верифицировать работу агента в различных графических средах, обеспечивая надежность и адаптивность самоверифицирующихся агентов.
Для повышения точности и детализации оценки работы агента, применяется концепция «LLM-в-роли-судьи». В рамках этого подхода, большая языковая модель (LLM) используется для независимой оценки действий агента и сопоставления их с ожидаемыми результатами. Это позволяет выйти за рамки простой проверки успешности/неуспешности выполнения задачи, предоставляя более гранулированную и контекстуальную оценку. LLM анализирует не только конечный результат, но и процесс достижения цели, выявляя возможные ошибки, неоптимальные решения и области для улучшения. Такой подход особенно важен в сложных GUI-приложениях, где существует множество способов достижения одной и той же цели, и где оценка качества выполнения задачи требует учета множества факторов. В результате, агент получает не просто оценку «успех/неудача», а развернутый анализ своей работы, что способствует более эффективному самообучению и повышению надежности.
Будущее агентного интеллекта
Обучение с подкреплением, ориентированное на агентов, представляет собой дальнейшее развитие принципов самоверификации, автоматизируя процесс создания и совершенствования самооценивающих агентов. Вместо ручного проектирования систем оценки, данный подход позволяет агентам самостоятельно оценивать свою производительность и адаптировать стратегии обучения для достижения оптимальных результатов. Это достигается путем интеграции механизмов самооценки непосредственно в процесс обучения с подкреплением, что позволяет агенту не только учиться решать задачи, но и оценивать качество своих решений и корректировать свои действия в соответствии с полученной обратной связью. В результате, создаются агенты, способные к непрерывному самосовершенствованию и адаптации к меняющимся условиям, что открывает новые перспективы для создания действительно автономных и интеллектуальных систем.
Представляется, что масштабирование подхода, основанного на обучении с подкреплением и самопроверке, приведет к появлению нового поколения интеллектуальных систем. Эти системы будут способны к автономному обучению, адаптируясь к изменяющимся условиям и эффективно решая сложные задачи без постоянного вмешательства человека. В отличие от существующих алгоритмов, требующих четко заданных параметров и обучающих данных, эти агенты смогут самостоятельно определять цели, разрабатывать стратегии их достижения и оценивать собственные результаты, непрерывно совершенствуясь в процессе взаимодействия с окружающей средой. Это открывает возможности для создания по-настоящему гибких и надежных систем искусственного интеллекта, способных решать широкий спектр задач в различных областях — от персональных помощников и роботизированной автоматизации до научных исследований и управления сложными системами.
Новый подход в создании искусственного интеллекта открывает беспрецедентные возможности для применения агентов в самых разнообразных сферах. От интеллектуальных персональных ассистентов, способных адаптироваться к потребностям пользователя и самостоятельно решать возникающие задачи, до систем роботизированной автоматизации, эффективно функционирующих в сложных и динамичных условиях — потенциал огромен. Автономные агенты, способные к самообучению и адаптации, обещают революционизировать такие области, как логистика, производство, здравоохранение и даже научные исследования, позволяя автоматизировать рутинные процессы, оптимизировать сложные системы и находить инновационные решения, ранее недоступные. Использование таких агентов способно значительно повысить эффективность и продуктивность во многих отраслях, открывая новую эру автоматизации и интеллектуальных систем.
Самопроверяющий агент представляет собой фундаментальный прорыв на пути к созданию действительно разумных и надежных систем искусственного интеллекта. В отличие от традиционных моделей, полагающихся на внешние оценки и предопределенные критерии, данный подход позволяет агенту самостоятельно оценивать собственную эффективность и корректировать стратегию действий. Этот внутренний механизм самоконтроля обеспечивает повышенную устойчивость к ошибкам и непредсказуемым ситуациям, а также позволяет агенту адаптироваться к новым задачам без постоянного вмешательства человека. Таким образом, самопроверка не просто улучшает производительность, но и закладывает основу для создания автономных систем, способных к самообучению и непрерывному совершенствованию, что является ключевым шагом к достижению настоящего искусственного интеллекта.
Исследование представляет собой закономерную попытку переложить ответственность за проверку результатов на самого агента. Авторы предлагают парадигму SmartSnap, где агент не просто выполняет задачу, но и собирает доказательства её успешного завершения. Это, конечно, элегантно, но не стоит забывать, что даже самая проактивная система доказательств рано или поздно столкнется с необходимостью обработки некачественных данных или непредвиденных сценариев. Как говорил Эдсгер Дейкстра: «Программирование — это не столько о создании новых вещей, сколько об управлении сложностью». В данном случае, сложность не исчезает, она лишь перераспределяется — от внешней верификации к внутренней. И, вероятно, в итоге потребуется еще более сложная система для проверки самой системы доказательств.
Что Дальше?
Представленный подход, стремящийся перенести бремя верификации на агента, неизбежно столкнётся с проблемой экспоненциального роста сложности. Каждый уровень «самопроверки» потребует всё более изощрённых механизмов для выявления и нейтрализации ложных позитивных результатов. Вполне вероятно, что оптимизация «проактивной» генерации доказательств обернётся лишь созданием более сложной системы костылей, маскирующихся под элегантную архитектуру.
Очевидно, что эффективность подобной системы критически зависит от качества используемых моделей обработки естественного языка. Иллюзия «понимания» задачи со стороны агента быстро развеется, как только столкнётся с реальными, а не синтетическими, случаями использования. Необходимо помнить: успешная автоматизация GUI — это не создание «разумных» агентов, а написание достаточно надёжного и устойчивого к ошибкам скрипта.
Вместо погони за «самопроверяющимися» агентами, представляется более перспективным сосредоточиться на создании инструментов для упрощения отладки и мониторинга автоматизированных процессов. Нам не нужно больше микросервисов — нам нужно меньше иллюзий. В конечном итоге, самая надёжная верификация — это человеческий глаз, способный заметить даже самые тонкие отклонения от ожидаемого поведения.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.22322.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Вопросы по PDF: Новый вызов для искусственного интеллекта
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- От принципа Ферма к нейронным сетям: новый взгляд на вариационную физику
- Искусственный интеллект на службе науки: новый инструмент для анализа данных
- Оптический Искусственный Интеллект: Новый Взгляд на Энергоэффективность
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Машинное обучение и тайны модулярности
- Диффузия против Квантов: Новый Взгляд на Факторизацию
- Квантовое превосходство в простых вычислениях: Разделение QAC0 и AC0
2025-12-30 07:24