Автор: Денис Аветисян
Новая работа предлагает стандартизированный подход к оценке искусственного интеллекта, способного выполнять широкий спектр задач.
Представлен унифицированный протокол Exgentic для оценки обобщающей способности ИИ-агентов на различных бенчмарках, подчеркивающий важность качества модели, а не архитектуры.
Несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта, создание универсальных агентов, способных эффективно решать задачи в незнакомых средах без специализированной настройки, остается сложной задачей. В данной работе, ‘General Agent Evaluation’, предложен новый подход к оценке универсальных агентов, включающий унифицированный протокол и практическую платформу Exgentic. Эксперименты показали, что качество базовой модели играет решающую роль в обеспечении кросс-доменной обобщающей способности агентов, превосходя влияние архитектурных решений. Какие дальнейшие шаги необходимы для создания действительно универсальных агентов и раскрытия их потенциала в решении широкого спектра задач?
Отголоски Разума: Новый Подход к Интеллектуальным Системам
Традиционные подходы к искусственному интеллекту, основанные на жестко запрограммированных правилах и алгоритмах, часто оказываются неэффективными при решении сложных задач, возникающих в реальном мире. Эти системы испытывают трудности с адаптацией к непредсказуемым ситуациям и неспособны к логическим умозаключениям, требующим понимания контекста и способности к обобщению. В отличие от узкоспециализированных решений, способных успешно справляться лишь с четко определенными задачами, реальный мир характеризуется неопределенностью, изменчивостью и необходимостью постоянной адаптации к новым данным. Такие ограничения заставляют исследователей искать альтернативные подходы, способные преодолеть эти недостатки и создать действительно интеллектуальные системы, способные к самостоятельному обучению и решению проблем.
Появление больших языковых моделей (БЯМ) открывает принципиально новые возможности для создания интеллектуальных агентов, способных эффективно функционировать в разнообразных средах. Эти модели, обученные на колоссальных объемах текстовых данных, демонстрируют поразительную способность к пониманию естественного языка, генерации связных текстов и даже решению сложных задач, требующих логического мышления. В отличие от традиционных подходов к искусственному интеллекту, БЯМ не нуждаются в жестком программировании для каждой конкретной ситуации, а способны адаптироваться и обучаться на основе получаемой информации. Это позволяет им взаимодействовать с окружающим миром более гибко и эффективно, находя решения в непредсказуемых условиях и выполняя широкий спектр задач — от автоматизации рутинных операций до поддержки принятия решений в критических ситуациях. Таким образом, БЯМ становятся ключевым строительным блоком для создания по-настоящему интеллектуальных систем, способных к самообучению и адаптации.
Стандартизация Взаимодействия: Архитектура Согласованности
Эффективное взаимодействие агентов напрямую зависит от стандартизированных протоколов коммуникации, таких как Model Context Protocol (MCP). MCP обеспечивает беспрепятственный обмен данными между агентом, инструментами и средами, определяя четкий формат запросов и ответов. Это включает в себя структурированное представление контекста, параметров и ожидаемых результатов, что позволяет агенту правильно интерпретировать информацию и выполнять необходимые действия. Стандартизация протокола снижает необходимость в индивидуальной настройке для каждого инструмента, упрощая интеграцию и повышая надежность взаимодействия, поскольку все компоненты используют единый, заранее определенный формат обмена данными.
Агент OpenAI Solo служит практическим примером эффективности использования стандартизированных протоколов взаимодействия. Данная система демонстрирует, что четко определенные интерфейсы и протоколы позволяют создавать функциональные и отзывчивые агенты, способные эффективно взаимодействовать с инструментами и окружением. В частности, Solo использует эти протоколы для организации последовательности действий, обработки входящих данных и предоставления релевантных ответов, что подтверждает их важность для разработки сложных агентов, способных к автономной работе и решению задач.
Для упрощения взаимодействия агентов с бенчмарками используется Унифицированный Протокол, выступающий посредником в обмене данными. Этот протокол стандартизирует формат запросов и ответов, что позволяет снизить сложность интеграции различных агентов и систем оценки. Вместо необходимости адаптации каждого агента к специфическим требованиям каждого бенчмарка, Унифицированный Протокол обеспечивает единый интерфейс, уменьшая затраты на разработку и повышая совместимость. Это особенно важно при тестировании большого количества агентов на различных платформах и с разными задачами, поскольку значительно упрощает процесс настройки и проведения экспериментов.
Оптимизация Эффективности: Инструменты и Валидация
Агенты, такие как ReAct Agent, используют механизм выбора инструментов (Tool Shortlisting) для повышения эффективности работы. Этот процесс включает в себя предварительную оценку релевантности доступных инструментов для конкретной задачи и приоритезацию наиболее подходящих. За счет этого снижается вычислительная нагрузка, поскольку агент не рассматривает все возможные инструменты, а фокусируется только на тех, которые с наибольшей вероятностью приведут к успешному решению. В результате значительно сокращается время ответа и повышается общая производительность агента при взаимодействии со средой.
Функция Schema Guard обеспечивает проверку корректности параметров действий перед их выполнением. Этот механизм позволяет удостовериться, что передаваемые значения соответствуют ожидаемому формату и типу данных, определённым в схеме действия. Превентивная валидация параметров предотвращает возникновение ошибок во время исполнения, снижает вероятность сбоев системы и повышает её стабильность. В случае несоответствия параметров, Schema Guard блокирует выполнение действия, предоставляя возможность исправления или корректировки запроса перед повторной попыткой.
Агенты, такие как SmolAgent CodeAgent и Claude Code, используют большие языковые модели (LLM) для динамической генерации кода, необходимого для взаимодействия со сложными средами и инструментами. Этот подход позволяет агентам автоматизировать выполнение задач, требующих программной логики, без необходимости заранее определенных скриптов или жесткого кодирования. LLM преобразует запросы пользователя или результаты анализа в исполняемый код, например, на Python, который затем выполняется для получения данных или управления внешними системами. Генерация кода позволяет агентам адаптироваться к новым ситуациям и решать задачи, которые были бы трудно или невозможно решить с использованием только предопределенных действий.
Строгая Оценка: Бенчмаркинг Универсальных Агентов
Разработанная платформа Exgentic представляет собой масштабируемую систему оценки для универсальных агентов, позволяющую проводить всесторонний анализ их возможностей. В ее основе лежит использование ряда специализированных бенчмарков, таких как AppWorld, ориентированный на взаимодействие с приложениями, BrowseComp+ для оценки навыков работы в интернете, SWE-Bench Verified, предназначенный для проверки навыков программирования, и Tau2Bench, который комплексно оценивает способность агента решать разнообразные задачи. Использование этих стандартизированных тестов позволяет объективно сравнивать различные модели и архитектуры агентов, выявляя наиболее эффективные подходы к созданию интеллектуальных систем, способных к адаптации и обучению в различных областях.
Данная платформа оценки позволяет провести всесторонний анализ способности агентов к обобщению знаний между различными областями, а также оценить их экономическую эффективность. Исследование фокусируется на том, как хорошо агент справляется с задачами, выходящими за рамки его первоначального обучения, и насколько рационально он использует ресурсы для их решения. Оценка проводится на разнообразных бенчмарках, что позволяет выявить сильные и слабые стороны различных моделей и архитектур, и определить оптимальные конфигурации для достижения наилучших результатов при минимальных затратах. Такой подход критически важен для разработки действительно универсальных агентов, способных адаптироваться к широкому спектру задач и условий.
В рамках строгой оценки, платформа Exgentic продемонстрировала впечатляющие результаты, достигнув показателя успешности в 0.73 на бенчмарке τ2-Bench Telecom — наивысший результат среди протестированных агентов. Анализ факторов, влияющих на эффективность, выявил, что выбор базовой модели определяет около 28.2% вариативности итогового результата, в то время как влияние архитектуры самого агента оказывается незначительным, составляя лишь 0.6%. Эти данные подчеркивают критическую важность выбора оптимальной модели для достижения высокой производительности, и указывают на то, что дальнейшая оптимизация архитектуры агента может иметь ограниченный эффект по сравнению с улучшением базовой модели.
В ходе проведенной оценки, удалось установить статистическую значимость полученных результатов благодаря применению дельта-метода. Вычисленная ширина 95% доверительного интервала для агрегированной оценки составила всего 4-5 процентных пункта, что подтверждает надежность выводов. Кроме того, анализ выявил существенную вариативность в эффективности использования ресурсов: различные конфигурации агентов демонстрируют разницу в стоимости выполнения задач до 33 раз. Это подчеркивает важность оптимизации архитектуры и выбора модели для достижения максимальной производительности при минимальных затратах.
Исследование демонстрирует, что ключевым фактором в создании эффективных универсальных агентов является качество самой модели, а не архитектура агента как таковая. Это подтверждает известную мысль Дональда Кнута: «Прежде чем оптимизировать код, убедитесь, что он работает». Подобно тому, как важно сначала убедиться в корректности базового алгоритма, прежде чем приступать к его оптимизации, так и в контексте универсальных агентов необходимо сосредоточиться на создании надежной и качественной модели, прежде чем усложнять ее архитектуру. Устойчивость системы, как и в случае с агентом, начинается там, где заканчивается уверенность в её идеальности, а появляется понимание необходимости постоянного тестирования и улучшения.
Что впереди?
Представленная работа, словно карта, указывает на неизбежность стандартизации в области универсальных агентов. Однако, не стоит обольщаться иллюзией полного контроля. Система оценки — это не крепость, а скорее, сад, где каждый новый инструмент — это семя, а каждое изменение протокола — возможность появления сорняков технического долга. Очевидно, что качество самой модели, её способность к обучению и адаптации, играет решающую роль, затмевая архитектурные изыски. Но истинная сложность кроется не в улучшении отдельных компонентов, а в создании экосистемы, способной прощать ошибки.
Будущие исследования неизбежно столкнутся с необходимостью преодоления границ между отдельными бенчмарками. Искусственное разделение на задачи — это лишь временное удобство. Важнее понимать, что устойчивость системы определяется не изоляцией компонентов, а их способностью к совместной работе, к взаимопомощи в условиях неопределённости. Следующим шагом станет разработка метрик, способных оценивать не только производительность, но и способность агента к самокоррекции, к обучению на собственных ошибках.
В конечном итоге, задача оценки универсальных агентов — это не поиск идеальной машины, а взращивание разумного сада. И, как известно, в любом саду всегда найдется место для неожиданностей и непредсказуемых изменений. Важно помнить, что каждое архитектурное решение — это своего рода пророчество о будущем сбое, и готовность к нему — залог долгосрочной устойчивости.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.22953.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Функциональные поля и модули Дринфельда: новый взгляд на арифметику
- Квантовая самовнимательность на службе у поиска оптимальных схем
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Реальность и Кванты: Где Встречаются Теория и Эксперимент
2026-02-27 20:37