Совместная работа агентов: Искусственный интеллект, управляемый кодом

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к обучению мультиагентных систем позволяет им адаптироваться к стратегиям друг друга, используя возможности больших языковых моделей для создания программных политик.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Экспериментальные результаты демонстрируют ключевые закономерности, лежащие в основе исследуемого явления.

В данной работе представлена методика, основанная на программном итеративном отклике, позволяющая агентам моделировать оппонентов и достигать более сложных кооперативных результатов.

В задачах многоагентного обучения ключевой проблемой является адаптация стратегий к динамически меняющимся действиям оппонентов. В работе «Policy-Conditioned Policies for Multi-Agent Task Solving» предложен принципиально новый подход, представляющий политики в виде исполняемого кода, генерируемого большими языковыми моделями. Это позволяет агентам учитывать стратегии соперников и достигать более эффективного сотрудничества посредством итеративного уточнения программного кода, определяющего их поведение. Способны ли подобные программные политики стать основой для создания действительно разумных и кооперативных многоагентных систем?

Вызов многоагентной координации: преодоление “черного ящика”

Традиционные методы обучения с подкреплением для многоагентных систем часто полагаются на сложные нейронные сети, формирующие стратегии поведения агентов. Эти сети, хотя и способны достигать впечатляющих результатов в определенных задачах, зачастую представляют собой “черный ящик”, где логика принятия решений скрыта и недоступна для анализа. Такая непрозрачность затрудняет отладку, выявление ошибок и адаптацию к меняющимся условиям или новым стратегиям противников. В результате, понимание причин, по которым агенты принимают те или иные решения, становится проблематичным, а модификация их поведения для улучшения координации — сложной задачей, требующей значительных усилий и ресурсов.

Политики, разработанные с использованием традиционного обучения с подкреплением для многоагентных систем, часто представляют собой сложные нейронные сети, внутреннее устройство которых трудно понять. Это создает значительные трудности при отладке и выявлении причин неоптимального поведения агентов. В ситуациях, когда среда меняется или стратегии оппонентов эволюционируют, адаптация этих «черных ящиков» требует значительных усилий и может быть неэффективной. Непрозрачность политики затрудняет верификацию ее корректности и надежности, что особенно критично в задачах, где требуется предсказуемое и безопасное поведение, например, в роботизированных системах или автономных транспортных средствах. Поэтому, поиск методов, позволяющих создавать более интерпретируемые и адаптируемые политики, является ключевой задачей в области многоагентного обучения.

Для успешной координации в сложных сценариях, таких как игра ‘Восхождение’, требуется не просто достижение общей цели, но и возможность проверки и понимания действий каждого агента. Традиционные подходы, основанные на ‘черных ящиках’ нейронных сетей, затрудняют анализ стратегий и выявление причин успеха или неудачи. Прозрачность поведения агентов позволяет не только отлаживать и адаптировать их к изменяющимся условиям, но и повышает доверие к системе в целом, что критически важно для применения в реальных задачах, требующих надежной и предсказуемой совместной работы. Именно поэтому исследователи все больше внимания уделяют разработке алгоритмов, обеспечивающих верифицируемость и интерпретируемость принимаемых решений, что открывает путь к созданию более эффективных и безопасных систем многоагентного взаимодействия.

Программные политики: новый взгляд на координацию

В рамках подхода ‘Программные Политики’ поведение агента представляется не весами нейронной сети, а исходным кодом. Это означает, что логика принятия решений агентом кодируется в виде исполняемого программного кода, например, на языке Python. В отличие от традиционных методов, где поведение агента заключено в сложных, трудно интерпретируемых параметрах нейронной сети, ‘Программные Политики’ обеспечивают явное и прозрачное представление стратегии агента. Такой подход позволяет непосредственно анализировать, модифицировать и тестировать алгоритм поведения, что существенно упрощает отладку и улучшение производительности агента.

В основе подхода «Программных Политик» лежит использование больших языковых моделей (LLM) для генерации и интерпретации стратегий поведения агента. LLM позволяют преобразовывать сложные задачи в исполняемый код, представляющий собой логику принятия решений. В отличие от традиционных методов, основанных на весах нейронных сетей, данный подход обеспечивает прозрачное и понятное представление стратегии, доступное для непосредственного анализа и модификации человеком. Это достигается за счет генерации кода на языке программирования, который затем интерпретируется и используется для определения действий агента в среде.

Интерпретатор кода выполняет сгенерированный программный код, выступая в роли вычислительного ядра для определения действий агента в среде. Этот процесс включает в себя синтаксический и семантический анализ кода, его компиляцию (при необходимости) и последующее выполнение. Результатом выполнения кода являются конкретные команды или действия, которые агент выполняет в текущем состоянии среды. Интерпретатор обеспечивает взаимодействие между абстрактным представлением политики (в виде кода) и физическим миром, в котором агент функционирует, гарантируя, что действия агента соответствуют заданной логике и параметрам, определенным в программном коде.

Представление стратегии агента в виде исполняемого кода обеспечивает возможность прямой и детальной проверки его поведения. В отличие от традиционных подходов, основанных на весах нейронных сетей, программные политики позволяют инспектировать логику принятия решений агентом посредством чтения и анализа исходного кода. Это даёт возможность не только выявлять и устранять ошибки, но и целенаправленно модифицировать поведение агента, тестировать изменения в контролируемой среде и верифицировать корректность работы перед развёртыванием. Возможность прямого доступа к коду существенно упрощает отладку, оптимизацию и адаптацию стратегий агентов к различным задачам и условиям.

Верификация и оптимизация посредством итеративного наилучшего отклика

Для проверки корректности сгенерированных политик используются модульные тесты (Unit Tests). Эти тесты позволяют удостовериться, что политика соответствует заданным ограничениям и демонстрирует ожидаемое поведение в различных сценариях. Процесс включает в себя определение набора входных данных и ожидаемых результатов для каждого теста, после чего сгенерированная политика запускается с этими данными. В случае расхождения между фактическим и ожидаемым результатом, тест считается проваленным, что указывает на необходимость корректировки политики. Автоматизация модульных тестов позволяет проводить систематическую проверку и гарантировать надежность и предсказуемость поведения сгенерированных стратегий.

Алгоритм ‘Программный Итеративный Наилучший Отклик’ (Programmatic Iterated Best Response) последовательно улучшает стратегии, генерируя оптимальные ответы на код оппонента. Процесс основывается на использовании ‘Текстуальных Градиентов’, которые служат для определения направления и величины изменений в коде стратегии, направленных на максимизацию выигрыша или минимизацию потерь в противодействии оппоненту. Итеративный характер алгоритма позволяет ему адаптироваться к изменяющемуся поведению оппонента и находить стратегии, устойчивые к различным тактикам.

Процесс итеративного улучшения политики, основанный на ответах на действия оппонента, формирует замкнутый цикл обратной связи. На каждой итерации генерируется оптимальная стратегия в ответ на текущую политику противника, что позволяет непрерывно повышать эффективность и устойчивость разработанной политики. Данный цикл способствует адаптации к различным стратегиям оппонента и позволяет находить решения, которые демонстрируют высокую производительность в широком диапазоне сценариев. Повторяющиеся итерации позволяют политике стабилизироваться и достичь оптимального уровня, обеспечивая надежность и предсказуемость ее поведения.

В ходе экспериментов, предложенный метод продемонстрировал эффективность в различных игровых сценариях. В частности, в играх «Vanilla Coordination Game» и «Climbing Game» был достигнут показатель «Social Welfare» в 6.0. Дополнительно, в игре «Climbing Game» данный показатель достиг значения 22.0, что свидетельствует о высокой производительности алгоритма в задачах координации и оптимизации стратегий.

К предсказуемым и масштабируемым многоагентным системам

Традиционное обучение с подкреплением часто сталкивается с проблемой «черного ящика», когда логика, определяющая поведение агента, остается непрозрачной и трудно интерпретируемой. Вместо этого, представляя стратегии агентов в виде исполняемого кода, исследователи предлагают принципиально иной подход. Такое кодирование позволяет не только анализировать и понимать принимаемые решения, но и открывает возможности для прямого манипулирования и оптимизации поведения. Это, в свою очередь, позволяет перейти от простого обучения к более глубокому пониманию и предсказуемости многоагентных систем, где каждый агент становится доступен для детального изучения и модификации.

Возможность моделирования оппонентов становится реальностью благодаря представлению стратегий агентов в виде программного кода. Анализируя этот код, система способна предсказывать действия других участников, что позволяет адаптировать собственную стратегию в реальном времени. Вместо слепого реагирования на происходящее, агент получает возможность просчитывать возможные ходы соперников и выбирать наиболее эффективный ответ. Такой подход выходит за рамки традиционного машинного обучения с подкреплением, где стратегии представляются как «черные ящики», и открывает путь к созданию более предсказуемых и эффективных многоагентных систем, способных к сложному взаимодействию и кооперации.

В рамках исследования многоагентных систем сформировалось понятие “Программного Равновесия”, представляющее собой качественно новый подход к делегированию принятия решений. Вместо непосредственного взаимодействия агентов, управление передается специализированным программам, способным анализировать логику и прогнозировать поведение друг друга. Этот механизм позволяет агентам не просто реагировать на действия оппонентов, но и предвидеть их, формируя стратегии, основанные на рациональном анализе возможных сценариев. В результате возникает устойчивое состояние, где каждая программа учитывает поведение других программ, стремясь к оптимальному решению, что позволяет значительно повысить эффективность координации и предсказуемость системы в целом. Подобный подход открывает перспективы для создания сложных, самоорганизующихся систем, способных к адаптации и решению задач в динамически меняющихся условиях.

В ходе экспериментов в симуляции “Level-Based Foraging” была достигнута общая социальная выгода (Social Welfare) в размере приблизительно 0.554. Этот результат демонстрирует ощутимый прогресс в области координации многоагентных систем, где несколько искусственных интеллектов взаимодействуют для достижения общей цели. Достигнутый уровень выгоды указывает на то, что предложенный подход к моделированию поведения агентов позволяет им эффективно распределять ресурсы и избегать конфликтов. Несмотря на обнадеживающие результаты, исследования продолжаются, и ученые стремятся к дальнейшему повышению эффективности координации и оптимизации стратегий взаимодействия агентов для достижения еще более высоких показателей социальной выгоды.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует элегантность подхода к решению задач в многоагентном обучении с подкреплением. Авторы предлагают представлять политики агентов в виде исполняемого кода, генерируемого большими языковыми моделями, что позволяет им учитывать стратегии других агентов и достигать более сложных результатов посредством процесса, названного Programmatic Iterated Best Response. Кен Томпсон однажды заметил: «Простота — это главное». Именно к этому принципу стремится данная работа, создавая систему, где структура программных политик определяет поведение агентов, а сложность взаимодействия возникает из простоты базовых строительных блоков. Хорошая архитектура незаметна, пока не ломается, и только тогда видна настоящая цена решений.

Куда дальше?

Представленная работа, безусловно, открывает новые пути в исследовании многоагентного обучения с подкреплением. Однако, элегантность программных политик не должна заслонять сложность возникающих равновесий. Внедрение больших языковых моделей как генераторов стратегий — шаг вперед, но порождает вопрос: насколько эти стратегии действительно понятны? Каждая новая зависимость от масштаба модели — это скрытая цена свободы от необходимости более глубокого анализа структуры взаимодействия агентов.

Будущие исследования, вероятно, сосредоточатся на преодолении хрупкости равновесий, возникающих в процессе итеративного улучшения стратегий. Ключевым представляется разработка методов, позволяющих не просто находить равновесие, но и гарантировать его устойчивость к небольшим возмущениям или изменениям в окружающей среде. Необходимо учитывать, что структура определяет поведение, и углубленное понимание этой структуры — ключ к созданию надежных многоагентных систем.

В конечном счете, задача заключается не в создании все более сложных моделей, а в упрощении представления взаимодействий. Истинный прогресс, возможно, кроется в поиске минимально достаточного набора правил, позволяющих агентам достигать желаемых результатов, избегая при этом ловушек, свойственных системам, чрезмерно зависящим от вычислительной мощности и сложности генеративных моделей.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21024.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-26 14:01