JADE: Интеллектуальные агенты и динамический поиск знаний

Автор: Денис Аветисян

Новая архитектура JADE объединяет стратегическое планирование и оперативное исполнение в системах, основанных на больших языковых моделях, для повышения эффективности и качества поиска информации.

"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

Различные парадигмы агентного RAG демонстрируют, что переход от простого извлечения релевантной информации к активному формированию запросов и адаптации стратегии поиска позволяет значительно повысить качество и точность ответов, приближая системы к более сложным когнитивным способностям.

Предлагается фреймворк JADE для агентного поиска с расширенными возможностями, использующий совместную оптимизацию и динамические рабочие процессы для достижения передовых результатов.

Существующие системы извлечения и генерации на основе агентов (RAG) часто страдают от несоответствия между стратегическим планированием и оперативным исполнением. В работе ‘JADE: Bridging the Strategic-Operational Gap in Dynamic Agentic RAG’ предложен новый подход, JADE, объединяющий динамическое планирование рабочего процесса с кооперативным многоагентным исполнением посредством совместной оптимизации. Этот фреймворк позволяет добиться значительного повышения эффективности и производительности за счет согласованной работы планировщика и исполнителей. Возможно ли создание еще более адаптивных и интеллектуальных систем RAG, способных к самообучению и оптимизации в реальном времени?

От RAG к Рассуждениям: Пределы Модульного Извлечения

Традиционные системы генерации с расширением извлечением (RAG) зачастую демонстрируют ограниченные возможности при работе со сложными, многоступенчатыми вопросами. Проблема заключается в том, что при поиске релевантной информации в больших базах данных, системы склонны возвращать неполные или не соответствующие запросу ответы. Это происходит из-за того, что стандартные RAG-модели часто не способны эффективно анализировать контекст вопроса, выделять ключевые связи между различными частями информации и синтезировать их в связный и точный ответ. В результате, даже при наличии необходимой информации в базе данных, система может упустить важные детали или сделать неверные выводы, что снижает качество генерируемого текста и его полезность для пользователя. Особенно это заметно при решении задач, требующих логического мышления и интеграции знаний из разных источников.

Ранние модульные системы RAG, использующие статическую совместную оптимизацию, часто рассматривают отдельные компоненты — поиск информации и генерацию ответа — как изолированные сущности. Такой подход препятствует развитию истинных способностей к рассуждению, поскольку лишает систему возможности динамически адаптировать процесс поиска к потребностям генерации. Вместо целостного анализа вопроса и формирования стратегии поиска, система оперирует предопределёнными шаблонами, что приводит к неполным или нерелевантным ответам, особенно при сложных, многоступенчатых запросах. Эффективное рассуждение требует тесной интеграции между этапами поиска и генерации, позволяющей уточнять запросы на основе промежуточных результатов и выстраивать логическую цепочку рассуждений, чего не обеспечивают статические, изолированные подходы.

Существенная проблема в современных системах RAG заключается в несоответствии между стратегическим планированием и оперативным выполнением. Планировщик, определяющий последовательность действий для ответа на сложный вопрос, зачастую формулирует цели, которые не учитывают реальные возможности и ограничения исполнителя — модуля, отвечающего за извлечение информации и генерацию ответа. Это несоответствие приводит к тому, что даже правильно спланированная стратегия может провалиться на этапе реализации, поскольку исполнитель не способен точно интерпретировать намерения планировщика или не обладает необходимыми ресурсами для выполнения поставленных задач. В результате, система выдает нерелевантные или неполные ответы, демонстрируя ограниченные возможности к сложному рассуждению и требуя более тесной интеграции между этапами планирования и исполнения.

JADE представляет собой итеративную систему, объединяющую планирование и исполнение: на этапе вывода [latex]s\_{t}[/latex] обновляется через рекурсивное обращение к планировщику и специализированным исполнителям, а на этапе обучения накопление переходов [latex]\langle o\_{t,k},a\_{t,k},r\_{t,k}\rangle[/latex] из опыта агентов используется для совместной оптимизации общей политики. — JADE представляет собой итеративную систему, объединяющую планирование и исполнение: на этапе вывода $s\_{t}$ обновляется через рекурсивное обращение к планировщику и специализированным исполнителям, а на этапе обучения накопление переходов $\langle o\_{t,k},a\_{t,k},r\_{t,k}\rangle$ из опыта агентов используется для совместной оптимизации общей политики.

JADE: Кооперативная Архитектура для Агентного RAG

JADE представляет собой новую структуру для Agentic RAG, переосмысливающую взаимодействие между Планировщиком и Исполнителем как совместную работу нескольких агентов. В отличие от традиционных подходов, где Планировщик и Исполнитель функционируют независимо, JADE предполагает тесную интеграцию и взаимную адаптацию этих компонентов. Это достигается за счет совместной оптимизации параметров и обмена информацией между агентами, что позволяет им совместно решать сложные задачи и более эффективно использовать знания, извлеченные из документов. Ключевым аспектом является переход от последовательного выполнения задач к параллельному и координированному взаимодействию, направленному на достижение общей цели.

В отличие от предыдущих подходов, таких как динамическая декомпозиция оптимизации, JADE делает акцент на совместной оптимизации и использовании общих параметров между агентами. Это позволяет агентам адаптироваться друг к другу в процессе обучения, улучшая общую производительность системы. Совместная оптимизация подразумевает, что параметры как Планера, так и Исполнителя оптимизируются одновременно, а не по отдельности, что способствует более эффективной координации и взаимодействию. Общие параметры, в свою очередь, позволяют агентам делиться знаниями и опытом, ускоряя процесс обучения и повышая устойчивость системы к изменениям во входных данных.

Планировщик в JADE использует метод ‘Декомпозиции запроса’ для разбиения сложных вопросов на более простые подзадачи. Этот процесс позволяет выделить отдельные информационные потребности, необходимые для формирования ответа. Исполнитель, получая декомпозированный запрос, отвечает за ‘Выбор документов’ из базы знаний и последующую ‘Генерацию ответа’ на основе отобранной информации и инструкций, предоставленных Планировщиком. Взаимодействие строится таким образом, что Исполнитель не осуществляет самостоятельное планирование, а выполняет задачи, определенные Планировщиком, обеспечивая эффективное и целенаправленное извлечение знаний.

Анализ динамики выбора данных и стратегии планировщика показывает, что сложность задачи влияет на эволюцию стратегии, а интенсивность использования модуля выбора документов коррелирует с общим количеством шагов рассуждений.

Совместная Адаптация и Оптимизация: Сила Общих Знаний

В основе JADE лежит применение обучения с подкреплением для нескольких агентов (Multi-Agent Reinforcement Learning), направленное на оптимизацию взаимодействия между планировщиком (Planner) и исполнителем (Executor). В процессе обучения агенты совместно максимизируют единый сигнал глобальной награды (Global Reward), который отражает успешность выполнения задачи в целом. Это позволяет системе адаптировать стратегии как планировщика, так и исполнителя для достижения наилучших результатов, учитывая их взаимозависимость и совместное влияние на итоговый показатель эффективности. Алгоритм обучения позволяет динамически корректировать поведение каждого агента на основе обратной связи от глобальной награды, обеспечивая согласованную работу системы.

Использование общих параметров — единой LLM-базовой модели — в архитектуре JADE позволяет существенно снизить вычислительные затраты. Вместо обучения отдельных моделей для планировщика и исполнителя, общий набор параметров обеспечивает передачу знаний между агентами без дополнительных издержек. Это достигается за счет того, что оба агента используют одни и те же веса и представления, что упрощает процесс обучения и повышает эффективность использования ресурсов, особенно при работе с большими языковыми моделями.

В ходе тестирования JADE показала высокую эффективность в задачах вопросно-ответной системы (QA) как для одношаговых (Single-Hop QA), так и для многошаговых (Multi-Hop QA) запросов. Средний показатель F1-меры составил 53.86, что на 8.29 процентных пункта превышает результат предыдущего наилучшего базового решения. Данный результат демонстрирует способность системы эффективно обрабатывать как простые, так и сложные вопросы, требующие анализа нескольких источников информации.

Анализ чувствительности к гиперпараметрам показал, что увеличение штрафов за количество шагов рассуждений α и обращений к поиску β снижает их число, однако совместное значительное увеличение этих параметров приводит к деградации производительности и упрощению системы до одношагового RAG-потока для минимизации затрат.

За Пределы Текущих Ограничений: Масштабирование Агентного Рассуждения

Система JADE значительно расширяет возможности Agentic RAG, закладывая основу для создания более сложных систем рассуждений. В отличие от традиционных подходов, JADE не просто извлекает информацию, но и активно организует её, позволяя агентам не только находить релевантные данные, но и выстраивать логические цепочки для решения сложных задач. Эта архитектура позволяет агентам эффективно взаимодействовать друг с другом, распределяя обязанности и совместно анализируя информацию. Такой подход позволяет преодолеть ограничения, связанные с объемом и сложностью знаний, с которыми сталкиваются традиционные системы, и открывает перспективы для создания интеллектуальных агентов, способных к глубокому анализу и принятию обоснованных решений в различных областях.

Разработанная система JADE успешно преодолевает проблему “стратегического-оперативного несоответствия”, которая часто ограничивает возможности многоагентных систем в решении сложных задач, требующих глубокого анализа знаний. В отличие от традиционных подходов, JADE позволяет агентам эффективно сотрудничать, разделяя стратегическое планирование и оперативное выполнение, что приводит к значительному повышению производительности. В ходе экспериментов было продемонстрировано, что JADE превосходит модель MMOA-RAG на 12.64%, демонстрируя свою способность более эффективно использовать коллективный интеллект для решения задач, требующих обширных знаний и сложного рассуждения. Данный подход открывает новые перспективы для создания интеллектуальных систем, способных к более эффективному решению сложных проблем в различных областях.

Исследование демонстрирует, что архитектура JADE, благодаря механизмам совместной адаптации, достигает синергетического эффекта, превосходя производительность модели GPT-4o примерно на 4.8% при этом используя модель меньшего размера. Этот результат подчеркивает не только эффективность JADE в решении сложных задач, но и её способность к оптимизации ресурсов, предоставляя значительные преимущества в плане вычислительной стоимости и скорости обработки информации. Совместная адаптация агентов позволяет им совместно улучшать стратегии и навыки, что приводит к более качественным результатам по сравнению с использованием отдельных, независимо работающих моделей, даже таких мощных, как GPT-4o.

Перспективные исследования направлены на расширение масштабов разработанных кооперативных агентских фреймворков, выходя за рамки задач, связанных с ответами на вопросы. Ученые планируют исследовать возможности применения подобных систем в более широком спектре областей, включая сложные процессы принятия решений, автоматизацию научных исследований и создание интеллектуальных систем поддержки в различных отраслях. Особое внимание уделяется адаптации и оптимизации этих фреймворков для работы с разнородными данными и в динамически меняющихся условиях, что позволит создавать более гибкие и эффективные решения для реальных задач. Дальнейшее развитие предполагает исследование методов улучшения коммуникации между агентами и повышение их способности к совместному обучению и адаптации, что откроет новые горизонты для создания интеллектуальных систем, способных решать задачи, недоступные современным технологиям.

Исследование демонстрирует, что JADE, представляя собой новую структуру для Agentic RAG, выходит за рамки простого объединения планирования и исполнения. Этот подход, основанный на совместной оптимизации и динамических рабочих процессах, подчеркивает важность рассмотрения системы не как набора инструментов, а как развивающейся экосистемы. Как однажды заметил Роберт Тарьян: «Программирование — это искусство превращать невозможные вещи в возможные, а затем находить способ сделать их простыми». В контексте JADE, сложность возникает из необходимости согласованной работы множества агентов, но именно совместная оптимизация позволяет упростить эту задачу, достигая впечатляющих результатов в производительности и эффективности, и подчеркивая, что настоящая устойчивость системы начинается там, где кончается уверенность в её статичности.

Что же дальше?

Представленная работа, несомненно, демонстрирует возможности унификации динамического планирования и кооперативного выполнения в системах Agentic RAG. Однако, подобно любому тщательно спроектированному механизму, JADE лишь запечатлевает компромисс, застывший во времени. Истинная проблема заключается не в оптимизации текущего исполнения, а в предвидении будущих сбоев, в неминуемом расхождении между спроектированным и возникшим. Технологии сменяются, зависимости остаются — и именно они, а не архитектура, определят долговечность любой системы.

Дальнейшее развитие, вероятно, потребует смещения фокуса с оптимизации отдельных агентов на понимание их коллективной хрупкости. Недостаточно научить агентов эффективно взаимодействовать; необходимо разработать механизмы самовосстановления, способные смягчить последствия непредсказуемых событий. Речь идет не о создании «идеальной» системы, а о выращивании экосистемы, способной адаптироваться к неизбежной энтропии.

И, конечно, нельзя забывать о фундаментальной неопределенности. Agentic RAG — лишь один из инструментов в арсенале исследователя. Подобно древнему жрецу, наблюдающему за погодой, можно лишь констатировать: системы сложны, непредсказуемы и, в конечном счете, неподвластны полному контролю. Вопрос не в том, как их построить, а в том, как с ними жить.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.21916.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-31 22:03