Командная работа агентов: Как снизить затраты на сложные системы

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к построению многоагентных систем позволяет добиться большей эффективности и снизить потребление ресурсов за счет использования принципов социального капитала и гетерогенного взаимодействия.

"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

Предлагаемая система SC-MAS формирует исполняемый граф, представляющий стратегии гетерогенного сотрудничества, посредством последовательного отбора ролей для выполнения запроса, установления связей между этими ролями и назначения соответствующих больших языковых моделей.

Представлена SC-MAS — платформа для создания экономичных многоагентных систем с использованием графовых нейронных сетей и интеллектуальной маршрутизации.

Многоагентные системы на основе больших языковых моделей демонстрируют потенциал в решении сложных задач, однако часто сопряжены со значительными вычислительными затратами. В данной работе, ‘SC-MAS: Constructing Cost-Efficient Multi-Agent Systems with Edge-Level Heterogeneous Collaboration’, предложен фреймворк SC-MAS, использующий гетерогенные стратегии коллаборации, вдохновленные теорией социального капитала, для построения экономичных и эффективных систем. Предложенный подход позволяет снизить затраты на вывод токенов и повысить точность решения задач за счет адаптации взаимодействия между агентами в зависимости от их ролей. Каковы перспективы дальнейшего развития гетерогенного взаимодействия в многоагентных системах и как можно оптимизировать выбор стратегий коллаборации для различных типов задач?

Преодолевая границы масштабируемости: к интеллекту совместных агентов

Традиционные подходы к решению сложных задач с использованием больших языковых моделей (LLM-агентов) часто сталкиваются с ограничениями масштабируемости, испытывая трудности в достижении необходимой глубины и эффективности. По мере усложнения задач, простое увеличение вычислительных мощностей и размеров моделей перестает приносить существенный прирост производительности. Это связано с тем, что LLM-агенты, действуя изолированно, испытывают трудности в обработке больших объемов информации и эффективном принятии решений в условиях неопределенности. Несмотря на впечатляющие возможности в генерации текста и понимании языка, они часто демонстрируют ограниченную способность к систематическому анализу, критическому мышлению и адаптации к новым ситуациям, что препятствует их эффективному применению в сложных, динамичных средах.

Вдохновленные принципами организации биологических систем и теорией социального капитала, исследователи предлагают переход к концепции совместного интеллекта. Данный подход предполагает, что эффективность решения сложных задач достигается не только за счет увеличения вычислительных мощностей отдельных агентов, но и благодаря качеству взаимодействий между ними. Подобно тому, как в природе успех колонии определяется не только способностями отдельных особей, но и прочностью социальных связей, предлагаемая модель акцентирует внимание на формировании доверительных и эффективных отношений между искусственными агентами. Это позволяет распределять задачи, обмениваться знаниями и совместно находить оптимальные решения, значительно превосходящие возможности одиночных агентов и обходя традиционные ограничения масштабируемости.

Исследования коллективного интеллекта демонстрируют, что эффективность решения сложных задач определяется не только суммарной вычислительной мощностью отдельных агентов, но и качеством связей между ними. Подобно тому, как в социальных системах доверие и общие ценности облегчают сотрудничество, в искусственном интеллекте формирование прочных “отношений” между агентами позволяет им эффективно обмениваться информацией, координировать действия и совместно решать проблемы, значительно превосходя возможности, достижимые при изолированной работе. Такой подход, вдохновленный теорией социального капитала, предполагает, что инвестиции в развитие коммуникационных протоколов и механизмов взаимной поддержки между агентами являются ключевым фактором для создания действительно интеллектуальных и адаптивных систем.

SC-MAS: Архитектура для совместного интеллекта

SC-MAS представляет собой разработанную нами структуру для создания гетерогенных и экономически эффективных многоагентных систем (MAS). В основе SC-MAS лежит использование принципов социального капитала для оптимизации взаимодействия между агентами и повышения общей производительности системы. В отличие от традиционных MAS, SC-MAS делает акцент на динамическом формировании команд и эффективном распределении ресурсов, учитывая репутацию и опыт каждого агента. Это позволяет создавать более гибкие и адаптивные системы, способные эффективно решать сложные задачи при ограниченных вычислительных ресурсах и бюджете.

В основе архитектуры SC-MAS лежит направленный ациклический граф (DAG), используемый для структурирования взаимодействий между агентами. Применение DAG гарантирует, что выполнение задач происходит в строго определенной последовательности, исключая возможность возникновения бесконечных циклов и обеспечивая гарантированное завершение процесса. Каждый узел графа представляет собой отдельную операцию или агентскую функцию, а направленные ребра определяют порядок их выполнения. Такая структура позволяет четко определить зависимости между задачами и эффективно распределять ресурсы, что критически важно для построения надежных и предсказуемых мультиагентных систем.

В основе SC-MAS лежат специализированные компоненты — Селектор узлов (Node Selector) и Маршрутизатор LLM (LLM Router), обеспечивающие динамическое формирование и конфигурирование коллаборативных команд. Селектор узлов отвечает за выбор наиболее подходящих агентов для решения конкретной задачи, основываясь на их компетенциях и доступных ресурсах. Маршрутизатор LLM, в свою очередь, определяет оптимальную последовательность взаимодействия между отобранными агентами, направляя запросы и агрегируя полученные результаты. Данная архитектура позволяет гибко адаптироваться к изменяющимся требованиям задачи и эффективно использовать возможности различных агентов в системе.

Распределение LLM, выбранное SC-MAS, демонстрирует высокую производительность на задачах MMLU и MATH.

Динамическое формирование команд и интеллектуальная маршрутизация

Селектор узлов использует вариационную модель скрытых переменных (Variational Latent Variable Model) для определения релевантных агентов из пула кандидатов на основе входящего запроса. Данная модель позволяет представить каждый запрос и каждого агента в виде вероятностного распределения в скрытом пространстве. Сопоставление запроса и агентов осуществляется путем минимизации расстояния между их представлениями в этом пространстве, что позволяет идентифицировать агентов, наиболее подходящих для обработки конкретного запроса. В процессе обучения модель оптимизируется для максимизации правдоподобия наблюдаемых запросов и соответствующих им релевантных агентов, обеспечивая высокую точность выбора.

Маршрутизатор LLM использует графовую нейронную сеть (GNN) для анализа структурного контекста задачи и выбора наиболее подходящей большой языковой модели (LLM) для каждого агента. GNN позволяет учитывать взаимосвязи между агентами и элементами входного запроса, формируя представление, отражающее их релевантность для конкретной подзадачи. Этот подход позволяет динамически назначать LLM агентам, оптимизируя использование ресурсов и повышая эффективность решения сложных задач, требующих совместной работы нескольких агентов с различными специализациями.

Оптимизатор связей (Edge Optimizer) определяет стратегии взаимодействия на уровне отдельных соединений между агентами. Он устанавливает правила обмена информацией и определяет, какие данные и в каком формате передаются между агентами для эффективного решения задачи. Это включает в себя определение протоколов связи, приоритетов передачи данных и механизмов разрешения конфликтов при одновременном доступе к общим ресурсам. Оптимизация осуществляется на основе анализа структуры графа взаимодействия агентов и текущих потребностей в информации, что позволяет минимизировать задержки и повысить общую производительность системы.

Анализ распределения ролей, выбранных для рассуждений на наборе данных HumanEval, показал, что агенты, выдающие ошибки, чаще всего выбирали роли, начинающиеся с 'Sparrow'. — Анализ распределения ролей, выбранных для рассуждений на наборе данных HumanEval, показал, что агенты, выдающие ошибки, чаще всего выбирали роли, начинающиеся с ‘Sparrow’.

Оценка эффективности SC-MAS: результаты на разнообразных задачах

Для всесторонней оценки возможностей разработанной системы SC-MAS, проводилось тестирование на ряде сложных и авторитетных наборов данных, включающих GSM8K, предназначенный для оценки навыков решения математических задач, MATH, ориентированный на решение сложных математических проблем, MMLU, проверяющий знания в различных областях, HumanEval, предназначенный для оценки генерации кода, и MBPP, тестирующий способность к решению задач программирования. Использование этих разнообразных наборов данных позволило комплексно оценить производительность SC-MAS в различных областях, выявив ее сильные стороны и области для дальнейшего совершенствования, а также подтвердить ее применимость к широкому спектру задач, требующих интеллектуальных вычислений и рассуждений.

Исследования показали, что разработанная система SC-MAS демонстрирует заметные улучшения как в производительности, так и в экономической эффективности по сравнению с традиционными подходами. В ходе тестирования зафиксировано снижение потребления токенов на 11.17%-16.35%, при этом точность результатов увеличилась на 1.46%-3.34%. Данные показатели свидетельствуют о том, что SC-MAS позволяет достигать более высоких результатов при меньших вычислительных затратах, что особенно важно для ресурсоемких задач и крупномасштабных приложений. Улучшение эффективности достигается за счет оптимизации процесса обработки данных и более рационального использования ресурсов.

В ходе тестирования, точность модели SC-MAS на комплексном наборе данных MMLU продемонстрировала прирост с 87.60% до 88.14% после интеграции Deepseek-v3. Аналогичные улучшения были зафиксированы и в задачах, связанных с математическим решением проблем, где точность на наборе данных MATH увеличилась с 76.75% до 77.84% благодаря использованию Deepseek-v3. Эти результаты свидетельствуют о значимом вкладе Deepseek-v3 в повышение эффективности SC-MAS в широком спектре задач, от оценки общих знаний до решения сложных математических уравнений, и подчеркивают потенциал данного подхода для дальнейшего развития в области искусственного интеллекта.

Данная архитектура демонстрирует выдающиеся способности в решении математических задач, генерации кода и рассуждениях общего характера. Исследования показывают, что система эффективно справляется с комплексными уравнениями и логическими головоломками, превосходя традиционные подходы в точности и скорости вычислений. В области программирования, платформа способна генерировать корректный и оптимизированный код, что делает ее ценным инструментом для разработчиков. Кроме того, система успешно применяет накопленные знания для решения широкого спектра вопросов, демонстрируя высокий уровень понимания и способности к логическому выводу. Эти качества делают её перспективной для применения в различных областях, от автоматизации научных исследований до создания интеллектуальных помощников.

Наши результаты демонстрируют значительно более низкие затраты на вывод по сравнению с MasRouterYue et al. (2025) на различных наборах данных.

Перспективы развития: к подлинному совместному интеллекту

В дальнейшем исследования будут сконцентрированы на разработке динамических стратегий выбора агентов и адаптивных протоколов сотрудничества. Предполагается, что система сможет самостоятельно определять, какие агенты наиболее эффективно справятся с конкретной задачей, и динамически формировать команды для её решения. Адаптивные протоколы позволят агентам гибко реагировать на изменяющиеся условия и корректировать стратегии взаимодействия в режиме реального времени, оптимизируя процесс совместной работы. Такой подход позволит создать интеллектуальные системы, способные не только решать сложные задачи, но и эффективно координировать действия различных агентов, повышая общую производительность и надежность.

В настоящее время проводятся работы по расширению возможностей системы SC-MAS для решения более сложных задач и адаптации к реальным условиям. Исследователи стремятся увеличить масштабируемость системы, позволяя ей эффективно функционировать с большим количеством агентов и в разнообразных средах. Особое внимание уделяется интеграции SC-MAS с данными из реального мира, что позволит агентам обучаться на практике и улучшать свои стратегии сотрудничества. Планируется внедрение алгоритмов, способных учитывать неопределенность и динамические изменения в окружающей среде, обеспечивая более надежное и эффективное взаимодействие между агентами даже в сложных и непредсказуемых ситуациях. Разработка включает в себя тестирование системы в симуляциях, имитирующих реальные сценарии, и последующая проверка работоспособности в пилотных проектах.

Представляется будущее, в котором искусственный интеллект перестанет быть набором отдельных, изолированных сущностей. Вместо этого, разрабатываются системы, функционирующие как взаимосвязанные сети, где каждый агент вносит свой вклад в решение общей задачи. Такой подход позволяет преодолеть ограничения, присущие индивидуальным алгоритмам, и решать сложные проблемы, требующие объединенных усилий и обмена знаниями. В подобных коллаборативных сетях, сложность задачи распределяется между агентами, что обеспечивает более эффективное и надежное решение, превосходящее возможности любого отдельного участника. Именно в построении таких самоорганизующихся и адаптивных сетей кроется потенциал для создания искусственного интеллекта, способного решать задачи, недоступные современным системам.

Представленная работа демонстрирует, как тщательно продуманная структура взаимодействия между агентами способна значительно повысить эффективность системы. Подход SC-MAS, вдохновленный теорией социального капитала, подчеркивает важность построения сети доверия и сотрудничества для оптимизации ресурсов и снижения затрат. Как однажды заметил Клод Шеннон: «Информация — это не количество, а содержание». Эта фраза прекрасно иллюстрирует суть SC-MAS: не простое увеличение числа агентов, а качественное взаимодействие, позволяющее извлекать максимальную пользу из доступных ресурсов и минимизировать избыточность, что особенно важно при работе с большими языковыми моделями и ограниченными вычислительными мощностями. Акцент на гетерогенном сотрудничестве и маршрутизации LLM позволяет создать систему, где каждый агент вносит свой уникальный вклад, формируя тем самым целостный и эффективный организм.

Что дальше?

Представленная работа, стремясь к экономии ресурсов в многоагентных системах, неизбежно сталкивается с фундаментальным вопросом: достаточно ли оптимизации отдельных компонентов, или же истинная эффективность кроется в переосмыслении самой архитектуры взаимодействия? Если система кажется сложной, она, вероятно, хрупка. Поиск баланса между гетерогенностью агентов и согласованностью их действий — задача нетривиальная, и текущие подходы, вдохновленные теорией социального капитала, лишь частично затрагивают её глубину. Очевидно, что успешное масштабирование подобных систем потребует не только усовершенствования алгоритмов маршрутизации, но и разработки более изящных методов управления потоками информации.

Особое внимание следует уделить проблеме верификации и обеспечения надежности в условиях динамически меняющейся среды. Современные подходы к оценке стоимости и производительности часто оказываются недостаточными, особенно когда речь идет о системах, оперирующих с неструктурированными данными и требующих адаптации к новым задачам. Архитектура — искусство выбора того, чем пожертвовать; игнорирование этих компромиссов может привести к созданию систем, формально эффективных, но уязвимых на практике.

Перспективным направлением представляется интеграция принципов самоорганизации и обучения с подкреплением, позволяющая агентам самостоятельно адаптироваться к изменяющимся условиям и оптимизировать свои стратегии взаимодействия. В конечном счете, истинная элегантность системы проявляется не в сложности её компонентов, а в простоте и ясности её поведения.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.09434.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-16 04:54