Самообучающиеся агенты: эволюция стратегий в языковых системах

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет многоагентным системам непрерывно совершенствовать свои стратегии общения, не требуя переобучения базовых языковых моделей.

"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

Предлагается фреймворк, использующий внешнее латентное пространство, обновляемое посредством рефлексии и обучения с подкреплением, для обеспечения непрерывного обучения и адаптации.

В задачах многоагентного взаимодействия на естественном языке, поддержание стабильных и развивающихся стратегий часто требует трудоемкой перенастройки параметров языковой модели. В данной работе, ‘Learning Evolving Latent Strategies for Multi-Agent Language Systems without Model Fine-Tuning’, предложен фреймворк, позволяющий агентам эволюционировать стратегии без модификации весов языковой модели, используя внешнее латентное пространство, обновляемое посредством обучения с подкреплением и рефлексии. Эксперименты демонстрируют формирование четких траекторий сходимости в латентном пространстве, а также способность системы к неявной адаптации к эмоциональным агентам, даже при отсутствии общих целей. Возможно ли, таким образом, создать действительно гибкие и интерпретируемые системы искусственного интеллекта, способные к длительному и сложному взаимодействию?

За пределами масштаба: Ограничения традиционного искусственного интеллекта

Современные системы искусственного интеллекта, несмотря на впечатляющую производительность в узких областях, часто сталкиваются с трудностями при решении задач, требующих долгосрочного планирования и комплексного анализа. Для достижения успеха в подобных сценариях, требующих прогнозирования последствий действий на отдалённое будущее, эти системы вынуждены полагаться на огромное количество параметров — миллиарды, а иногда и триллионы. Это связано с тем, что традиционные модели, такие как большие языковые модели, в основном запоминают статистические закономерности в данных, а не формируют истинное понимание причинно-следственных связей. В результате, даже небольшое изменение в исходных условиях может привести к значительным ошибкам в прогнозах, а адаптация к новым, незнакомым ситуациям требует значительных вычислительных ресурсов и переобучения. Таким образом, увеличение количества параметров, хотя и позволяет улучшить производительность в определённых пределах, не является фундаментальным решением проблемы долгосрочного рассуждения и не обеспечивает истинную интеллектуальную гибкость.

Несмотря на впечатляющий прогресс, простое увеличение масштаба трансформаторных моделей демонстрирует ограниченность в условиях динамически меняющейся среды. Исследования показывают, что наращивание количества параметров, хотя и улучшает производительность в определенных задачах, не приводит к фундаментальному повышению способности к адаптации и эффективному обучению в новых, непредсказуемых ситуациях. Вместо этого, модели часто демонстрируют хрупкость и склонность к ошибкам при столкновении с данными, отличающимися от тех, на которых они обучались. Этот феномен указывает на необходимость принципиально новых подходов к архитектуре и обучению искусственного интеллекта, выходящих за рамки простого масштабирования существующих моделей, и направленных на развитие более гибких и устойчивых систем.

Существенная проблема в развитии действительно надежного искусственного интеллекта заключается в способности представлять и развивать стратегические предпочтения. В отличие от систем, обучающихся распознаванию образов или прогнозированию, настоящий интеллект требует не только анализа текущей ситуации, но и формирования долгосрочных целей и выбора оптимальных путей их достижения. Это подразумевает способность оценивать различные варианты действий с учетом вероятных последствий, адаптироваться к меняющимся обстоятельствам и корректировать свои предпочтения на основе полученного опыта. Разработка алгоритмов, способных моделировать и эволюционировать подобные стратегические установки, является ключевым шагом к созданию ИИ, способного к гибкому и автономному решению сложных задач в динамичной среде, а не просто к масштабированию существующих шаблонов.

Многоагентная архитектура для эволюции стратегии

В основе нашего подхода лежит многоагентная лингвистическая структура, предназначенная для представления и уточнения стратегических предпочтений в обособленном ‘латентном пространстве стратегий’. Эта структура позволяет агентам кодировать свои стратегии в виде векторов в этом пространстве, что обеспечивает возможность их сравнения, комбинирования и эволюции. Латентное пространство стратегий является внешним представлением, не привязанным к конкретным действиям в среде, что обеспечивает большую гибкость и обобщающую способность. Репрезентация стратегий в виде векторов позволяет применять методы машинного обучения для анализа и оптимизации этих стратегий, а также для передачи знаний между агентами.

Архитектура, основанная на двойном контуре, представляет собой систему, состоящую из двух взаимосвязанных циклов: цикла поведения и языкового цикла. Цикл поведения отвечает за непосредственный выбор действий на основе текущей ситуации и оптимизируется посредством алгоритма Q-обучения, направленного на максимизацию получаемого вознаграждения. Языковой цикл предназначен для долгосрочной адаптации стратегии и функционирует путем обновления латентных векторов, представляющих стратегические предпочтения, посредством генерации рефлексивного текста. Данная конструкция позволяет агентам не только эффективно действовать в текущей среде, но и адаптировать свою стратегию для достижения долгосрочных целей.

В архитектуре системы используется двухконтурная структура, где ‘Поведенческий контур’ (Behavior Loop) отвечает за выбор действий в текущей среде посредством обучения с подкреплением Q-Learning. Этот контур оптимизирует действия на основе получаемых вознаграждений от окружающей среды. Параллельно, ‘Языковой контур’ (Language Loop) осуществляет обновление латентных векторов, представляющих стратегические предпочтения, за счет генерации рефлексивного текста. Генерация текста позволяет контуру формулировать и пересматривать стратегические установки, что способствует долгосрочной адаптации и совершенствованию стратегии агента.

Организация интеллекта: Роль мета-контроллера

Мета-контроллер осуществляет интеграцию предложений, поступающих от специализированных агентов, включающих Агента Эмоций, Рационального Агента, Агента Привычек, Агента Мониторинга Рисков и Агента Социального Познания. Данный процесс направлен на обеспечение сбалансированного подхода к принятию решений, учитывающего различные аспекты ситуации — от эмоциональной окраски и логического анализа до устоявшихся поведенческих паттернов, оценки потенциальных рисков и социальных норм. Интеграция предложений позволяет формировать комплексную оценку и выбирать оптимальную стратегию действий, избегая доминирования какой-либо одной точки зрения или фактора.

Мета-контроллер использует показатель “Уровень доверия” (Trust Score) для оценки надежности каждого специализированного агента, что позволяет учитывать историю его работы и точность предоставляемых данных. Для обеспечения качественной обработки информации и принятия взвешенных решений используется мощная языковая модель GPT-4o, способная к глубокому анализу предложений от различных агентов и синтезу оптимальной стратегии действий. Данная модель позволяет учитывать нюансы, контекст и потенциальные последствия каждого варианта, обеспечивая более эффективное и обоснованное принятие решений.

Процесс принятия решений ‘Meta-Controller’ опирается на ‘Cross-Episode Memory’ — механизм, позволяющий сохранять и использовать информацию из предыдущих взаимодействий. Ключевым компонентом является ‘Environmental Embedding’ — представление окружающей среды в виде векторных данных, которое позволяет учитывать контекст текущей ситуации. Это обеспечивает возможность анализа не только непосредственных входных данных, но и накопленного опыта, полученного в схожих обстоятельствах, что повышает точность и релевантность принимаемых решений. Сохранение информации в формате ‘Environmental Embedding’ позволяет эффективно извлекать и применять знания, относящиеся к конкретному окружению, даже если непосредственные сенсорные данные отличаются.

Анализ стратегической сходимости: Результаты, полученные в латентном пространстве

Анализ скрытого пространства стратегий с использованием метода главных компонент (PCA) показал, что агенты демонстрируют способность к сходимости к стабильным и эффективным стратегиям со временем. Первоначальные колебания в векторах стратегий постепенно утихают, и после некоторого периода наблюдается высокая степень сходства между ними, подтвержденная значениями косинусной близости в диапазоне от 0.80 до 0.88. Это свидетельствует о том, что в процессе взаимодействия агенты адаптируют свои подходы, формируя устойчивые модели поведения, которые позволяют им достигать поставленных целей. Полученные результаты подчеркивают важность анализа скрытых представлений для понимания динамики стратегического взаимодействия.

Механизм рефлексии, встроенный в языковой цикл, эффективно обновляет латентные векторы, фиксируя тонкие стратегические корректировки. Этот процесс основан на анализе генерируемого текста и семантических вложений, что позволяет агентам адаптировать свои стратегии на основе полученной информации. Благодаря такому подходу, система способна улавливать нюансы взаимодействия и оптимизировать поведение, даже при отсутствии явных сигналов вознаграждения. Фактически, механизм рефлексии выступает в роли внутреннего критика, анализирующего результаты действий и вносящего коррективы в стратегию, что способствует повышению эффективности и гибкости системы.

Исследование выявило интересную закономерность: агент, моделирующий эмоции, использовался сопоставимо с другими агентами — примерно в 40% случаев — несмотря на отсутствие у него прямой системы вознаграждений. Это указывает на то, что другие агенты неявно выводили влияние эмоционального агента на общее поведение системы. Анализ изменений в латентных векторах подтверждает эту гипотезу: в большинстве случаев изменения между последовательными шагами оставались небольшими (от 0.05 до 0.12), однако во время ключевых моментов “рефлексии” наблюдались резкие скачки, превышающие 0.6, что свидетельствует о значимом влиянии эмоционального агента на стратегические корректировки и адаптацию всей системы.

Представленное исследование демонстрирует стремление к элегантности в архитектуре многоагентных систем. Авторы предлагают подход, позволяющий агентам развивать стратегии взаимодействия без необходимости переобучения языковых моделей, опираясь на внешнее латентное пространство и механизм рефлексии. Это соответствует философии, которую выразил Карл Фридрих Гаусс: «Если я мог бы выразить свои мысли не в математических символах, я бы сделал это». Данная работа стремится к ясности и эффективности, избавляясь от избыточных параметров и фокусируясь на ключевых механизмах обучения и взаимодействия, подобно стремлению Гаусса к лаконичности и точности в науке. Акцент на внешнем латентном пространстве и рефлексии позволяет агентам адаптироваться и развиваться, сохраняя при этом основную структуру и избегая ненужной сложности.

Куда же дальше?

Представленная работа, хоть и демонстрирует элегантность решения в области многоагентных систем, всё же оставляет ощущение незавершенности. Попытка отделить стратегическое обучение от непосредственной модификации языковых моделей — шаг разумный, но он лишь отодвигает проблему, а не решает её. В конечном итоге, истинная сложность заключается не в эволюции стратегий, а в их интеграции с базовым пониманием языка. Иначе говоря, латентное пространство, каким бы изящным оно ни было, остаётся лишь тенью на стене пещеры.

Следующим этапом представляется не столько совершенствование алгоритмов обучения, сколько поиск способов представления знаний, способных преодолеть разрыв между символическим и субсимволическим. Необходимо выйти за рамки «чёрного ящика» языковых моделей и научиться извлекать из них осмысленные абстракции, пригодные для планирования и рассуждения. Иначе говоря, вместо обучения стратегий вокруг модели, следует стремиться к обучению внутри неё.

Пожалуй, наиболее плодотворным направлением исследований представляется создание когнитивных архитектур, способных объединить преимущества символического и нейронного подходов. Такая архитектура должна позволить агентам не только адаптироваться к изменяющимся условиям, но и объяснять свои действия, учиться на ошибках и, возможно, даже задавать вопросы. В противном случае, все эти латентные пространства и алгоритмы обучения останутся лишь сложными игрушками, лишенными истинного интеллекта.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20629.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-26 07:15