Самообучающиеся агенты: новая экосистема для масштабного моделирования

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили комплексную инфраструктуру для создания и обучения автономных агентов, способную генерировать сложные сценарии и адаптироваться к различным задачам.

"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

Модель Nex-N1 демонстрирует превосходство над существующими решениями в задачах, требующих как работы с агентами, так и навыков программирования, что указывает на её универсальность и потенциал для широкого спектра приложений.

В статье описывается Nex-N1 — модель, обученная в единой среде для масштабного конструирования окружения, демонстрирующая высокую эффективность в использовании инструментов и генерации траекторий.

Переход больших языковых моделей от пассивных ответов к автономным агентам требует принципиально нового подхода к обучению — от статической имитации к обучению, основанному на поощрениях. Однако этот переход затруднен недостатком масштабируемой инфраструктуры для создания качественных сигналов взаимодействия, необходимых для эффективного обучения политик. В данной работе, ‘Nex-N1: Agentic Models Trained via a Unified Ecosystem for Large-Scale Environment Construction’, представлена комплексная методология, систематически масштабирующая разнообразие и сложность интерактивных сред, и новый агент — Nex-N1, демонстрирующий превосходные результаты в различных задачах. Сможет ли предложенная инфраструктура стать основой для создания действительно автономных агентов, способных решать сложные задачи в реальном мире?

Пределы Традиционного Мышления Агентов

Современные большие языковые модели (БЯМ) служат основой для множества агентов, однако их работа часто строится на принципах так называемого “Системного мышления 1” — быстрого, интуитивного подхода к принятию решений. Этот механизм, эффективный в простых ситуациях, может приводить к ошибочным выводам в сложных задачах, требующих глубокого анализа и прогнозирования. В отличие от более медленного и рационального “Системного мышления 2”, БЯМ склонны к немедленной реакции на стимулы, что, хотя и обеспечивает высокую скорость работы, уменьшает вероятность учета всех возможных факторов и долгосрочных последствий. В результате, решения, принятые агентами на базе БЯМ, могут быть поверхностными и неоптимальными, особенно при решении задач, требующих стратегического планирования и учета множества переменных.

Полагаясь на быстрые, интуитивные процессы, современные агенты, основанные на больших языковых моделях, часто демонстрируют близорукость в принятии решений. Этот феномен, известный как “близорукое принятие решений”, ограничивает их способность эффективно решать сложные задачи и планировать на долгосрочную перспективу. Вместо тщательного анализа всех доступных данных и рассмотрения долгосрочных последствий, агенты склонны фокусироваться на немедленных выгодах, что может привести к неоптимальным результатам и упущенным возможностям. Такая тенденция особенно заметна в ситуациях, требующих стратегического мышления и прогнозирования, где важна способность предвидеть последствия действий и адаптироваться к изменяющимся условиям. В результате, агенты могут упускать из виду более эффективные решения, требующие больше времени на анализ и планирование, предпочитая быстрые, но потенциально ошибочные варианты.

Современные агентские системы, основанные на больших языковых моделях, часто демонстрируют ограниченную способность к обобщению полученных знаний. Исследования показывают, что для эффективного решения новых задач, даже незначительно отличающихся от тех, на которых система обучалась, требуется значительный объем специфических данных. Этот феномен обусловлен тем, что существующие фреймворки склонны к “запоминанию” конкретных ситуаций, а не к формированию абстрактных принципов, необходимых для адаптации к меняющимся условиям. В результате, агенты часто нуждаются в трудоемкой переподготовке для каждого нового сценария, что ограничивает их применимость и масштабируемость в реальных условиях, требующих гибкости и самостоятельности.

Оценка людьми показывает эффективность агентурного кодирования.

Агентное Масштабирование: Путь к Надежности и Адаптивности

Метод “Агентного Масштабирования” предполагает генерацию обучающих данных в огромном объеме за счет создания разнообразных сред и сценариев. Этот подход позволяет существенно расширить охват обучающей выборки, представляя агенту широкий спектр ситуаций, с которыми он может столкнуться в реальных условиях. Разнообразие сред и сценариев достигается путем параметризации и случайной генерации параметров этих сред, что позволяет автоматически создавать множество уникальных обучающих примеров. Такой подход критически важен для повышения надежности и обобщающей способности агентов, особенно в сложных и непредсказуемых условиях.

В основе данного подхода лежит использование ‘NexGAP’ — универсального конвейера для генерации данных, предназначенного для работы с реальными инструментами и объединением информации из различных источников. NexGAP позволяет агентам взаимодействовать с внешними API, базами данных и другими сервисами, получая доступ к актуальным данным и расширяя возможности обучения. Процесс объединения информации включает в себя фильтрацию, нормализацию и интеграцию данных из гетерогенных источников, что обеспечивает агентов более полным и точным представлением об окружающей среде. В результате, NexGAP позволяет создавать обучающие данные, отражающие сложность и разнообразие реального мира, повышая устойчивость и обобщающую способность обученных агентов.

Система NexA4A автоматически генерирует разнообразные архитектуры агентов и рабочие процессы, расширяя пространство поиска оптимальных решений. Этот процесс включает в себя комбинацию различных модулей восприятия, планирования и действий, а также автоматическое конфигурирование их взаимодействия. NexA4A позволяет исследовать различные комбинации нейронных сетей, алгоритмов обучения с подкреплением и методов поиска, что способствует выявлению более устойчивых и эффективных стратегий поведения агентов в различных средах. Автоматизация синтеза архитектур снижает потребность в ручном проектировании и позволяет охватить значительно большее количество возможных конфигураций агентов, чем это было бы возможно при традиционном подходе.

Архитектура NexA4A обеспечивает комплексный рабочий процесс, начиная с описания фреймворка и заканчивая генерацией высококачественных траекторий.

NexAU: Универсальный Фреймворк для Разработки Агентов

Фреймворк NexAU представляет собой универсальную платформу для разработки агентов, предназначенную для упрощения процесса создания сложных систем. Он абстрагируется от низкоуровневых деталей реализации, таких как управление памятью, обработка сетевых запросов и взаимодействие с внешними API, предоставляя разработчикам высокоуровневый интерфейс для определения поведения агента. Это позволяет сосредоточиться на логике принятия решений и функциональности агента, а не на технических сложностях, связанных с его реализацией. NexAU обеспечивает модульную архитектуру и предоставляет готовые компоненты для общих задач, что существенно сокращает время разработки и повышает надежность создаваемых агентов.

Фреймворк NexAU использует парадигму ‘ReAct’ (Reason + Act), представляющую собой подход к построению агентов, способных к последовательному рассуждению и действию в окружающей среде. В основе ReAct лежит чередование этапов обдумывания (reasoning) и выполнения действий (acting), что позволяет агенту динамически адаптироваться к изменяющимся условиям и решать сложные задачи. На этапе рассуждения агент анализирует текущую ситуацию, формулирует цели и разрабатывает план действий. На этапе действия агент выполняет выбранное действие и наблюдает за результатами, что служит основой для последующего рассуждения и корректировки плана. Такая итеративная схема обеспечивает эффективное взаимодействие агента с окружающей средой и повышает его способность к решению задач.

Фреймворк NexAU обеспечивает бесшовную интеграцию с внешними серверами посредством протокола MCP (Multi-Connection Protocol). Это позволяет агентам, разработанным на базе NexAU, выходить за рамки локальной обработки данных и взаимодействовать с внешними сервисами и API в режиме реального времени. MCP предоставляет унифицированный интерфейс для установления и поддержания соединений с различными серверами, упрощая процесс интеграции и расширяя возможности агентов за счет доступа к внешним данным, вычислениям и функциональности. Данная архитектура позволяет агентам динамически адаптироваться к изменяющимся условиям и использовать ресурсы внешних серверов для выполнения сложных задач, которые нецелесообразно или невозможно реализовать локально.

Архитектура NexAU позволяет создавать агентов произвольной сложности за счет композиции суб-агентов и стандартных инструментов.

Эмпирическая Валидация: Тестирование Nex-N1

Серия моделей ‘Nex-N1’ была обучена с использованием предложенного нами подхода и демонстрирует устойчивую обобщающую способность при работе с различными фреймворками агентов. Данный факт подтверждается результатами тестирования в различных средах и на различных задачах, что свидетельствует о надежности и адаптивности моделей к изменениям в архитектуре и функциональности используемых агентов. Обучение проводилось с целью обеспечения высокой производительности независимо от конкретной реализации агентского фреймворка, что позволяет использовать ‘Nex-N1’ в широком спектре приложений и систем.

Для оценки сквозной производительности и возможностей кодирования моделей ‘Nex-N1’ было проведено тестирование на наборах бенчмарков ‘GAIA 2’, ‘SWE-bench’ и ‘BFCL’. Использование этих бенчмарков позволило комплексно оценить способность моделей решать задачи, требующие как понимания естественного языка, так и генерации корректного кода. ‘GAIA 2’ представляет собой платформу для оценки агентов, ‘SWE-bench’ специализируется на задачах разработки программного обеспечения, а ‘BFCL’ предназначен для оценки функциональных вызовов и взаимодействия с внешними инструментами.

Результаты тестирования ‘Nex-N1’ демонстрируют значительное улучшение производительности агентов в различных задачах. На бенчмарке ‘SWE-bench’ достигнута успешность свыше 92.9%, а на ‘BFCL’ (Function Call) — 85.0% при использовании API Google Search. Кроме того, ‘Nex-N1’ показал уверенные результаты на ‘Deep Research Benchmark’ с результатом 47.0%, и на задаче ‘Webpage Creation’, достигнув 44.5% успешности. Данные показатели подтверждают эффективность предложенного подхода к обучению агентов.

Наши исследования показали, что разработанный агент успешно решает задачи в рамках бенчмарка Deep Research.

К AGI: Последствия и Направления Будущих Исследований

Представленная работа знаменует собой важный прорыв в создании более надежных, обобщающих и интеллектуальных агентов. Исследователи продемонстрировали, что, используя новые подходы к обучению и архитектуре систем, возможно создание агентов, способных эффективно функционировать в разнообразных и непредсказуемых средах. В отличие от существующих систем, часто специализированных для выполнения конкретных задач, данное исследование фокусируется на разработке универсальных агентов, обладающих способностью к адаптации и решению широкого спектра проблем. Достигнутые результаты открывают новые перспективы для применения автономных агентов в различных областях, от робототехники и автоматизации до разработки интеллектуальных систем поддержки принятия решений, приближая нас к созданию действительно универсального искусственного интеллекта.

Сочетание масштабируемой генерации данных, универсальных фреймворков и строгой системы бенчмаркинга формирует четкий план для дальнейших исследований в области искусственного интеллекта. Разработка методов автоматического создания обширных и разнообразных наборов данных позволяет преодолеть ограничения, связанные с ручной сборкой информации, и значительно ускорить процесс обучения моделей. Универсальные фреймворки, в свою очередь, обеспечивают единую платформу для разработки и оценки различных алгоритмов, упрощая сравнение и интеграцию новых достижений. Строгий бенчмаркинг, основанный на тщательно разработанных метриках и задачах, гарантирует объективную оценку прогресса и выявление слабых мест в существующих системах. Вместе эти компоненты представляют собой надежную основу для создания более интеллектуальных и адаптивных агентов, способных решать широкий спектр задач и приближающих нас к цели создания действительно общего искусственного интеллекта.

В конечном итоге, представленные достижения в области искусственного интеллекта служат важным шагом на пути к созданию так называемого “сильного ИИ” — AGI (Artificial General Intelligence). Разработка автономных агентов, способных к обобщению знаний и адаптации к широкому спектру задач, открывает огромный потенциал для автоматизации сложных процессов, научных открытий и решения глобальных проблем. Подобные системы, выходящие за рамки узкоспециализированных алгоритмов, обещают не просто имитировать интеллект, но и проявлять творческие способности, критическое мышление и самообучение, тем самым качественно меняя взаимодействие человека и машины и открывая новые горизонты для технологического прогресса.

Данное изображение демонстрирует работу разработанного нами агента глубокого обучения.

Исследование автоматизированного построения сред для агентов, представленное в данной работе, напоминает о сложности систем, которые мы пытаемся создать. Каждый новый инструмент, каждая автоматизация — это семя, которое прорастает в непредсказуемом направлении. Как говорил Давид Гильберт: «В математике нет траекторий, есть только ландшафты». Подобно этому, Nex-N1 и вся инфраструктура вокруг него не строятся по заранее заданному плану, а скорее вырастают из взаимодействия агентов с окружающей средой. Попытки контролировать каждый аспект развития системы — тщетны; необходимо лишь создать условия для ее органичного роста, признавая, что каждый рефакторинг — это одновременно и молитва, и покаяние перед неизбежными ошибками.

Что же дальше?

Представленная работа, подобно любому тщательно возведенному каркасу, лишь подчеркивает масштабность нерешенных задач. Автоматизированное конструирование сред — это не победа над хаосом, а лишь его временное отвлечение. Каждый новый слой абстракции, каждая автоматизированная процедура несет в себе предсказание будущей уязвимости. Попытки создать универсальную инфраструктуру для агентов неизбежно столкнутся с непредсказуемостью реальных задач — паттерны, эффективные сегодня, выродятся через три релиза, уступая место новым, еще более сложным проблемам.

Полагаться на единую модель, даже столь адаптируемую, как Nex-N1, — значит игнорировать фундаментальный принцип энтропии. Эффективность в текущем наборе задач не гарантирует устойчивость к непредсказуемым изменениям в окружающей среде. Истинный прогресс лежит не в создании идеальной архитектуры, а в развитии механизмов адаптации и самовосстановления — систем, способных к эволюции, а не к стагнации.

Следующим этапом, вероятно, станет отказ от попыток централизованного управления и переход к децентрализованным, самоорганизующимся системам. Агенты, способные самостоятельно определять свои цели и стратегии, окажутся более устойчивыми к внешним воздействиям, чем те, что действуют по заранее заданным алгоритмам. В конечном итоге, надежда на идеальную архитектуру — это иллюзия, а ключ к успеху — в принятии неизбежного хаоса.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04987.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-06 00:42