В разработанной системе TRACER оценка неопределенности траектории при логических рассуждениях агента осуществляется путем вычисления и комбинирования показателей, таких как степень удивления от контента, повторение действий агента, расхождение между действиями и наблюдениями, а также разрыв в координации между агентом и пользователем, посредством максимизации рисков на каждом шаге r\_{t}=\max(U\_{t},\alpha D\_{a}(t),\beta D\_{o}^{A}(t),\gamma D\_{o}^{U}(t))[latex], после чего агрегирование рисков траектории осуществляется с акцентом на хвост распределения, используя усреднение по верхним K значениям и [latex]\ell\_{\in fty}[latex]-норму.</figcaption></figure>
<p><b>Представлена метрика TRACER для агрегации рисков на уровне траекторий, улучшающая прогнозирование отказов и ситуационную осведомленность агентов, использующих инструменты.</b></p>
<p>Оценка надежности <a href="https://denisavetisyan.com/category/ai/">ИИ</a>-агентов в интерактивных сценариях с пользователем затруднена из-за редких, но критических ошибок, возникающих в ходе многошагового взаимодействия. В данной работе представлена методика <i>'TRACER: Trajectory Risk Aggregation for Critical Episodes in Agentic Reasoning'</i> для оценки неопределенности на уровне траектории, комбинирующая анализ контекста, повторений и когерентности с использованием функционала, фокусирующегося на риске. Предложенный подход TRACER демонстрирует значительное улучшение (до 37.1% прироста AUROC и 55% AUARC) в прогнозировании сбоев по сравнению с существующими решениями. Позволит ли TRACER создать более надежные и предсказуемые ИИ-агенты для сложных диалоговых систем?</p>
<hr/>
<h2>Хрупкость Рациональности Агентов</h2>
<p>Несмотря на впечатляющие возможности, современные агенты на основе больших языковых моделей (LLM) демонстрируют уязвимость к критическим сбоям в сложных взаимодействиях. Эти системы, способные выполнять многоэтапные задачи и адаптироваться к различным условиям, зачастую терпят неудачу при столкновении с неопределенностью или неполнотой информации. Наблюдаемые ошибки не являются случайными; они возникают из-за фундаментальных ограничений в способности моделей к логическому выводу и пониманию контекста, особенно когда требуется планирование на несколько шагов вперед. Несмотря на кажущуюся уверенность в ответах, LLM-агенты могут допускать грубые ошибки, отклоняться от первоначальной цели и генерировать нелогичные или даже противоречивые результаты, подчеркивая необходимость разработки более надежных и предсказуемых систем искусственного интеллекта.</p>
<p>В процессе выполнения сложных задач, агенты на базе больших языковых моделей часто демонстрируют отклонение от первоначальной цели, явление, получившее название "смещение от задачи" (Task Drift). Данное явление представляет собой серьезную угрозу для надежности систем, поскольку агент может незаметно уйти от поставленной цели, выполняя действия, не соответствующие изначальным инструкциям или логике задачи. Это отклонение может проявляться в различных формах, начиная от незначительных неточностей и заканчивая полным выходом из целевого контекста, что делает прогнозирование и предотвращение Task Drift критически важным направлением <a href="https://arxivist.ru">исследований</a> в области искусственного интеллекта. Наблюдаемое снижение надежности подчеркивает необходимость разработки более устойчивых механизмов контроля и коррекции поведения агентов, способных обнаруживать и нейтрализовать подобные отклонения в режиме реального времени.</p>
<p>Существующие методы прогнозирования сбоев в работе больших языковых моделей (LLM) агентов демонстрируют ограниченную эффективность, особенно в сложных взаимодействиях. Анализ показывает, что текущие подходы часто не способны предвидеть отклонения от поставленной задачи, известные как "дрейф задачи", что существенно снижает надежность системы. В связи с этим, возникает потребность в разработке более надежных методов оценки неопределенности, способных не только констатировать факт ошибки, но и предсказывать вероятность ее возникновения. Такие методы должны учитывать сложность взаимодействия, контекст задачи и потенциальные источники неточностей, обеспечивая тем самым более предсказуемую и контролируемую работу LLM агентов. Усовершенствование методов количественной оценки неопределенности является ключевым шагом к созданию надежных и безопасных систем искусственного интеллекта.</p>
<figure>
<img alt="Метрика TRACER обеспечивает более раннее обнаружение неудачных задач по сравнению с другими, особенно в первые 20% выполнения, что позволяет своевременно реагировать на возникающие проблемы." src="https://arxiv.org/html/2602.11409v1/figures/early_warning_highlight.png" style="background-color: white;"/><figcaption>Метрика TRACER обеспечивает более раннее обнаружение неудачных задач по сравнению с другими, особенно в первые 20% выполнения, что позволяет своевременно реагировать на возникающие проблемы.</figcaption></figure>
<h2>За пределами Стандартной Неопределенности: Необходима Новая Метрика</h2>
<p>Стандартные прокси-метрики неопределенности, несмотря на свою полезность, зачастую не способны адекватно отразить специфические риски, возникающие в интерактивных диалогах. Эти метрики, как правило, оценивают общую неопределенность модели, не учитывая контекст конкретного диалогового хода и, следовательно, не способны выявлять критические сценарии отказа, характерные для динамических взаимодействий. Они не всегда отражают вероятность возникновения нежелательных исходов в процессе диалога, что снижает их эффективность в задачах, требующих надежной оценки рисков и предотвращения ошибок в реальном времени.</p>
<p>Существенным ограничением стандартных метрик неопределённости является их неспособность выделять и приоритизировать наихудшие сценарии развития диалога. Данные прокси-меры часто рассматривают все возможные ошибки равнозначно, что приводит к упущению критических ситуаций, способных привести к серьезным последствиям. В результате, системы могут не распознавать или неправильно реагировать на наиболее опасные отклонения в ходе беседы, игнорируя сценарии, требующие немедленного вмешательства или коррекции. Это особенно важно в контексте интерактивных диалоговых систем, где даже единичная ошибка в критической ситуации может привести к значительному ущербу или нежелательным последствиям.</p>
<p>Для решения указанных проблем предложена метрика TRACER, ориентированная на оценку рисков в ходе многошаговых диалогов и акцентирующая внимание на критических эпизодах взаимодействия. В ходе экспериментов TRACER продемонстрировал улучшение показателя AUROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic curve) до 37.1% по сравнению с существующими прокси-метриками неопределенности. Это свидетельствует о повышенной способности TRACER выявлять потенциально опасные ситуации в диалоге и, следовательно, повышать надежность и безопасность систем, использующих данный показатель для оценки рисков.</p>
<h2>Рассечение Риска с Основными Концепциями TRACER</h2>
<p>В основе работы TRACER лежит использование концепции Content-Aware Surprisal (информационной неожиданности), которая позволяет выявлять наиболее значимые для понимания токены в диалоге. Этот подход оценивает вероятность появления каждого токена, основываясь на контексте предыдущих токенов, и определяет токен как "удивительный", если его вероятность низкая. Низкая вероятность указывает на пробел в знаниях или непредсказуемое событие, что позволяет TRACER фокусироваться на ключевой информации и потенциальных рисках. Метод позволяет отфильтровать незначимые детали и сконцентрироваться на элементах, которые наиболее сильно влияют на понимание и принятие решений, эффективно выявляя критические информационные пробелы в процессе взаимодействия.</p>
<p>В TRACER функционал хвостового риска используется для определения и приоритизации наиболее критичных сегментов диалога, представляющих собой сценарии наихудшего развития событий. Данный функционал оценивает вероятность возникновения экстремальных, но потенциально катастрофических исходов, фокусируясь на “хвосте” распределения рисков. Это позволяет выявить критические точки отказа в процессе взаимодействия, где даже небольшая ошибка может привести к существенным негативным последствиям. Приоритезация таких сегментов обеспечивает возможность целенаправленного анализа и разработки стратегий смягчения рисков, связанных с этими критическими точками, что повышает общую надежность системы.</p>
<p>Метод MAX-Composite Step Risk (MCS Risk) агрегирует сигналы неопределенности, возникающие на каждом шаге взаимодействия, для определения доминирующего режима отказа. Вместо рассмотрения всех потенциальных ошибок одновременно, MCS Risk выявляет наиболее вероятный сценарий, приводящий к неудаче на текущем этапе диалога. Это достигается путем объединения различных показателей неопределенности - таких как [latex]p-значения, полученные в процессе анализа, и степени расхождения между ожидаемыми и фактическими результатами - с последующим определением максимального значения, представляющего собой наиболее критический риск. Фактически, MCS Risk позволяет сфокусироваться на устранении именно той проблемы, которая с наибольшей вероятностью приведет к сбою системы на данном конкретном шаге, оптимизируя процесс отладки и повышения надежности.
Моделирование Взаимодействия и Идентификация Режимов Отказа
TRACER функционирует в рамках Dec-POMDP (Decentralized Partially Observable Markov Decision Process), что позволяет моделировать взаимодействие между агентом и пользователем с учетом неполной наблюдаемости состояния системы. Dec-POMDP предполагает, что как агент, так и пользователь обладают лишь частичной информацией о текущей ситуации, и принимают решения на основе своих локальных наблюдений. Это особенно важно в динамичных средах, где полная информация недоступна или поступает с задержкой. Использование Dec-POMDP позволяет TRACER эффективно оценивать стратегии агента, учитывая неопределенность и потенциальные ошибки, возникающие из-за неполной информации, и строить более надежные модели взаимодействия.
Система TRACER оценивает согласованность действий и их результатов, выявляя расхождения, которые могут указывать на ошибки в процессе взаимодействия. Данный анализ основывается на сравнении предпринятых действий с наблюдаемыми последствиями, позволяя определить ситуации, когда действие не привело к ожидаемому результату или привело к нелогичному исходу. Выявление таких несоответствий позволяет своевременно идентифицировать потенциальные сбои и неэффективность системы, что критически важно для обеспечения надежности и предсказуемости взаимодействия с пользователем.
Система TRACER учитывает задержки и неточности в получаемой информации (Observation Feedback) для обеспечения надежной оценки взаимодействия. В реальных сценариях, обратная связь от пользователя или среды не всегда поступает мгновенно или может быть искажена шумами. TRACER использует механизмы обработки таких задержек и неточностей, что позволяет ей более корректно интерпретировать действия пользователя и выявлять потенциальные ошибки, даже в условиях неполной или ненадежной информации. Это особенно важно для систем, работающих в динамичных и непредсказуемых средах, где надежная оценка взаимодействия критически важна для обеспечения безопасности и эффективности.
Система TRACER способна выявлять индикаторы потери ситуационной осведомленности, такие как повторяющееся поведение (Repetitive Behavior), разрыв согласованности (Coherence Gap) и коллапс координации между пользователем и агентом (User-Agent Coordination Collapse). В домене авиабилетов TRACER продемонстрировал значение AUROC 0.89, что на 37.1% превосходит показатели лучшей альтернативной системы оценки. Эти индикаторы позволяют TRACER более эффективно идентифицировать потенциальные ошибки и сбои во взаимодействии.
К Надежным и Предсказуемым Агентам: Взгляд в Будущее
Система TRACER представляет собой усовершенствованный подход к оценке рисков, связанных с автономными агентами, демонстрируя более тонкое и точное выявление потенциальных проблем по сравнению с существующими методами. В отличие от традиционных оценок, которые часто упрощают сложность поведения агента, TRACER способен учитывать нюансы и взаимосвязи в процессе принятия решений. Это позволяет не только определить наличие риска, но и оценить его природу и потенциальное влияние на выполнение задачи. Благодаря такому детальному анализу, TRACER предоставляет более полное представление о надежности агента и позволяет своевременно выявлять критические сбои, что особенно важно в требовательных областях, таких как авиация, розничная торговля и телекоммуникации.
Система TRACER предоставляет возможность не только выявлять, но и количественно оценивать критические режимы отказа агентов, что позволяет проводить целенаправленные улучшения для повышения их надежности. В частности, при тестировании в домене авиаперевозок, TRACER продемонстрировал более раннее обнаружение сбоев - 68,0% выявление в первые 20% времени выполнения, в то время как у наиболее эффективного существующего метода этот показатель составил 56,0%. Такая способность к раннему выявлению проблем позволяет оперативно корректировать поведение агента и предотвращать потенциальные ошибки, что критически важно для сложных, реальных задач.
Разработка надежных и эффективных LLM-агентов для решения сложных задач реального мира требует не только повышения их производительности, но и обеспечения предсказуемости и устойчивости к ошибкам. Успешное внедрение методов, позволяющих выявлять и количественно оценивать критические сценарии отказа, способствует созданию систем, заслуживающих доверие. Повышенная надежность агентов открывает возможности для их применения в критически важных областях, таких как авиация, розничная торговля и телекоммуникации, где безошибочное выполнение задач является первостепенным. Это, в свою очередь, позволяет расширить спектр решаемых задач и повысить эффективность работы, освобождая ресурсы для более сложных и творческих направлений деятельности.
Разработка системы TRACER продолжается с целью её интеграции в автоматизированные конвейеры оценки агентов, что позволит существенно упростить и ускорить процесс тестирования и повышения их надежности. Исследования показали высокую эффективность TRACER в различных областях: в сфере розничной торговли (AUROC 0.94) и телекоммуникаций (AUROC 0.95), что подтверждает её универсальность и применимость к широкому спектру задач. В перспективе планируется расширение области применения TRACER, включая анализ взаимодействия агентов в более сложных и разнообразных сценариях, что позволит создавать более эффективные и заслуживающие доверия системы искусственного интеллекта.
Исследование представляет собой попытку упростить сложный процесс оценки рисков в многошаговых агентных системах. Авторы стремятся к большей ясности в предсказании отказов, фокусируясь на траектории действий агента, а не на отдельных токенах. Этот подход перекликается с мыслью Джона фон Неймана: «В науке нет абсолютной истины, только степени приближения к ней». Подобно тому, как ученый стремится к более точной модели реальности, так и данная работа направлена на более адекватную оценку рисков, связанных с действиями агента, что повышает ситуационную осведомленность и позволяет более эффективно управлять потенциальными сбоями.
Куда Далее?
Представленная работа, стремясь к измерению риска в сложных агентных системах, неизбежно обнажает более глубокую проблему: не столько необходимость предсказать неудачу, сколько потребность в системах, способных извлекать уроки из нее. Акцент на траектории, а не на отдельных токенах, - шаг в правильном направлении, но он лишь отодвигает вопрос о том, что считать «успешной» траекторией в условиях фундаментальной неопределенности. Слишком часто системы оцениваются по достижению заданной цели, игнорируя стоимость и последствия этого достижения. Истинная надежность не в предотвращении ошибок, а в их изящном преодолении.
Очевидным ограничением остается зависимость от определения «критических эпизодов». Система, требующая четкого определения критической ситуации, уже проиграла - жизнь слишком сложна для таких упрощений. Будущие исследования должны сосредоточиться на системах, способных самостоятельно определять значимость события, основываясь не на заранее заданных правилах, а на контекстуальной оценке изменений состояния. Умение различать шум и сигнал - вот истинный признак интеллекта.
В конечном итоге, ценность подобного подхода будет определяться не точностью предсказаний, а простотой его интеграции в более широкие системы. Сложность - это тщеславие. Если для понимания этой метрики требуются инструкции, то она обречена на провал. Понятность - это вежливость, и она же - залог практической применимости.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.11409.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
2026-02-16 03:45
