Автор: Денис Аветисян
Новая система автономных агентов позволяет вести переговоры непосредственно на устройстве, обеспечивая полную конфиденциальность и прозрачность процесса.
Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.
Бесплатный Телеграм канал
Представлена шестиуровневая архитектура, использующая доказательства с нулевым разглашением, криптографические аудиторские следы и дистилляцию моделей для обеспечения конфиденциальности, объяснимости и эффективности переговоров.
Современные системы автоматизированных переговоров часто вынуждают пользователей идти на компромисс между удобством и конфиденциальностью, передавая чувствительные данные на централизованные серверы. В данной работе, посвященной ‘Device-Native Autonomous Agents for Privacy-Preserving Negotiations’, предложена система автономных агентов, функционирующих непосредственно на пользовательском оборудовании, что обеспечивает конфиденциальность и скорость переговоров. Ключевым достижением является разработка шестикомпонентной архитектуры, использующей доказательства с нулевым разглашением и дистилляцию мировых моделей для безопасного и эффективного проведения переговоров без передачи данных на внешние серверы. Может ли подобный подход стать основой для построения доверенных автономных агентов в сфере финансовых услуг, где конфиденциальность данных имеет первостепенное значение?
За пределами фиксированных цен: Необходимость автономных переговоров
Традиционные модели фиксированных цен, широко распространенные в современной экономике, часто оказываются неэффективными в условиях динамично меняющихся рынков. Они не способны учитывать колебания спроса и предложения, а также индивидуальные предпочтения участников сделки, что приводит к неоптимальным результатам для обеих сторон. Например, в ситуациях, когда спрос превышает предложение, фиксированная цена может быть слишком низкой, упуская потенциальную прибыль для продавца, или, наоборот, слишком высокой, отпугивая покупателей. Подобная негибкость особенно заметна в секторах с высокой волатильностью, таких как энергетика или туризм, где цены должны оперативно реагировать на внешние факторы. В результате, как покупатели, так и продавцы могут упускать выгоду, а общий объем сделок снижается из-за невозможности достижения взаимовыгодных соглашений.
Современные системы ведения переговоров зачастую требуют значительного участия человека, что серьезно ограничивает их масштабируемость и оперативность. Необходимость ручного вмешательства в процесс, будь то корректировка стратегий, разрешение спорных моментов или адаптация к меняющимся условиям, создает узкие места и замедляет достижение соглашений. В результате, компании сталкиваются с трудностями при обработке большого объема сделок или реагировании на внезапные изменения рынка. Этот фактор особенно критичен в быстро меняющихся отраслях, где скорость заключения договоров напрямую влияет на конкурентоспособность и прибыльность. Автоматизация процесса переговоров представляется ключевым шагом к повышению эффективности и адаптивности бизнес-процессов, позволяя компаниям заключать больше сделок быстрее и с меньшими затратами.
Переход к автономным переговорным агентам открывает перспективы для достижения более эффективных и справедливых соглашений в различных сферах. Эти агенты, функционирующие на основе алгоритмов искусственного интеллекта, способны анализировать сложные рыночные условия, учитывать индивидуальные предпочтения сторон и находить оптимальные решения без необходимости прямого вмешательства человека. В отличие от традиционных методов, требующих значительных временных и финансовых затрат на ведение переговоров, автономные агенты способны оперативно реагировать на изменения, масштабироваться и обеспечивать более прозрачные и объективные результаты. Разработка таких систем потенциально способна радикально изменить подходы к заключению сделок, оптимизируя распределение ресурсов и повышая общую экономическую эффективность, создавая условия для взаимовыгодного сотрудничества и устранения дисбаланса в переговорном процессе.
Автономные агенты на устройстве: Безопасность и эффективность
Предлагаемая система автономных агентов, работающая непосредственно на потребительских устройствах (Device-Native Agentic AI), призвана решить проблемы, связанные с облачными решениями в контексте автономных переговоров. В отличие от облачных подходов, требующих передачи данных и зависимых от сетевого соединения, данная система обеспечивает локальную обработку информации, снижая задержки и повышая устойчивость к отказам связи. Локальная обработка также существенно повышает конфиденциальность данных, поскольку чувствительная информация не покидает пределы устройства пользователя. Это особенно важно для сценариев, где требуется проведение множества небольших переговоров, например, при оптимизации потребления энергии или управлении персональными данными, что делает систему более эффективной и безопасной по сравнению с централизованными решениями.
Система использует доказательства с нулевым разглашением (Zero-Knowledge Proofs) для подтверждения корректности процесса переговоров без раскрытия конфиденциальных данных, таких как предпочтения пользователя или детали предложения. Это позволяет гарантировать конфиденциальность и предотвратить несанкционированный доступ к информации. Для обеспечения прозрачности и возможности аудита используется объяснимая память (Explainable Memory), сохраняющая историю действий агента и логику принятия решений. Сочетание этих технологий способствует повышению доверия к автономным агентам, действующим непосредственно на пользовательских устройствах, и позволяет пользователям понимать и контролировать процесс переговоров.
Дистилляция мировой модели позволяет реализовать сложные стратегии ведения переговоров на устройствах с ограниченными ресурсами. Этот процесс подразумевает сжатие и упрощение больших языковых моделей (LLM), используемых для принятия решений в ходе переговоров, без существенной потери эффективности. Вместе с этим применяется механизм осведомленного переноса вычислений (Model-Aware Offloading), который динамически переносит часть вычислительной нагрузки на более мощные серверы при наличии сетевого подключения и необходимости обработки особенно сложных сценариев, оптимизируя баланс между локальной обработкой и облачными ресурсами для обеспечения производительности и энергоэффективности.
Цикл переговоров: От постановки цели до оценки результата
Система ведения переговоров построена на структурированном цикле, состоящем из шести последовательных этапов. Первый этап, Инициация Целей, определяет желаемые результаты переговоров. Далее следует Понимание Намерений, на котором система анализирует цели и приоритеты оппонента. Адаптивное Планирование предполагает разработку стратегии, учитывающей как собственные цели, так и намерения оппонента. На этапе Автономного Исполнения система реализует разработанный план, взаимодействуя с оппонентом. Мониторинг в Реальном Времени отслеживает ход переговоров, выявляя отклонения от плана и требуя корректировок. Завершающий этап, Оценка Результатов, анализирует достигнутые результаты и определяет, были ли достигнуты поставленные цели, обеспечивая обратную связь для улучшения будущих переговоров.
В системе реализован механизм расширения контекста, использующий как кратковременную, так и долговременную память агента. Кратковременная память хранит информацию о текущей сессии переговоров, включая историю обмена сообщениями и текущее состояние сделки. Долговременная память содержит данные о предыдущих взаимодействиях с конкретными партнерами, а также общие паттерны поведения, выявленные в ходе множества переговоров. Комбинирование этих типов памяти позволяет агенту учитывать как непосредственный контекст текущего взаимодействия, так и накопленный опыт, для адаптации стратегии и повышения эффективности переговоров.
Для минимизации затрат на передачу данных в процессе переговоров используется метод селективной передачи состояния, основанный на технологиях наподобие Delta Encoding. Данный подход предполагает передачу только изменений (дельт) в состоянии системы, а не полного состояния целиком. В ходе тестирования продемонстрирована эффективность метода, достигающая степени сжатия 70-85%, что существенно снижает нагрузку на канал связи и повышает скорость обмена информацией между участниками переговоров.
Надежная оценка и применимость в реальных условиях
Система была протестирована на двух различных наборах данных: Medical Cost Personal Dataset и Supply Chain Shipment Pricing Dataset. Использование этих наборов данных позволило подтвердить адаптивность системы к задачам из разных предметных областей. В ходе тестирования общий уровень успешности работы системы составил от 87% до 90%, что демонстрирует ее эффективность в решении поставленных задач в обоих областях применения.
Для обеспечения безопасности и предотвращения несправедливых результатов работы агентов, в системе были реализованы механизмы Simulation-Critic Safety. Данный подход предполагает предварительную валидацию действий агента в симулированной среде, где оценивается их потенциальное влияние на различные сценарии. Критик, выступающий в роли независимого оценщика, анализирует действия агента и предоставляет обратную связь, позволяющую корректировать поведение и избегать нежелательных последствий. Такая система позволяет гарантировать этичное поведение агента и минимизировать риски принятия предвзятых или несправедливых решений.
Система демонстрирует минимальную утечку данных, составляя всего 14 бит информации, в то время как облачные решения подвержены утечке до 256 бит. Это значительное снижение объема раскрываемой информации повышает конфиденциальность обрабатываемых данных. В дополнение к этому, система обеспечивает снижение задержки в 2.4 раза по сравнению с традиционными облачными подходами, что позволяет ускорить процесс обработки и повысить общую производительность.
Перспективы развития: К повсеместным автономным переговорам
Представленная работа закладывает основу для будущего, в котором автономные переговорщики станут неотъемлемой частью повседневной жизни, оптимизируя взаимодействие в таких сферах, как электронная коммерция и распределение ресурсов. Представьте себе, что вместо ручного сравнения цен и условий, интеллектуальные агенты самостоятельно ведут переговоры о наилучших предложениях, будь то покупка автомобиля, аренда жилья или распределение полосы пропускания сети. Такая интеграция позволит значительно повысить эффективность транзакций, снизить транзакционные издержки и освободить время человека для более важных задач. В перспективе, подобные системы смогут адаптироваться к индивидуальным предпочтениям пользователей, учитывать контекст ситуации и даже предвидеть потенциальные конфликты, обеспечивая бесшовный и взаимовыгодный процесс переговоров.
Дальнейшие исследования направлены на существенное расширение возможностей рассуждений агента, используя передовые фреймворки, такие как ReAct и AutoGPT. Эти архитектуры позволяют агенту не только планировать и выполнять действия, но и активно рассуждать о процессе принятия решений, что критически важно для сложных переговорных сценариев. Внедрение ReAct, например, позволяет агенту чередовать рассуждения и действия, улучшая адаптивность к меняющимся обстоятельствам. В свою очередь, AutoGPT предоставляет возможность агенту самостоятельно определять цели и разрабатывать стратегии для их достижения, значительно повышая автономность и эффективность в процессе переговоров. Развитие этих направлений позволит создать агентов, способных к более глубокому анализу ситуаций и принятию оптимальных решений даже в условиях неопределенности.
Исследования показали, что внедрение защищенных сред исполнения, таких как ARM TrustZone и Intel SGX, значительно повышает безопасность и конфиденциальность систем автономных переговоров. Эти технологии позволяют изолировать критически важные процессы и данные, защищая их от несанкционированного доступа и манипуляций. Результаты экспериментов демонстрируют, что использование объяснимых трасс принятия решений, в сочетании с этими технологиями, повышает уровень доверия к системе на 27%. Такой подход не только обеспечивает надежную защиту информации, но и позволяет пользователям понимать логику действий агента, что является ключевым фактором для успешного взаимодействия и принятия решений в автоматизированных системах.
Представленное исследование демонстрирует стремление к созданию алгоритмически безупречных систем, способных к автономным переговорам с сохранением конфиденциальности. Подобный подход, где приоритет отдаётся доказательству корректности и логической завершённости, находит отражение в словах Карла Фридриха Гаусса: «Если вы не можете объяснить что-то простым языком, значит, вы сами этого не понимаете». В контексте шестислойной архитектуры, описанной в статье, это означает, что каждый слой, использующий, например, доказательства с нулевым разглашением, должен быть математически обоснован и прозрачен. Истинная элегантность системы заключается не в сложности её реализации, а в чёткости и непротиворечивости её логики, обеспечивающих надёжность и предсказуемость переговоров.
Куда Далее?
Без четкого определения критериев «успешных» переговоров, любое продвижение в области автономных агентов остается, по сути, генерацией случайных чисел, прикрытой сложной математикой. Представленная архитектура, несомненно, элегантна в своей многослойности, но истинная проверка заключается в формальном доказательстве корректности протоколов, а не в эмпирической демонстрации работы на ограниченном наборе тестовых сценариев. Особенно остро стоит вопрос о масштабируемости: как гарантировать сохранение приватности и вычислительную эффективность при увеличении числа участников и сложности переговорных стратегий?
Попытки внедрения дистилляции моделей для снижения вычислительных затрат, хотя и оправданы, неизбежно приводят к потере информации. Необходимо строгое математическое обоснование допустимого уровня упрощения модели без нарушения ее способности к оптимальным решениям. Использование доказательств с нулевым разглашением, безусловно, является шагом в правильном направлении, но требует дальнейшего изучения в контексте реальных угроз и атак. Ключевым вопросом остается: насколько эффективно данная архитектура противостоит злоумышленникам, обладающим достаточными вычислительными ресурсами?
Истинный прогресс заключается не в создании все более сложных систем, а в разработке формальных методов верификации и доказательства их корректности. Лишь тогда автономные агенты смогут претендовать на роль надежных участников переговорных процессов, а не оставаться лишь изящными, но непроверенными математическими конструкциями.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.00911.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- PEPE ПРОГНОЗ. PEPE криптовалюта
- ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ
2026-01-06 21:41