Рекурсивная генерация кода
Автор: Денис Аветисян
В эволюции систем, управляемых большими языковыми моделями, наблюдается переход от простых циклов наблюдения и действия к более сложным архитектурам, где ReAct оперирует на фиксированном уровне детализации, Agent with Planner жестко разделяет планирование и исполнение, а ReCode объединяет их в единое кодовое представление, позволяя рекурсивно уточнять высокоуровневые планы до примитивных действий в рамках единого динамического цикла, обеспечивая тем самым плавный контроль над гранулярностью принятия решений.
В эпоху, когда LLM-агенты все чаще сталкиваются с неспособностью адаптироваться к сложным и динамичным средам, возникает фундаментальное противоречие: существующие подходы, разделяющие планирование и действие, оказываются хрупкими и неэффективными в долгосрочных задачах, требующих гибкости и предвидения. В своей работе “ReCode: Unify Plan and Action for Universal Granularity Control”, авторы осмеливаются подвергнуть сомнению эту устоявшуюся дихотомию, стремясь преодолеть ограничения, порожденные жесткими границами между абстрактным мышлением и конкретными действиями. Но способна ли новая парадигма, объединяющая планирование и действие в единое целое, действительно высвободить потенциал адаптивного интеллекта, или же попытка универсального контроля над гранулярностью окажется лишь очередной иллюзией в бесконечном поиске совершенной системы?
За пределами линейного мышления: хрупкость традиционных агентов
Современные LLM-агенты, такие как ReAct и CodeAct, опираются на последовательное чередование рассуждений и действий. Этот подход, хотя и эффективный в простых сценариях, становится хрупким и неэффективным в сложных, динамичных средах. Каждый шаг, каждое решение в этих системах – это, по сути, следствие линейного времени, и любые отклонения от предсказуемой траектории приводят к существенным сбоям. Недостаток гибкости в адаптации к непредвиденным обстоятельствам становится особенно заметен при решении задач, требующих глубокого планирования и стратегического предвидения.
Авторы отмечают, что фундаментальная проблема заключается в том, что эти системы оперируют в рамках фиксированной гранулярности. Они не способны динамически переключаться между абстрактными планами и конкретными действиями, что ограничивает их способность решать задачи с различным уровнем сложности и неопределенности. В результате, даже незначительные изменения в окружающей среде могут потребовать полной перестройки всей цепочки рассуждений, что приводит к значительным затратам времени и вычислительных ресурсов.
Система ReCode преобразует инструкции задачи в начальную функцию-заполнитель с помощью метода, основанного на правилах преобразования текста в код, и динамически расширяет ее, последовательно выполняя код каждого узла и заменяя функции-заполнители дочерними узлами, используя чистый контекст, состоящий только из сигнатуры текущей функции и доступных переменных.
По мере увеличения сложности решаемых задач, потребность в вычислительных ресурсах растет экспоненциально. Каждый новый уровень абстракции, каждое дополнительное условие требует все больше и больше вычислительной мощности. Авторы подчеркивают, что масштабирование этих подходов часто приводит к уменьшению отдачи от инвестиций. В конечном итоге, система достигает предела своей способности эффективно обрабатывать информацию. Это, по сути, признак старения системы, ее неспособности адаптироваться к изменяющимся требованиям времени. Каждый сбой – это сигнал времени, указывающий на необходимость рефакторинга, переосмысления фундаментальных принципов работы.
Авторы отмечают, что существующие методы часто страдают от отсутствия внутренней структуры и иерархичности. Цепочки рассуждений и действий выглядят как монолитные блоки, лишенные возможности быть разложенными на более мелкие, управляемые компоненты. Это затрудняет отладку, анализ и повторное использование кода. Рефакторинг – это диалог с прошлым, попытка извлечь уроки из предыдущих ошибок и создать более устойчивую и гибкую систему.
В конечном итоге, авторы утверждают, что существующие подходы, хотя и представляют собой важный шаг вперед в области искусственного интеллекта, имеют фундаментальные ограничения, которые необходимо преодолеть для создания действительно интеллектуальных и адаптивных агентов.
ReCode: гармоничное единство планирования и действия через рекурсивное разложение
В последние годы наблюдается устойчивый интерес к созданию интеллектуальных агентов, способных эффективно взаимодействовать со сложными окружениями. Однако, существующие подходы часто страдают от жесткого разделения процессов планирования и исполнения, что ограничивает их адаптивность и эффективность. Авторы данной работы предлагают принципиально новый подход, основанный на идее рекурсивного разложения задач и унификации представления планов и действий.
В основе ReCode лежит концепция, что планирование – это не отдельный процесс, а скорее высокоуровневое представление действий, осуществляемых на разных уровнях абстракции. Эта идея находит отражение в предложенной архитектуре, где агенты рекурсивно разлагают сложные задачи на более простые подцели, представленные в виде кода. Такой подход позволяет агентам динамически адаптироваться к меняющимся условиям и эффективно исследовать пространство планов.
Авторы подчеркивают, что предложенный подход не просто объединяет процессы планирования и исполнения, но и создает принципиально новую структуру данных – иерархическую структуру, позволяющую агентам эффективно навигировать по сложным задачам, разбивая их на управляемые единицы. Это позволяет агентам не просто выполнять действия, но и понимать, почему они выполняют те или иные действия, что является ключевым шагом на пути к созданию действительно интеллектуальных систем.
Представление как планов, так и действий в виде кода открывает новые возможности для динамической адаптации и эффективного исследования пространства планов. Агент может не просто выбирать между заранее определенными действиями, но и генерировать новые действия на основе текущей ситуации и поставленной цели. Это особенно важно в сложных и непредсказуемых окружениях, где заранее определенные планы часто оказываются неэффективными.
На примере задачи "поместить два будильника в комод" в среде ALFWorld, диаграмма демонстрирует, как высокоуровневый план, состоящий из функций-заполнителей, рекурсивно расширяется по мере необходимости, показывая переход от абстрактного планирования к генерации детализированного, исполняемого кода, где каждая стрелка указывает от вызова функции к сгенерированному ей блоку кода.
Важно отметить, что предложенный подход не является панацеей от всех проблем, связанных с созданием интеллектуальных агентов. Как и любая система, ReCode имеет свои ограничения и требует дальнейших исследований. Однако, авторы демонстрируют, что предложенный подход является перспективным направлением для развития интеллектуальных агентов, способных эффективно взаимодействовать со сложными окружениями. В конечном счете, как и в любой сложной системе, время покажет, насколько устойчивым окажется предложенный подход. Но, как утверждают исследователи, даже если система и стареет, важно, чтобы она делала это достойно.
Сила заполнителей: динамичное и эффективное принятие решений
В архитектуре любого сложного агента ключевым является умение откладывать принятие окончательных решений, позволяя времени и поступающей информации формировать наиболее адекватную стратегию. Исследователи, представляя ReCode, делают ставку именно на эту концепцию, вводя понятие Функции-Заполнителя (Placeholder Function). Эти функции, по сути, представляют собой абстрактные подцели, позволяя агенту отложить детализированное планирование действий до тех пор, пока это не станет абсолютно необходимым. Каждая задержка – это цена понимания, и в данном случае, эта «цена» оправдывается возможностью более гибкого и обоснованного выбора действий.
Традиционные системы часто страдают от жесткости, поскольку заранее определяют все возможные сценарии. ReCode, напротив, использует динамическую декомпозицию задач. Это означает, что процесс планирования не является статичным, а адаптируется к поступающей информации об окружающей среде и текущему пониманию ситуации агентом. Вместо того чтобы заранее прописывать все шаги, агент формирует общую структуру задачи, а затем детализирует ее по мере необходимости. Это напоминает опытного мастера, который не начинает сразу же создавать сложный механизм, а сначала продумывает общую концепцию и только потом приступает к детальной реализации.
Архитектура без истории – хрупка и скоротечна. ReCode стремится к созданию именно исторической, контекстуально-зависимой стратегии. Агент достигает гибридного принятия решений, комбинируя эти абстрактные функции-заполнители с конкретными действиями. Это позволяет ему быть более гибким и устойчивым к непредсказуемым ситуациям. Вместо того чтобы строго следовать заранее определенному плану, агент может адаптироваться к меняющимся условиям, пересматривая свои цели и стратегии по мере необходимости. Такой подход позволяет ему не только эффективно решать поставленные задачи, но и учиться на своем опыте, улучшая свои навыки и способности.
В конечном итоге, ReCode представляет собой не просто новый алгоритм, а новую парадигму в области разработки интеллектуальных агентов. Вместо того чтобы стремиться к созданию идеального плана, агент учится эффективно использовать время и информацию для принятия оптимальных решений. Это позволяет ему быть более адаптивным, устойчивым и эффективным в любой ситуации. И, как и в любом устоявшемся ремесле, умение ждать подходящего момента и использовать доступные ресурсы определяет мастерство и долговечность системы.
Проверка на прочность: производительность ReCode в различных окружениях
Исследование, представленное авторами, демонстрирует существенный прогресс в области создания агентов, способных эффективно функционировать в сложных, динамичных средах. Системы, подобные ReCode, не просто решают текущие задачи; они адаптируются к меняющимся условиям, подобно живым организмам, приспосабливающимся к своей среде обитания. Именно в этой адаптивности кроется ключ к долговечности любой интеллектуальной системы.
В частности, ReCode проявляет впечатляющие результаты в таких требовательных средах, как ALFWorld, WebShop и ScienceWorld. В этих мирах, где каждое действие имеет последствия, а долгосрочное планирование критически важно, способность агента эффективно использовать доступное пространство действий и ориентироваться в задачах с горизонтом планирования, простирающимся на многие шаги вперед, является решающим фактором успеха. Устойчивость системы в этих условиях свидетельствует о глубине её понимания и способности предвидеть последствия своих действий.
Авторы подчеркивают, что ReCode не просто достигает более высоких показателей успеха; он делает это с большей эффективностью, потребляя меньше ресурсов. Это особенно важно, поскольку любой алгоритм, требующий чрезмерных вычислительных затрат, обречён на вымирание. Система, способная оптимизировать свои действия и минимизировать потребление ресурсов, обретает возможность функционировать в течение длительного времени, даже в условиях ограниченных ресурсов.
Эксперименты в среде ScienceWorld с использованием GPT-4o mini показали, что производительность агента напрямую зависит от максимальной глубины рекурсии, при этом оптимальное значение обеспечивает пиковую эффективность.
Дальнейшее обучение с учителем, как продемонстрировано в исследовании, позволяет ещё больше повысить производительность ReCode, адаптируя его к конкретным требованиям каждой задачи и оптимизируя процесс принятия решений. Этот подход, подобно опытному мастеру, оттачивающему своё мастерство, позволяет системе накапливать знания и совершенствовать свои навыки с течением времени. Авторы справедливо отмечают, что эта способность к обучению является ключевым фактором долговечности любой интеллектуальной системы.
В заключение, работа, представленная авторами, демонстрирует не просто создание нового алгоритма, но и закладывает основу для создания интеллектуальных систем, способных адаптироваться к меняющимся условиям, оптимизировать свои действия и учиться на собственном опыте. Эти качества, подобно фундаментальным законам природы, являются ключом к долговечности и устойчивости любой системы, независимо от её сложности.
Исследование, представленное авторами, демонстрирует, что системы, подобные ReCode, не просто решают задачи, но и адаптируются к изменяющимся условиям, пересматривая свой план действий на разных уровнях гранулярности. Это напоминает высказывание Блеза Паскаля: “Все великие вещи требуют времени”. Именно время, как среда, в которой система эволюционирует, позволяет ReCode достичь большей эффективности и гибкости. Как и любая сложная структура, ReCode не избежит старения, но предложенный подход к адаптивному планированию и генерации кода позволяет системе стареть достойно, максимально используя доступные ресурсы и оптимизируя процесс принятия решений. Авторы подчеркивают важность адаптивности, а это, в сущности, и есть ключ к долговечности любой системы.
Что дальше?
Исследователи предлагают схему ReCode, стремясь унифицировать планирование и действие через рекурсивную генерацию кода. Однако, за кажущейся элегантностью этой конструкции скрывается старая проблема: любая абстракция несёт груз прошлого. Попытка вместить все уровни детализации в единую парадигму, как бы искусно это ни было сделано, неизбежно порождает новые узкие места. Вопрос не в том, насколько эффективно ReCode справляется с текущими задачами, а в том, как долго она сохранит свою актуальность в постоянно меняющемся ландшафте задач.
Очевидно, что ключевым направлением дальнейших исследований станет адаптация гранулярности принятия решений не только к сложности задачи, но и к доступным ресурсам – времени, вычислительной мощности, объему данных. Но более фундаментальный вопрос заключается в том, возможно ли вообще создать универсального агента, способного эффективно функционировать в любой среде. Скорее всего, истинная устойчивость будет достигнута не путём создания всеобъемлющей системы, а путём разработки модульных, легко адаптируемых компонентов, способных эволюционировать со временем.
И, как всегда, время – не метрика успеха, а среда, в которой любая система стареет. Всегда будет существовать потребность в пересмотре, переосмыслении и, возможно, полном отказе от существующих подходов. Только медленные изменения, опирающиеся на глубокое понимание принципов устойчивости, способны обеспечить долговечность.
Оригинал статьи: denisavetisyan.com
Связаться с автором: linkedin.com/in/avetisyan























