Обычный ИИ-ассистент, как ChatGPT, — это один «сотрудник», который выполняет отдельные поручения. Мультиагентная система — это уже целый «отдел», где несколько агентов распределяют задачи между собой и работают вместе. Такая команда может решить больше запросов, чем одиночная модель. Но чем больше агентов в системе, тем дороже обходится каждый запуск, а вычислительных ресурсов для ее работы со временем требуется больше. Решением этой задачи занимаются в лаборатории автоматизированного мультиагентного ИИ, созданной ИТМО и Центром практического искусственного интеллекта Сбера. Работа в ней посвящена тому, чтобы мультиагентные системы стали компактнее, быстрее и дешевле за счет перехода на менее ресурсоемкие модели.
Исследования в лаборатории ведутся по семи «магистральным» направлениям:
- Создание компактных агентов-«судей», которые оценивают корректность работы всей команды ИИ-агентов;
- Разработка методов, позволяющих маленьким моделям выбирать нужный инструмент из тысяч доступных;
- Кодогенерация: модели учатся сами писать код для сборки агентов и подключения к ним внешних инструментов из открытых репозиториев, без ручной настройки;
- Обучение компактных моделей быстро находить нужную информацию в больших базах и графах данных;
- Генерация мультиагентных систем компактными моделями;
- Создание открытых тестов и инструментов, с помощью которых компании могут сравнивать разные ИИ-системы и поддерживать их в актуальном состоянии;
- Создание технологий, которые позволяют системам работать в условиях постоянной эксплуатации.
«Мы публикуем бенчмарки и код методов под открытыми лицензиями — ими могут воспользоваться все. Создаваемые методы рассчитаны на малые языковые модели, у которых порядка семи миллиардов внутренних настроек. Это в разы меньше, чем у крупных аналогов, поэтому они не требуют дорогих вычислительных ресурсов. Это значит, что наши инструменты доступны не только крупным корпорациям, но и небольшим компаниям. Тот же принцип мы применяем и к поиску ответов в собственной базе данных — малоресурсному RAG: чтобы им было проще воспользоваться, мы внедрили наработки в уже существующий межуниверситетский открытый фреймворк RAGU. Он тоже доступен под открытой лицензией», — поделился руководитель лаборатории автоматизированного мультиагентного ИИ, старший научный сотрудник старший научный сотрудник Института искусственного интеллекта ИТМО Николай Никитин.
Николай Никитин. Фото: Дмитрий Григорьев / ITMO NEWS
Подобные мультиагентные системы будут полезны в разных сферах. Например, в промышленности и инженерии они берут на себя расчеты, анализ технических данных и проверку проектной документации. В финансах и банковском секторе — анализ данных, автоматическое принятие решений, выявление аномалий. В разработке ПО — написание, тестирование и отладку кода. В науке — поиск информации, анализ литературы и формулировку гипотез.
Лаборатория автоматизированного мультиагентного ИИ запустилась по итогам публичного конкурса среди молодежных научных коллективов ИТМО. Он проводился с целью создания совместных лабораторий в сфере современного ИИ. По его условиям, ученым предстоит подготовить датасеты и открытые тесты, разработать методы работы с инструментами и базами знаний, собрать прототипы мультиагентных систем, довести их до реального применения и опубликовать результаты исследований.
Презентация новой лаборатории на панельной дискуссии ИТМО и Сбера «ИИ: Наука в действии». Фото: Яна Наместникова
Часть работы берет на себя партнер — Центр практического искусственного интеллекта Сбера. Его эксперты помогают выбирать тематики исследований, которыми в ИТМО раньше не занимались, и вместе с лабораторией развивать их дальше. Они участвуют в формулировке и проверке научных гипотез, оценке решений и подготовке статей для ведущих конференций уровня A*, а также дают доступ к своим данным и вычислительным ресурсам.
«Мультиагентные системы — закономерный следующий шаг в автоматизации бизнеса. В настоящий момент мы активно работаем над разработкой агентных систем, которые не требуют дорогостоящих вычислительных ресурсов, но при этом достигают высокой точности в интересных банку доменах. Для решения этой задачи требуется проведение серьёзных научных исследований. Наш центр всегда подчёркивал важность поиска синергии бизнеса и науки, и мы надеемся, что новая лаборатория ИТМО поможет нам в разработке передовых технологий мультиагентных систем», — отметил Николай Тиден, старший управляющий директор, директор Центра практического искусственного интеллекта Сбербанка.
Основу команды лаборатории со стороны ИТМО составляют три исследователя и восемь магистрантов и аспирантов. К работе также привлекают представителей других подразделений института ИИ ИТМО и студентов, например, из учебно-научной лаборатории AIST. Стать частью команды могут исследователи с навыками в разработке и тестировании агентов — для этого нужно написать письмо на почту руководителя лаборатории nnikitin@itmo.ru и рассказать о своем опыте и проектах.
