Агенты под контролем: Гибридная среда для безопасного взаимодействия человека и ИИ

Автор: Денис Аветисян

Новая платформа AgentBay обеспечивает плавную интеграцию человеческого вмешательства в работу автономных агентов, повышая их надежность и безопасность.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Агент искусственного интеллекта, функционирующий в изолированных средах, демонстрирует способность к адаптации и устойчивости за счет использования песочниц как механизма защиты и контроля.

Представлена система AgentBay — гибридная среда для отладки и безопасного выполнения автономных агентов с адаптивным протоколом потоковой передачи для бесшовного взаимодействия человека и ИИ.

Несмотря на стремительное развитие автономных агентов на базе больших языковых моделей, их надежность в реальных условиях остается проблемой, требующей оперативного вмешательства человека. В данной работе представлена система AgentBay: A Hybrid Interaction Sandbox for Seamless Human-AI Intervention in Agentic Systems, предназначенная для организации безопасного и гибкого взаимодействия между агентами и операторами. Ключевой особенностью AgentBay является адаптивный протокол потоковой передачи, обеспечивающий бесшовный переход между автоматическим и ручным управлением, а также снижение нагрузки на сеть. Может ли подобный подход стать основой для создания действительно надежных и управляемых человеком автономных систем будущего?

Преодолевая Ограничения: Проблемы Гибридного Взаимодействия

Существующие протоколы удаленного взаимодействия, такие как VNC и RDP, изначально разрабатывались для задач, не требующих мгновенной реакции, и оказываются неэффективными в контексте гибридных систем искусственного интеллекта. Эти технологии создают ощутимые задержки в передаче данных, что критично для систем, где человек и ИИ совместно решают задачи в режиме реального времени. В результате, даже небольшие задержки могут привести к снижению производительности, ошибкам в принятии решений и нарушению плавности взаимодействия. Использование VNC и RDP в гибридных системах фактически создает «узкие места», препятствуя реализации всего потенциала совместной работы человека и искусственного интеллекта, и подчеркивает необходимость разработки новых, более эффективных протоколов, ориентированных на минимальную задержку и высокую пропускную способность.

Существующие методы взаимодействия, разработанные для удаленного доступа к вычислительным ресурсам, зачастую оказываются неэффективными при организации совместной работы человека и автономных агентов. Проблема заключается в задержках, возникающих при передаче данных и команд, что существенно снижает оперативность и естественность взаимодействия. В системах, где требуется немедленная реакция на действия человека, например, при управлении роботом или анализе данных в реальном времени, подобные задержки могут привести к ошибкам или снижению производительности. Для обеспечения бесшовной интеграции человека в цикл принятия решений автономным агентом необходимы принципиально новые подходы, обеспечивающие минимальную латентность и высокую пропускную способность каналов связи, а также адаптацию интерфейса к потребностям оператора и особенностям работы агента.

Обеспечение безопасной и эффективной среды для развертывания и взаимодействия с гибридными агентами искусственного интеллекта представляется критически важной задачей, однако существующие решения в области «песочниц» (sandboxes) зачастую оказываются недостаточными. Традиционные подходы к изоляции программного обеспечения не всегда способны обеспечить необходимый уровень защиты от несанкционированного доступа или вредоносных действий, особенно в контексте сложных систем, где агенты могут взаимодействовать с реальным миром. Кроме того, существующие решения часто характеризуются значительными накладными расходами, что снижает производительность и оперативность работы агентов. В связи с этим, разработка новых, более совершенных сред, сочетающих в себе высокий уровень безопасности, минимальные задержки и масштабируемость, становится первостепенной необходимостью для успешного внедрения и эксплуатации гибридных систем искусственного интеллекта.

Архитектура AgentBay включает в себя модули для восприятия, планирования и управления, обеспечивая автономное функционирование агента.

AgentBay: Безопасная и Оперативная Инфраструктура для Гибридного Взаимодействия

Инфраструктура AgentBay представляет собой гибридную среду взаимодействия, разработанную для безопасного выполнения задач агентами и эффективного сотрудничества человека с ИИ (HITL). Данная архитектура сочетает в себе изолированные среды выполнения (sandbox) для каждого агента, обеспечивая защиту от несанкционированного доступа и вредоносного кода, с возможностью оперативного вмешательства и контроля со стороны человека. Гибридный подход позволяет использовать преимущества как автоматизированных процессов, так и экспертных знаний, обеспечивая гибкость и надежность системы. Безопасность агентов и данных достигается благодаря строгой изоляции и контролю доступа, а возможности HITL обеспечивают возможность корректировки поведения агентов в сложных или неопределенных ситуациях.

В основе AgentBay лежит адаптивный протокол потоковой передачи (Adaptive Streaming Protocol, ASP), разработанный для обеспечения минимальной задержки и устойчивой передачи графического потока. ASP оптимизирован для работы в средах с ограниченной пропускной способностью и высокой нагрузкой, обеспечивая надежную передачу данных даже при нестабильном сетевом соединении. Протокол динамически адаптирует параметры потока, такие как разрешение и частота кадров, в зависимости от текущих сетевых условий и вычислительных ресурсов, что позволяет поддерживать плавную и отзывчивую работу агента. Такой подход гарантирует, что пользовательский интерфейс агента остается интерактивным даже при низких скоростях соединения и высокой сетевой задержке.

Протокол адаптивной потоковой передачи (ASP) обеспечивает превосходный интерактивный опыт благодаря использованию аппаратного ускорения GPU, оптимизации пропускной способности и техникам снижения задержки. В ходе тестирования ASP продемонстрировал снижение интерактивной задержки на 5% (до 117 мс) и уменьшение потребляемой пропускной способности до 55% по сравнению с RDP. Оптимизация пропускной способности достигается за счет эффективной компрессии и передачи только изменяющихся частей изображения, а аппаратное ускорение GPU позволяет снизить нагрузку на центральный процессор и обеспечить плавную визуализацию.

Архитектура AgentBay обеспечивает надежную защиту благодаря многоуровневой системе безопасности.

Подтверждение Эффективности: Тестирование в Реалистичных Условиях

Платформа AgentBay обеспечивает интеграцию с общепризнанными бенчмарками, такими как WebArena и Online-Mind2Web, что позволяет проводить всестороннее тестирование автономных агентов в стандартизированных условиях. Эта интеграция позволяет автоматизировать процесс оценки производительности агентов, используя существующие наборы данных и метрики, предоставляемые этими платформами. Возможность подключения к WebArena и Online-Mind2Web упрощает сравнение различных агентов и отслеживание прогресса в их развитии, а также способствует воспроизводимости результатов тестирования.

Система AgentBay обеспечивает поддержку широкого спектра автономных агентов, включая тех, которые разработаны с использованием фреймворков, таких как LangChain, и функционируют на базе систем вроде Auto-GPT. Это позволяет тестировать агентов, построенных на различных архитектурах и с использованием разных инструментов, обеспечивая совместимость и возможность интеграции с существующими решениями. Поддержка различных фреймворков и систем обеспечивает гибкость и расширяемость платформы, позволяя пользователям адаптировать AgentBay к своим конкретным потребностям и сценариям использования.

Система AgentBay демонстрирует значительное повышение эффективности автономных агентов благодаря гибридной среде взаимодействия. В ходе тестирования было зафиксировано увеличение процента успешного выполнения задач более чем на 48% по сравнению с системами, использующими агентов без дополнительной поддержки. При использовании гибридного подхода, включающего взаимодействие агента с внешней средой или человеком, процент успешности достигает 95%. Это свидетельствует о преимуществах комбинирования возможностей автоматизированных агентов с дополнительными механизмами для повышения надежности и точности выполнения задач.

Расширение Горизонтов: Специализированные Агенты для Решения Конкретных Задач

Платформа AgentBay предоставляет разработчикам инструменты для создания и развертывания специализированных агентов, решающих конкретные задачи. Например, агент CodeAgent автоматизирует процесс проверки кода, выявляя потенциальные ошибки и уязвимости, что значительно повышает качество программного обеспечения. Параллельно, агенты, предназначенные для анализа данных, такие как Data Science Agents, позволяют эффективно обрабатывать большие объемы информации, выявлять закономерности и строить прогнозы, что востребовано в различных сферах — от финансов до медицины. Такой подход к разработке позволяет создавать интеллектуальные системы, способные выполнять сложные задачи с высокой степенью автоматизации и точности, расширяя возможности применения искусственного интеллекта в реальном мире.

Платформа AgentBay предоставляет возможности для всесторонней оценки разработанных агентов посредством Auto-Arena — автоматизированной среды соревнований и тестирования. Особое внимание уделяется поддержке агентов, использующих продвинутые фреймворки рассуждений, такие как ReAct, позволяющие им планировать действия, анализировать результаты и адаптироваться к изменяющимся условиям. Использование ReAct позволяет агентам не просто выполнять команды, но и демонстрировать более сложные когнитивные способности, что значительно повышает их эффективность и надежность в различных задачах, от анализа данных до решения сложных проблем. Такой подход к оценке и разработке позволяет создавать агентов, способных к более глубокому пониманию и взаимодействию с окружающей средой.

Инфраструктура AgentBay обеспечивает безопасную и отзывчивую среду для функционирования специализированных агентов, таких как SeeAct. Особое внимание уделяется надежной работе в сложных веб-средах, где требуется стабильное взаимодействие с динамическим контентом и обработка больших объемов данных. Платформа спроектирована для минимизации задержек и защиты от внешних угроз, гарантируя, что агенты, подобные SeeAct, могут эффективно выполнять поставленные задачи, будь то сбор информации, автоматизация процессов или анализ веб-страниц, даже при высокой нагрузке и изменчивости сетевой среды. Это достигается за счет оптимизированной архитектуры, механизмов защиты данных и постоянного мониторинга производительности.

Система AgentBay, представленная в данной работе, демонстрирует стремление к созданию надежных и безопасных автономных агентов. Это не просто техническое решение, а скорее попытка замедлить неизбежный процесс старения любой системы. Как заметил Эдсгер Дейкстра: «Программирование — это не столько о создании программ, сколько о решении проблем». В контексте AgentBay, решение проблемы надежности достигается за счет гибридного взаимодействия, позволяющего человеку вмешиваться в работу агента. Адаптивный протокол потоковой передачи данных обеспечивает плавность этого вмешательства, словно корректируя траекторию движения во времени. Версионирование, как форма памяти, позволяет отслеживать изменения и возвращаться к предыдущим состояниям системы, обеспечивая её устойчивость к ошибкам и внешним воздействиям. Стрела времени всегда указывает на необходимость рефакторинга, и AgentBay предоставляет инструменты для этого постоянного улучшения.

Куда же дальше?

Представленная система, AgentBay, несомненно, представляет собой шаг к более надежным и контролируемым системам автономных агентов. Однако, следует помнить: любая песочница — это лишь временное ограничение, а не абсолютная гарантия. Протокол адаптивной потоковой передачи данных решает задачу интеграции человека в контур управления, но упускает из виду фундаментальный вопрос: насколько вообще возможно предсказать все возможные сценарии взаимодействия, и не является ли стремление к этому иллюзией? Каждый компромисс в дизайне, каждое упрощение, неминуемо создает «технический долг», который рано или поздно потребует выплаты.

Будущие исследования должны быть сосредоточены не только на повышении эффективности протоколов вмешательства, но и на разработке методов самодиагностики и самокоррекции агентов. Более того, необходимо учитывать, что «безопасность» — это не статичное состояние, а динамичный процесс адаптации к меняющимся угрозам. Следовательно, ключевым направлением представляется создание систем, способных обучаться на собственных ошибках и прогнозировать потенциальные уязвимости.

В конечном счете, задача состоит не в том, чтобы создать идеального агента, а в том, чтобы создать систему, способную достойно стареть. Ведь все системы стареют — вопрос лишь в том, как они это делают. И, возможно, самое важное — признать, что время — это не метрика, а среда, в которой эти системы существуют, и в которой неизбежно происходят изменения.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04367.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-06 05:39