Ожившие Симуляции: Управление Персонами и Отслеживание Задач для Реалистичного Взаимодействия

от

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к моделированию поведения пользователей в интерактивных сценариях позволяет создавать более правдоподобные и управляемые симуляции.

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"
Предлагаемый многоагентный подход к моделированию поведения пользователей, распределяя интеллект между специализированными компонентами, такими как отслеживание прогресса задачи, планирование поведения на основе личности и контекста, и генерация речевых ответов, обеспечивает интерпретируемость решений, воспроизводимость поведения, согласованность персон и масштабируемость, что контрастирует с трудоемким ручным тестированием и перегруженными обязанностями одномодальных систем, имитируя при этом когнитивные процессы человека.
Предлагаемый многоагентный подход к моделированию поведения пользователей, распределяя интеллект между специализированными компонентами, такими как отслеживание прогресса задачи, планирование поведения на основе личности и контекста, и генерация речевых ответов, обеспечивает интерпретируемость решений, воспроизводимость поведения, согласованность персон и масштабируемость, что контрастирует с трудоемким ручным тестированием и перегруженными обязанностями одномодальных систем, имитируя при этом когнитивные процессы человека.

Представлена многоагентная система, обеспечивающая улучшенное отслеживание состояния задач и контроль над моделями персон для реалистичного моделирования пользователей.

Создание реалистичных и разнообразных взаимодействий с пользователем является сложной задачей для оценки современных систем искусственного интеллекта. В данной работе, посвященной теме ‘Agentic Persona Control and Task State Tracking for Realistic User Simulation in Interactive Scenarios’, предложена новая многоагентная система, имитирующая когнитивные процессы человека в диалоге для достижения поставленных целей. Эксперименты показали, что декомпозиция симуляции на специализированные агенты, контролирующие личность, состояние задачи и атрибуты сообщений, значительно превосходит одномодельные подходы по реалистичности, управляемости и объяснимости. Каковы перспективы масштабирования данной архитектуры для моделирования сложных сценариев взаимодействия человека и ИИ в различных областях?

Пределы Традиционного Моделирования Пользователя

Существующие методы моделирования поведения пользователей в диалоговых системах зачастую опираются на заранее прописанные правила и ограниченные сценарии диалогов, что существенно снижает реалистичность взаимодействия. Вместо гибкого и адаптивного поведения, имитация сводится к предсказуемым ответам на ограниченный набор запросов. Такой подход не позволяет полноценно оценить возможности системы в непредсказуемых ситуациях и выявить потенциальные проблемы, возникающие при взаимодействии с реальными пользователями. Использование жестко заданных правил приводит к неестественным диалогам и снижает доверие к системе, поскольку она не способна адекватно реагировать на неожиданные реплики или отклонения от заданного сценария. В результате, тестирование и разработка диалоговых систем оказываются неэффективными, а полученные результаты не отражают реальную картину поведения пользователей.

Существующие методы моделирования пользователей часто не способны воспроизвести тонкости человеческой речи и гибкость в сложных ситуациях. Вместо того чтобы учитывать контекст, эмоциональную окраску и неявные смыслы, они оперируют упрощенными правилами и ограниченными схемами диалогов. Это приводит к тому, что смоделированные взаимодействия кажутся неестественными и предсказуемыми, лишая их реалистичности. Например, в реальном разговоре человек способен адаптировать свою речь к меняющейся ситуации, использовать иронию или юмор, а также понимать подтекст. В то время как существующие симуляторы часто не учитывают эти факторы, что делает их неэффективными для тестирования сложных систем искусственного интеллекта, предназначенных для естественного общения.

Ограниченная способность создавать достоверные симуляции пользователей существенно снижает эффективность тестирования и разработки систем искусственного интеллекта, предназначенных для ведения диалога. Ввиду того, что существующие модели зачастую не способны адекватно реагировать на непредсказуемые запросы или поддерживать осмысленный разговор на протяжении длительного времени, оценка реальной производительности и надежности ИИ-агентов становится затруднительной. Это приводит к тому, что системы, успешно прошедшие тестирование на упрощенных сценариях, могут демонстрировать неожиданные сбои и ошибки при взаимодействии с реальными пользователями. Таким образом, развитие более реалистичных симуляторов пользователей является критически важным для обеспечения высокого качества и надежности современных диалоговых систем.

Существующие модели имитации пользователей часто демонстрируют ограниченную способность поддерживать последовательную личность на протяжении длительного взаимодействия. В отличие от реальных людей, которые обладают стабильным набором убеждений, предпочтений и манерой общения, симуляторы нередко проявляют непоследовательность в ответах и поведении. Это связано с тем, что большинство из них основаны на заранее заданных сценариях или статистических моделях, которые не способны учитывать динамику человеческого мышления и адаптацию к меняющимся обстоятельствам. В результате, даже при кажущейся правдоподобности в начале диалога, имитация быстро теряет убедительность, выдавая искусственность и предсказуемость, что серьезно ограничивает возможности тестирования и совершенствования систем искусственного интеллекта, предназначенных для естественного общения.

Многоагентная архитектура для моделирования поведения пользователя включает в себя три агента: управляющий агент, координирующий взаимодействие, агент отслеживания состояния, поддерживающий структурированное представление текущего прогресса, и агент генерации атрибутов сообщений, определяющий поведенческие характеристики на основе биографии и текущего состояния пользователя.
Многоагентная архитектура для моделирования поведения пользователя включает в себя три агента: управляющий агент, координирующий взаимодействие, агент отслеживания состояния, поддерживающий структурированное представление текущего прогресса, и агент генерации атрибутов сообщений, определяющий поведенческие характеристики на основе биографии и текущего состояния пользователя.

Многоагентный Подход к Реалистичной Симуляции

В рамках платформы SEA (Scaling Environments for Agents) для моделирования поведения пользователей используются два специализированных агента: Агент-пользователь и Агент отслеживания состояния. Агент-пользователь отвечает за генерацию ответов, имитирующих действия реального пользователя в диалоге. Агент отслеживания состояния, в свою очередь, осуществляет мониторинг и поддержание актуального представления о текущем состоянии беседы, включая историю взаимодействий и ключевые переменные, что необходимо для обеспечения согласованности и контекстуальной релевантности ответов Агента-пользователя. Взаимодействие между этими агентами позволяет создавать более реалистичные и правдоподобные сценарии взаимодействия.

В рамках предложенной архитектуры, координация между агентами — Пользовательским агентом и агентом отслеживания состояния — осуществляется посредством оркестровки многоагентной системы. Этот процесс включает в себя централизованное управление взаимодействиями и распределение задач между агентами. Для обеспечения эффективной коммуникации и обмена информацией используется координация, опосредованная инструментами (Tool-mediated Coordination), позволяющая агентам обмениваться структурированными данными и совместно использовать ресурсы. Такая архитектура обеспечивает согласованность действий агентов и позволяет моделировать сложные сценарии взаимодействия, сохраняя при этом масштабируемость и гибкость системы.

Агент отслеживания состояния (State Tracking Agent) использует метод «цепочки рассуждений» (Chain-of-Thought Reasoning) для поддержания точного представления текущего состояния диалога. Этот подход предполагает последовательное моделирование процесса рассуждений, позволяя агенту не просто фиксировать факты, но и отслеживать логические связи между ними. В результате, агент способен более адекватно интерпретировать запросы пользователя и генерировать последовательные и логически связанные ответы, значительно повышая когерентность и естественность диалога. Это достигается путем явного представления промежуточных выводов и рассуждений, что позволяет агенту лучше понимать контекст и избегать смысловых несоответствий.

Агент генерации атрибутов сообщений, разработанный под влиянием теории глобального рабочего пространства, обеспечивает внесение поведенческих нюансов и индивидуальности в ответы симулированного пользователя. Данный агент определяет и внедряет различные характеристики, такие как эмоциональная окраска, степень формальности и предпочтительный стиль общения, основываясь на моделировании когнитивных процессов, происходящих при формировании ответа. Внедрение этих атрибутов позволяет создавать более реалистичные и правдоподобные диалоги, улучшая общее качество симуляции и повышая ее достоверность в контексте взаимодействия с другими агентами.

Количественная Оценка Качества Симуляции: Метрики и Валидация

Для оценки качества симуляций используется комплексная система метрик, включающая в себя оценку соответствия персонажу (Persona Adherence Score — PAS), оценку вариативности поведения (Behavioral Variance Score — BVS) и оценку соблюдения ограничений задачи (Task Restriction Adherence — TRA). PAS измеряет, насколько действия симулированного пользователя соответствуют заданной роли и характеристикам персонажа. BVS оценивает разнообразие действий пользователя, предотвращая монотонность и обеспечивая реалистичность поведения. TRA определяет, насколько пользователь придерживается правил и ограничений, установленных в рамках симуляции, обеспечивая целостность и корректность сценария. Эти метрики совместно позволяют получить объективную оценку качества симуляции и выявить области для улучшения.

В качестве среды для проведения симуляций используется система заказов на основе больших языковых моделей (LLM). Оценка поведения имитируемого пользователя осуществляется посредством подхода «Агент как судья» (Agent-as-a-Judge), где другая LLM выступает в роли оценивающего. Этот агент анализирует взаимодействие имитируемого пользователя с системой заказов, оценивая соответствие его действий заданному сценарию и реалистичность поведения. Такой подход позволяет автоматизировать процесс оценки качества симуляций и обеспечивает объективную метрику для сравнения различных конфигураций и моделей.

Для повышения устойчивости системы оценки, основанной на LLM-заказах, используется генерация синтетических данных. Данные, полученные искусственным путем, дополняют обучающую выборку LLM, что позволяет улучшить её способность к обобщению и, следовательно, к более надежной оценке поведения симулируемых пользователей. Этот подход позволяет снизить зависимость системы оценки от ограниченного объема реальных данных и повысить её точность при оценке различных сценариев взаимодействия.

Разработанная нами система продемонстрировала улучшение общего качества симуляций на 102.6% по сравнению с базовыми моделями, использующими одиночные LLM. Данное улучшение оценивалось с помощью комплексного показателя — Composite Realism and Reliability Score (CRRS), который учитывает реалистичность и надежность генерируемых симуляций. Повышение CRRS подтверждает эффективность предложенного подхода к моделированию поведения пользователей в интерактивной среде.

В ходе оценки качества симуляций зафиксировано повышение Показателя Соответствия Персоне (Persona Adherence Score, PAS) на 19.9%, достигнув значения 0.661. Более существенное улучшение наблюдалось по Показателю Разнообразия Поведения (Behavioral Variance Score, BVS), который увеличился на 284.5% и составил 0.839. Данные показатели отражают улучшение способности симулируемых пользователей соответствовать заданным характеристикам личности и демонстрировать более широкое и реалистичное поведение в рамках симуляции.

Показатель соблюдения ограничений задач (TRA) продемонстрировал значительное улучшение на 29.1%, достигнув значения 0.785. Данный показатель оценивает, насколько поведение симулированного пользователя соответствует заданным ограничениям в процессе выполнения поставленной задачи. Увеличение значения TRA свидетельствует о повышенной реалистичности и контролируемости симуляций, что критически важно для оценки качества обучения и тестирования систем на основе искусственного интеллекта. Повышение TRA способствует более точной и надежной оценке производительности агентов в различных сценариях.

Для комплексной оценки качества симуляций используется унифицированный показатель — Составной Индекс Реалистичности и Надежности (СИРИН), значение которого составило 0.818. СИРИН агрегирует отдельные метрики, такие как Показатель Соответствия Персоне (0.661), Показатель Вариативности Поведения (0.839) и Показатель Соблюдения Ограничений Задачи (0.785), обеспечивая целостную оценку. Использование СИРИН позволяет более точно измерить реалистичность и надежность симулируемых взаимодействий, что важно для валидации и улучшения качества данных, используемых для обучения и оценки моделей.

Перспективы Развития: Расширение Области Реалистичного ИИ

Предложенная архитектура не ограничивается сферой заказа еды в ресторанах; её гибкость позволяет адаптировать её к широкому спектру сложных диалоговых сценариев. Возможности моделирования многоагентных систем открывают путь к созданию интеллектуальных агентов, способных функционировать в разнообразных контекстах — от технической поддержки и консультаций до обучения и развлечений. Поскольку ключевым принципом является декомпозиция задачи на управляемые подзадачи и координация между агентами, данная структура может быть применена к любым ситуациям, требующим сложного взаимодействия и принятия решений на основе диалога, обеспечивая масштабируемость и адаптивность к новым вызовам в области искусственного интеллекта.

Использование многоагентных систем открывает принципиально новые возможности для создания более сложных и адаптивных искусственных интеллектов. В отличие от традиционных монолитных моделей, где все вычисления и принятие решений сосредоточены в одном месте, многоагентный подход предполагает взаимодействие нескольких независимых агентов, каждый из которых обладает своей специализацией и способностью к обучению. Такая архитектура позволяет моделировать более реалистичные и динамичные сценарии, где различные сущности взаимодействуют друг с другом, обмениваются информацией и совместно решают задачи. В результате, агенты демонстрируют повышенную гибкость и способность адаптироваться к меняющимся условиям, что является ключевым фактором для достижения подлинного искусственного интеллекта, способного эффективно функционировать в сложных и непредсказуемых средах.

В рамках дальнейших исследований особое внимание уделяется совершенствованию Индекса Объяснимости Решений (DEI). Достигнутый ранее прогресс, выраженный в 100-процентном улучшении по сравнению с базовым уровнем и достигший значения 0.994, позволяет надеяться на существенное повышение прозрачности и понимания логики, лежащей в основе действий искусственного интеллекта. Улучшение DEI направлено на то, чтобы не просто констатировать результат, но и предоставить возможность проследить цепочку рассуждений, приведших к принятому решению, что критически важно для повышения доверия к системам искусственного интеллекта и их успешного внедрения в различные сферы жизни. Это позволит более эффективно выявлять и корректировать потенциальные ошибки или предвзятости в алгоритмах, обеспечивая более справедливые и надежные результаты.

Стремление к расширению границ реалистичного моделирования является ключевым фактором в ускорении разработки по-настоящему интеллектуальных и человекоподобных систем искусственного интеллекта, способных к ведению диалога. Создание всё более сложных и детализированных виртуальных сред позволяет агентам обучаться и адаптироваться к широкому спектру ситуаций, приближаясь к уровню понимания и реагирования, свойственному человеку. Такой подход позволяет не просто имитировать диалог, но и формировать у агентов способность к рассуждению, планированию и принятию решений в условиях неопределенности, что является необходимым условием для создания действительно разумных систем, способных к полноценному взаимодействию с людьми.

Исследование демонстрирует, что для создания реалистичной симуляции поведения пользователя необходим целостный подход, рассматривающий взаимодействие множества агентов. Авторы подчеркивают важность отслеживания состояния задачи и контроля над личностью агента для достижения большей правдоподобности. Это созвучно мысли Анри Пуанкаре: «Наука не состоит из целого ряда отдельных фактов, а представляет собой систему, в которой каждый факт освещает остальные». В данном контексте, каждый агент и его состояние задачи — это отдельный факт, который обретает смысл лишь во взаимосвязи со всей системой симуляции. Понимание этой взаимосвязи позволяет создавать более убедительные и предсказуемые модели поведения пользователей.

Куда же дальше?

Представленная работа, демонстрируя возможности многоагентного моделирования для симуляции поведения пользователей, лишь аккуратно приоткрывает дверь в сложный мир интерактивных систем. Попытка создать “живого” пользователя, способного к последовательным действиям и логичному принятию решений, неизбежно наталкивается на проблему репрезентации когнитивной архитектуры. Подобно тому, как нельзя пересадить сердце, не понимая кровотока, так и невозможно создать убедительного агента, не моделируя глубинные процессы, определяющие его действия. Остается открытым вопрос о том, насколько детально необходимо моделировать эти процессы — достаточно ли “черного ящика”, дающего правдоподобные результаты, или требуется полное раскрытие внутренних механизмов.

Особое внимание следует уделить проблеме масштабируемости. Создание правдоподобной симуляции даже небольшого количества взаимодействующих пользователей требует значительных вычислительных ресурсов. По мере увеличения числа агентов и сложности сценариев, эта проблема будет только усугубляться. Необходимо искать новые, более эффективные алгоритмы и архитектуры, способные справляться с возрастающей нагрузкой, не жертвуя при этом реализмом и контроллируемостью.

И, наконец, нельзя забывать о фундаментальной проблеме верификации и валидации. Как убедиться, что созданная симуляция действительно соответствует реальному поведению пользователей? Стандартные метрики, такие как точность и полнота, часто оказываются недостаточными. Необходимы новые подходы, основанные на более глубоком понимании человеческой психологии и когнитивных процессов, позволяющие оценить не только внешнее поведение, но и внутренние мотивации и убеждения агентов.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.15290.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-23 13:38