Адаптивные агенты: понимание и учёт предпочтений пользователя

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к оценке интеллектуальных агентов фокусируется на способности адаптироваться к индивидуальным запросам и манере взаимодействия с пользователем.

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"

В статье представлена платформа PrefIx, оценивающая LLM-агентов на основе учётa пользовательских предпочтений в интерактивных сценариях с использованием подхода ‘Взаимодействие как инструмент’ и многомодельной системы оценки.

Несмотря на растущую эффективность LLM-агентов в решении задач, их взаимодействие с пользователем зачастую не учитывает индивидуальные предпочтения, что снижает удобство использования. В данной работе, ‘PrefIx: Understand and Adapt to User Preference in Human-Agent Interaction’, представлен новый фреймворк для оценки и улучшения адаптивности агентов к пользовательским настройкам, основанный на парадигме «Взаимодействие как Инструмент». Показано, что учет предпочтений пользователя позволяет повысить качество взаимодействия на 7.6% и согласованность с ожиданиями на 18.5%, используя многокомпонентную систему оценки на базе LLM. Возможно ли создание действительно интуитивно понятных и персонализированных агентов, способных предвосхищать потребности пользователя?

За пределами простого выполнения задач: необходимость целостной оценки агентов

В настоящее время оценка языковых моделей, функционирующих как агенты, зачастую чрезмерно концентрируется на точности выполнения поставленной задачи, игнорируя при этом опыт взаимодействия с пользователем. Такой подход, ориентированный исключительно на корректный результат, упускает из виду важные аспекты, определяющие качество взаимодействия, такие как скорость, понятность ответов и общее удобство для пользователя. Агенты могут успешно выполнять поставленные задачи, но при этом вызывать раздражение или затруднения у взаимодействующего с ними человека, что негативно сказывается на общем впечатлении и эффективности использования. Поэтому, для всесторонней оценки подобных систем необходимо учитывать не только правильность ответов, но и субъективное восприятие взаимодействия пользователем, включая его удобство и удовлетворенность.

Существующая практика оценки языковых агентов часто концентрируется исключительно на правильности выполнения поставленной задачи, игнорируя при этом критически важные аспекты качества взаимодействия. Ограниченное внимание к корректности ответа не позволяет оценить такие факторы, как эффективность процесса решения, затраченное время и, что особенно важно, степень удовлетворенности пользователя. В результате, агенты, демонстрирующие высокую точность, могут оказаться неудобными в использовании из-за излишней многословности или нелогичной последовательности действий. Оценка, ориентированная лишь на результат, упускает из виду, что положительный опыт взаимодействия не менее важен для успешного применения интеллектуальных систем, ведь удобство и быстрота работы напрямую влияют на доверие и готовность пользователя к дальнейшему сотрудничеству с агентом.

Оценка интеллектуальных агентов требует перехода к целостным метрикам, охватывающим как функциональную производительность, так и ориентированные на пользователя качества. Традиционные подходы, сосредоточенные исключительно на точности выполнения задачи, упускают из виду важные аспекты взаимодействия, такие как эффективность, понятность и общее удовлетворение пользователя. Более совершенные системы оценки должны учитывать не только что агент делает, но и как он это делает, измеряя скорость реакции, ясность предоставляемой информации и способность адаптироваться к потребностям конкретного пользователя. Внедрение таких комплексных метрик позволит создавать агентов, которые не просто решают поставленные задачи, но и обеспечивают позитивный и продуктивный опыт взаимодействия, что является ключевым фактором для успешного внедрения и широкого применения подобных технологий.

Представляем PrefIx: фреймворк для всесторонней оценки агентов

PrefIx представляет собой настраиваемую среду для оценки агентов на основе больших языковых моделей (LLM) по двум ключевым параметрам: точности выполнения задач и качеству взаимодействия. Конфигурируемость платформы позволяет адаптировать условия тестирования к различным сценариям и типам агентов. Оценка точности выполнения задач производится на основе верификации корректности полученных результатов по отношению к заданным критериям. Качество взаимодействия оценивается по таким параметрам, как связность, релевантность, информативность и естественность диалога, обеспечивая комплексную оценку возможностей агента в реальных сценариях взаимодействия с пользователем.

Парадигма “Взаимодействие как инструмент” (Interaction-as-a-Tool, IaaT), используемая в PrefIx, предполагает моделирование поведения агента в процессе взаимодействия как структурированных вызовов инструментов. Это позволяет унифицировать процесс оценки, представляя различные аспекты взаимодействия — от запроса информации до выполнения действий — в виде стандартных вызовов функций с определенными параметрами. Такой подход обеспечивает возможность автоматизированного анализа и количественной оценки качества взаимодействия, поскольку каждый вызов инструмента может быть проверен на соответствие заданным критериям и ожидаемым результатам, что значительно упрощает процесс оценки агентов на основе LLM.

PrefIx использует моделирование пользователя (User Simulation) для проведения систематического тестирования взаимодействия агента с окружающей средой и оценки соответствия предпочтениям пользователя. Данный подход предполагает создание виртуальных пользователей, которые взаимодействуют с агентом в контролируемых сценариях, позволяя оценить, насколько эффективно агент понимает и удовлетворяет запросы и потребности. Систематическое тестирование включает в себя множество сценариев с разнообразными входными данными и ожидаемыми результатами, что позволяет получить количественные показатели качества взаимодействия и предпочтений пользователя. Использование моделирования позволяет проводить тесты в масштабе, недоступном при ручном тестировании, и выявлять слабые места в поведении агента.

Строгая оценка с использованием LLM в роли судьи и статистической валидации

В рамках PrefIx для оценки пользовательского опыта и качества взаимодействия используется комплексная система “LLM-as-a-Judge” (LLM в роли судьи). Данная система представляет собой композитную структуру, объединяющую несколько больших языковых моделей (LLM). Применение нескольких LLM позволяет комплексно оценивать различные аспекты пользовательского опыта, обеспечивая более объективную и всестороннюю оценку, чем использование одной модели. Оценка проводится по заданным параметрам, характеризующим пользовательский опыт, и позволяет количественно измерить качество взаимодействия пользователя с системой.

Для обеспечения надежности оценок в PrefIx используется метод “Multi-LLM Aggregation” — агрегация суждений, полученных от различных больших языковых моделей (LLM). Этот подход позволяет снизить влияние субъективности отдельной модели и повысить общую достоверность оценки. В процессе валидации было показано, что данный метод обеспечивает межэкспертную надежность (измеряемую с помощью коэффициента внутриклассовой корреляции — ICC) более 0.79, что свидетельствует о высокой степени согласованности между оценками, полученными от разных LLM.

Для подтверждения согласованности и надёжности оценки, полученной с использованием LLM-as-a-Judge, применяются статистические метрики, такие как коэффициент внутриклассовой корреляции (ICC) и альфа Кронбаха. Альфа Кронбаха, рассчитанная для семи измерений пользовательского опыта (UX), достигла значения 0.943, что свидетельствует о высокой внутренней согласованности оценки и надёжности данных, полученных в ходе экспериментов. Использование ICC и альфы Кронбаха позволяет объективно подтвердить стабильность и воспроизводимость результатов оценки UX.

Учет предпочтений пользователя: к адаптивным и персонализированным агентам

Система PrefIx использует концепцию “атрибутов предпочтений” — таких характеристик, как прозрачность, темп работы и устойчивость — для создания модели ожиданий пользователя. Эти атрибуты позволяют системе адаптировать своё поведение, предвосхищая потребности и желания конкретного взаимодействующего. Прозрачность, например, обеспечивает понятное объяснение действий агента, в то время как контроль темпа позволяет регулировать скорость выполнения задач в соответствии с предпочтениями пользователя. Устойчивость же гарантирует, что агент сможет эффективно справляться с непредсказуемыми ситуациями и ошибками, поддерживая бесперебойное и комфортное взаимодействие. Используя эти атрибуты, система стремится не просто выполнить поставленную задачу, но и обеспечить приятный и интуитивно понятный пользовательский опыт.

В рамках исследования была разработана методика моделирования пользовательских предпочтений, основанная на использовании обобщенных инструкций к задачам. Вместо детальных указаний, агенты получают лишь общее описание желаемого результата, что позволяет им проявлять гибкость и адаптироваться к разнообразным запросам пользователей. Такой подход имитирует реальные сценарии взаимодействия, где инструкции часто бывают неполными или неоднозначными. В ходе симуляций, агенты, обученные на основе этих обобщенных инструкций, демонстрируют способность самостоятельно выбирать оптимальные стратегии выполнения задач, учитывая различные аспекты предпочтений пользователя, такие как скорость, надежность и понятность действий. Это позволяет создавать более персонализированные и эффективные взаимодействия, в которых агент не просто выполняет поставленную задачу, а делает это таким образом, который наиболее соответствует ожиданиям конкретного пользователя.

Результаты исследований демонстрируют значительное улучшение взаимодействия пользователя с агентами: зафиксировано в среднем 7.6%-ное повышение общей удовлетворенности и 18.5%-ный рост соответствия предпочтениям пользователя. Это свидетельствует о том, что разработанные агенты способны не только эффективно выполнять поставленные задачи, но и обеспечивать приятный и вовлекающий опыт взаимодействия. Важно отметить, что корреляция между оценками предпочтений, полученными в ходе моделирования, и субъективными оценками пользователей, выраженная коэффициентом Спирмена, находится в диапазоне от 0.52 до 0.78, что подтверждает высокую степень соответствия между автоматизированной оценкой и человеческим восприятием.

Перспективы развития: расширение масштаба оценки агентов

Проект PrefIx берет за основу достижения, полученные в рамках BFCL (Berkeley Function Calling Leaderboard), но значительно расширяет спектр оцениваемых характеристик. Если BFCL фокусировался преимущественно на способности агентов корректно вызывать функции и выполнять конкретные задачи, то PrefIx стремится к более целостной оценке взаимодействия. Это включает в себя анализ не только функциональной точности, но и таких аспектов, как естественность диалога, способность адаптироваться к потребностям пользователя, а также общее качество пользовательского опыта. Разработчики стремятся создать систему, которая позволяет оценить, насколько «человечным» и эффективным является взаимодействие с агентом, выходя за рамки простого выполнения команд.

В дальнейшем исследования будут направлены на разработку более сложных методов моделирования поведения пользователей и адаптивных метрик оценки. Существующие подходы часто полагаются на упрощенные сценарии взаимодействия, что ограничивает возможность выявления реальных сильных и слабых сторон агентов. Новые методы симуляции пользователей будут учитывать индивидуальные предпочтения, контекст диалога и даже эмоциональное состояние, создавая более реалистичную и сложную среду для оценки. Параллельно разрабатываются метрики, способные динамически адаптироваться к уровню сложности задачи и особенностям взаимодействия, что позволит более точно измерять эффективность агентов в различных сценариях и выявлять области для улучшения. Это позволит перейти от статических оценок к динамическому профилированию агентов, отражающему их способности в реальных условиях.

Предстоит создание комплексной оценочной экосистемы, призванной стимулировать разработку по-настоящему интеллектуальных и ориентированных на пользователя агентов. Эта система не ограничится простым измерением функциональности, но охватит широкий спектр качеств, определяющих успешное взаимодействие — от способности к адаптации и пониманию контекста до эмпатии и проактивности. Она будет включать в себя продвинутые методы моделирования пользователей, позволяющие предсказывать и оценивать поведение агентов в различных сценариях, а также динамические метрики, отражающие сложность и нюансы человеческого взаимодействия. В конечном итоге, эта экосистема станет платформой для постоянного улучшения и совершенствования агентов, способствуя созданию искусственного интеллекта, который не только решает задачи, но и действительно понимает потребности и ожидания пользователей.

Исследование демонстрирует, что понимание взаимодействия с пользователем выходит за рамки простого выполнения задач. Авторы предлагают рассматривать взаимодействие как инструмент, а адаптацию к предпочтениям — как ключевой аспект оценки LLM-агентов. Этот подход созвучен идее, высказанной Барбарой Лисков: “Программы должны быть спроектированы так, чтобы изменения в одной части не влияли на другие”. Подобно тому, как модульный дизайн программного обеспечения обеспечивает гибкость и устойчивость, PrefIx стремится к созданию агентов, способных адаптироваться к индивидуальным предпочтениям, не нарушая при этом основной функциональности. Оценка, основанная на адаптивности, позволяет агентам лучше понимать контекст и предоставлять более персонализированный опыт взаимодействия, что является важным шагом в развитии действительно полезных и интуитивно понятных систем.

Куда же дальше?

Представленная работа, по сути, лишь вскрыла очередной ящик, демонстрируя, что просто выполнить задачу — недостаточно. Истинный интерес заключается в том, как агент выполняет задачу, и насколько ловко он подстраивается под капризы пользователя. Этот «взлом» взаимодействия, как инструмент, открывает новые горизонты, но и обнажает уязвимости. Оценка, основанная на множестве LLM-судей, — это, конечно, интересно, но остаётся вопрос: насколько эти судьи сами непредвзяты, и не воспроизводят ли собственные предпочтения, маскирующиеся под «объективность»?

Следующим шагом видится не просто улучшение алгоритмов адаптации, а создание агентов, способных к настоящему пониманию пользовательских намерений, а не просто к статистическому анализу. Необходимо отойти от концепции «предпочтения» как фиксированного параметра, и перейти к пониманию предпочтения как динамичного процесса, формирующегося в ходе взаимодействия. И, возможно, самое важное — это перестать рассматривать пользователя как пассивного наблюдателя, и превратить его в со-творца, активно участвующего в формировании поведения агента.

В конечном счете, вся эта работа — лишь шаг на пути к созданию машин, способных не просто имитировать интеллект, но и превосходить его, взламывая не только технические ограничения, но и наши собственные когнитивные предубеждения. И это, пожалуй, самое захватывающее и одновременно тревожное будущее, которое нас ждет.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.06714.pdf

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

Смотрите также:

2026-02-10 04:18