Искусственный интеллект выходит в сеть: освоение глубин Интернета

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет агентам с искусственным интеллектом эффективно находить и обрабатывать информацию, скрытую на просторах веба.

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"

Вложенная структура взаимодействия, представленная данной системой, объединяет внешнюю итерацию, чередующую рассуждения и вызовы инструментов для решения задачи пользователя, с внутренней, предназначенной для внутристраничного исследования и извлечения релевантного контента, что формирует комплексный механизм для эффективного достижения цели.

Представлен фреймворк NestBrowse, позволяющий информационно-поисковым агентам использовать минимальный набор инструментов для работы с браузером и эффективно осваивать информацию из глубин Интернета.

Несмотря на значительные успехи в разработке агентов, способных к поиску информации, их возможности по взаимодействию с сетью часто ограничиваются простыми API-запросами и извлечением данных со страниц. В данной работе, ‘Nested Browser-Use Learning for Agentic Information Seeking’, предложен фреймворк NestBrowse, реализующий минималистичный инструментарий для браузерного взаимодействия и вложенную структуру управления, упрощающую процесс глубокого анализа веб-страниц. Этот подход позволяет агентам эффективно извлекать информацию из глубокого веба, сохраняя при этом ясность и эффективность рассуждений. Каковы перспективы дальнейшего развития подобных фреймворков для создания действительно интеллектуальных агентов, способных к автономному поиску и обработке информации в сети?

Вызовы Глубокого Информационного Поиска

Традиционные большие языковые модели (БЯМ) демонстрируют ограниченные возможности при решении задач, требующих обширных внешних знаний и многоступенчатых рассуждений. Несмотря на впечатляющую способность генерировать текст и понимать язык, эти модели часто сталкиваются с трудностями при поиске, обработке и интеграции информации, выходящей за рамки их изначального набора данных. В частности, БЯМ испытывают сложности в задачах, требующих последовательного применения логических шагов для достижения решения, или же в ситуациях, где для ответа требуется актуальная информация, недоступная в момент обучения модели. Это ограничивает их применение в сценариях, где необходимо не просто воспроизвести известные факты, а синтезировать новую информацию на основе обширного массива данных из внешних источников.

Для успешной работы в сложных информационных пространствах необходимы агенты, способные эффективно получать доступ к веб-ресурсам, обрабатывать их и интегрировать полученные знания. Современные системы часто сталкиваются с трудностями при поиске релевантной информации из-за огромного объема данных и их разнородности. Эффективные агенты должны уметь не просто находить ответы на конкретные вопросы, но и осуществлять последовательный поиск, сопоставлять различные источники, выявлять противоречия и синтезировать новую информацию. Разработка таких агентов требует применения передовых методов обработки естественного языка, машинного обучения и интеллектуального поиска, позволяющих им адаптироваться к динамично меняющимся информационным ландшафтам и предоставлять пользователям точные и полные ответы на сложные вопросы.

Современные методы поиска информации сталкиваются с ограничениями, обусловленными как длиной контекста, доступного моделям обработки естественного языка, так и неэффективностью стратегий исследования информационного пространства. Ограниченный контекст препятствует полноценному анализу обширных документов и установлению связей между отдаленными фрагментами данных, что снижает точность ответов на сложные вопросы. Кроме того, существующие алгоритмы зачастую проводят поверхностный поиск, не учитывая все релевантные источники и упуская важные детали. Это приводит к тому, что системы не способны полноценно использовать весь объем доступной информации, что особенно критично при решении задач, требующих глубокого понимания и синтеза знаний из различных областей. Разработка более эффективных стратегий исследования и расширение возможностей обработки больших объемов текста являются ключевыми направлениями для преодоления этих ограничений и повышения качества информационного поиска.

Предложенный алгоритм NestBrowse демонстрирует высокую производительность на сложном бенчмарке BrowseComp для глубокого поиска.

Внедрение NestBrowse: Параллельный Подход к Поиску

Парадигма NestBrowse использует подход «вложенных браузеров», разделяя высокоуровневое рассуждение и планирование действий от низкоуровневого взаимодействия с веб-страницами. Это разделение позволяет агенту абстрагироваться от деталей рендеринга и обработки HTML, CSS и JavaScript, концентрируясь на логике выполнения задачи. Высокоуровневый модуль отвечает за определение целей и стратегии поиска, а низкоуровневый модуль, функционируя как «вложенный браузер», выполняет конкретные действия, такие как навигация по сайту, клики по элементам и заполнение форм. Такая архитектура способствует повышению эффективности и модульности системы, облегчая отладку и расширение функциональности.

В основе NestBrowse лежит использование Browser Toolkit — набора инструментов, позволяющих агенту эффективно взаимодействовать с веб-страницами. Данный инструментарий обеспечивает возможность автоматизированного поиска информации, перехода по ссылкам, кликов по элементам интерфейса и заполнения веб-форм. Toolkit оптимизирован для выполнения этих операций, что позволяет агенту существенно сократить время и вычислительные ресурсы, необходимые для выполнения задач, связанных с веб-автоматизацией и извлечением данных.

Ключевая инновация NestBrowse заключается в парадигме использования вложенных браузеров, позволяющей эффективно извлекать контент веб-страниц и фокусировать процесс исследования. Данный подход предполагает последовательное создание и использование множества изолированных браузерных экземпляров, каждый из которых предназначен для выполнения конкретной задачи — поиска, извлечения данных или взаимодействия с элементами страницы. Изоляция браузерных экземпляров предотвращает конфликты и позволяет параллельно выполнять несколько задач, значительно повышая общую эффективность. Сосредоточенное исследование достигается за счет четкого определения цели каждого браузерного экземпляра и ограничения области его взаимодействия с веб-страницей, что минимизирует нерелевантный контент и упрощает анализ.

В ходе выполнения задач на подмножестве BrowseComp модель NestBrowse-30B-A3B демонстрирует увеличение средней длины контекста с каждым обращением к инструменту, при этом количество активных траекторий постепенно уменьшается.

Обучение для Эффективного Исследования и Рассуждений

Обучение NestBrowse осуществляется посредством многозадачного имитационного обучения (Multi-Task Imitation Learning), что позволяет одновременно оптимизировать как процессы высокоуровневого рассуждения (outer-loop reasoning), так и извлечение доказательств на уровне отдельных шагов (inner-loop evidence extraction). Такой подход предполагает совместное обучение модели для выполнения обеих задач, используя демонстрационные данные, полученные от эксперта. Это позволяет NestBrowse эффективно решать сложные задачи, требующие последовательного планирования и сбора информации, поскольку модель учится не только генерировать логические цепочки рассуждений, но и целенаправленно извлекать необходимые данные для подтверждения или опровержения гипотез.

Процесс обучения модели NestBrowse особенно чувствителен к длине контекста базовой языковой модели (LLM). Ограниченность контекстного окна LLM напрямую влияет на способность модели эффективно обрабатывать и использовать информацию, необходимую для рассуждений и извлечения доказательств. Превышение максимальной длины контекста приводит к усечению входных данных, что может привести к потере важной информации и снижению производительности. Поэтому при обучении и развертывании NestBrowse требуется тщательный учет ограничений по памяти и оптимизация структуры входных данных для максимизации использования доступного контекстного окна. Это может включать в себя стратегии сжатия информации, выбор наиболее релевантных доказательств и эффективное управление историей рассуждений.

В основе нашей системы лежит парадигма ReAct, предполагающая последовательное чередование этапов рассуждений и вызовов инструментов для эффективного сбора доказательств. Данный подход позволяет модели не просто генерировать ответы, но и активно взаимодействовать с внешними инструментами — например, поисковыми системами или базами данных — для получения необходимой информации. Каждый шаг рассуждения определяет, какой инструмент следует использовать и с какими параметрами, а результат работы инструмента, в свою очередь, служит основой для следующего этапа рассуждений. Подобное взаимодействие позволяет системе динамически адаптироваться к поставленной задаче и извлекать наиболее релевантные данные для формирования обоснованного ответа.

Анализ эффективности внутристраничного исследования по результатам 100 траекторий для каждого эталона показывает стабильность алгоритма при различных итерациях внутренней петли.

Оценка Производительности на Сложных Задачах

Система NestBrowse продемонстрировала передовые результаты в задачах глубокого информационного поиска, превзойдя существующие аналоги на общепризнанных эталонах, таких как GAIA, BrowseComp и XBench. Достижение этих результатов подтверждает эффективность разработанных алгоритмов в сложных сценариях, требующих не просто извлечения информации, а её глубокого анализа и синтеза. Способность NestBrowse успешно справляться с этими бенчмарками указывает на значительный прогресс в области автоматизированного поиска и обработки информации, открывая новые возможности для решения широкого спектра задач, от научных исследований до поддержки принятия решений.

Исследования производительности NestBrowse проводились с использованием различных базовых моделей, в частности, Qwen3-4B-Thinking и Qwen3-30B-A3B-Thinking. Это позволило продемонстрировать широкую применимость разработанного подхода к поиску информации, поскольку эффективность алгоритма не зависит от конкретной архитектуры или масштаба используемой модели. Применение моделей различного размера и типов подтверждает, что NestBrowse способен эффективно работать в различных вычислительных условиях и адаптироваться к различным задачам, связанным с поиском и анализом данных. Такая универсальность делает его ценным инструментом для широкого спектра приложений, требующих интеллектуального доступа к информации.

Для обеспечения объективной оценки точности ответов и качества рассуждений, в процессе тестирования использовалась модель GPT-4.1 в качестве арбитра. Этот подход позволил автоматизировать процесс оценки, исключив субъективные факторы, присущие ручной проверке. Модель GPT-4.1 анализировала полученные ответы на предмет соответствия фактам, логической связности и полноты информации, что гарантировало надежность и воспроизводимость результатов экспериментов. Использование GPT-4.1 в качестве оценочной модели позволило не только повысить объективность оценки, но и значительно ускорить процесс анализа больших объемов данных, полученных в ходе тестирования системы NestBrowse на различных сложных задачах.

NestBrowse демонстрирует передовую точность, превосходя существующие открытые IS-агенты и достигая конкурентоспособных результатов по сравнению с проприетарными системами, особенно модель NestBrowse-4B.

Исследование представляет собой элегантный подход к организации взаимодействия агента с информацией, напоминая о важности системного мышления. Авторы предлагают фреймворк NestBrowse, который позволяет агентам эффективно исследовать глубины сети, используя минимальный набор инструментов. Это подчеркивает, что сложная система может быть создана из простых элементов, если правильно организовать их взаимодействие. Как однажды заметил Дональд Дэвис: «Простота — это не минимализм, а четкое различие между необходимым и случайным». Эта мысль напрямую связана с принципами, заложенными в NestBrowse, где акцент делается на оптимизацию процесса поиска информации и исключение ненужных шагов, что способствует созданию более эффективного и понятного агента.

Куда Ведёт Этот Путь?

Представленный подход, вооружающий агентов минимальным набором инструментов для работы с браузером и иерархической парадигмой взаимодействия, обнажает фундаментальную сложность освоения «глубокого» Интернета. Очевидно, что эффективность системы сильно зависит от адекватности этого самого “минимального” набора — достаточно ли его для решения реальных задач, или же это иллюзия простоты, скрывающая потребность в ещё более сложных инструментах? Более того, акцент на структуре взаимодействия, хотя и оправдан, не должен заслонять тот факт, что поведение системы рождается не из документации, а из непредсказуемого взаимодействия с динамичным и часто хаотичным цифровым пространством.

Дальнейшие исследования должны быть направлены на преодоление ограниченности текущего инструментария и на разработку методов адаптации к меняющейся структуре веб-сайтов. Важно понимать, что простое увеличение мощности агента — недостаточно. Требуется элегантная система, способная к самообучению и выявлению закономерностей в потоке информации, а не просто слепо следующая за заранее заданными правилами. Иначе говоря, необходимо сместить фокус с «что» агент делает, на «как» он учится делать это лучше.

Нельзя забывать и о проблеме верификации полученной информации. Доступ к данным — это лишь полдела. Критически важно научить агента отличать достоверные источники от ложных, а правду от манипуляций. В противном случае, мы получим не разумного исследователя, а лишь эффективного распространителя дезинформации, и тогда вся кажущаяся элегантность системы обратится в прах.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.23647.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-31 10:01