Представлена Context: архитектура ИИ-агентов, заменяющая реактивные чат-боты на проактивные
Научная работа, опубликованная на arXiv, описывает Context — новый подход к построению диалоговых ИИ-систем. В отличие от традиционных чат-ботов, которые лишь реагируют на запросы, проактивные агенты Context способны самостоятельно инициировать действия, направленные на достижение целей. Разработка выполнена в рамках архитектуры Magarshak и уже реализована в открытом стеке Qbix / Safebox / Safebots.
Архитектура Context строится на трёх взаимодополняющих механизмах. Первый — сбор контекста на этапе записи (write-time context assembly): система заранее вычисляет обогащённые типизированные атрибуты с помощью Groker-агентов, формируя контекст взаимодействия как детерминированную чистую функцию от состояния графа. Это позволяет достичь почти 100% повторного использования KV-кэша между семантическими изменениями.
Второй механизм — композируемые изолированные программы мудрости (composable sandboxed wisdom programs). Это библиотека императивных программ, созданных языковыми моделями, которые декларативно привязываются к целям с помощью типизированных потоковых отношений. Программы составляются через упорядочивание фаз и выполняются во время взаимодействия без дополнительных вызовов LM.
Третий механизм — проактивные стейт-машины целевых потоков (proactive goal stream state machines). Они управляют диалогом, продвигая его к терминальным состояниям. Машины проверяют состояние графа и генерируют структурированное содержимое взаимодействия: наборы опций, возможности управления, уточняющие запросы — без ожидания пользовательского ввода.
В работе доказаны шесть формальных теорем. Среди них: теорема стабильности контекста (ограничение стоимости LM на шаг как функции от скорости семантических изменений), теорема корректности композиции программ, теорема корректности декларативной привязки, а также теорема проактивного доминирования. Последняя утверждает, что проактивные агенты слабо доминируют над реактивными по ожидаемому числу шагов до достижения терминального состояния.
Также доказаны теоремы об устранении координационных накладных расходов и сохранении качества в многопользовательских целевых чатах, а также теорема о согласованности голосования на разных платформах. Эти результаты показывают, что предложенный подход позволяет достичь Парето-улучшений по сравнению с реактивными системами.
Разработка опубликована в открытом доступе, что позволяет другим исследователям и разработчикам экспериментировать с проактивными агентами. Репозиторий Qbix / Safebox / Safebots содержит реализацию всех описанных механизмов.
