ИИ, твоё место в песочнице! Для ИИ-агентов даже забронировать номер в отеле может показаться непростой задачей — у них просто нет такого опыта. Чтобы это исправить, агентов помещают в RL-среду — специальную песочницу для обучения. Вот как это устроено. В чём суть Обычно нейросети воспроизводят ответы из датасетов. Но ИИ-агентам нужно выполнять многоступенчатые задачи, где на каждом этапе что-то может пойти не так. Поэтому индустрия перешла к обучению с подкреплением — Reinforcement Learning (RL). Этот метод похож на обучение ребёнка: модель пробует выполнить задачу, получает оценку от «взрослого», повторяет цикл и постепенно нащупывает стратегию. Что такое RL-среда Это симуляции реальных браузеров, магазинов и сервисов, которые нужны для обучения агентов. Внутри этой среды модель учится выполнять сложные задачи, например записывать пользователя к парикмахеру или покупать товары на маркетплейсах. Там же присутствуют ещё две нейросети — «пользователь» и «судья». Такие симуляции сегодня создают все крупные ИИ-компании, включая OpenAI, Anthropic, Яндекс и Google. Зачем нужна имитация человека Роль пользователей в RL-среде выполняют LLM-симулякры — модели, которые обучены на реальных интервью с людьми и умеют копировать их поведение. Они ставят задачи агенту, могут что-то забывать, менять запрос на ходу, путать детали и раздражаться, чтобы агент привык к человеческому поведению. Что делает «судья» Эта модель анализирует, насколько эффективно действовал ИИ. Например, в обучении Алисы AI ключевая метрика — насколько агент освобождает человека от лишних действий. Если агент долго думал или задавал лишние вопросы, «судья» ставит низкие оценки за каждый недочёт, а полезные решения вознаграждает. Но выстроить систему оценок непросто. Какие есть проблемы Ошибка может случиться в начале, а проявиться только в конце. Но при этом «судье» нужно понять, за какой именно шаг наказывать агента. Кроме того, агенты умеют обходить систему оценок: находят способ получить высокий балл, формально не нарушая правил, но и не решая задачу. Подписывайтесь 👉 @techno_yandex