Google выпускает подробный 76-страничный доклад о современных AI-агентах и архитектурах

Эволюция Agentic RAG: от статического поиска к динамическому рассуждению

В новом докладе Google подробно рассматривается развитие Retrieval-Augmented Generation (RAG) — переход от статичных запросов к итеративному агентному подходу. Традиционные RAG-пайплайны, основанные на фиксированных запросах и векторных хранилищах, часто не справляются со сложным многоэтапным или многоперспективным поиском. Agentic RAG вводит автономных агентов, которые динамически реформулируют запросы, разбивают сложные задачи на подзадачи, адаптивно выбирают источники и проверяют факты перед синтезом результатов. Это повышает точность и гибкость, что особенно важно для здравоохранения, права и финансов.

Многоуровневая оценка поведения AI-агентов

В докладе представлена строгая методология оценки AI-агентов, отличающаяся от оценки статичных моделей. Оценка делится на три ключевых направления:

• Оценка возможностей: измерение умения следовать инструкциям, планировать, рассуждать и использовать инструменты с помощью бенчмарков AgentBench, PlanBench и BFCL.
• Анализ траектории и использования инструментов: отслеживание последовательности действий агента для оценки точности, полноты и соответствия ожиданиям, а не только конечного результата.
• Оценка конечного ответа: комбинирование автоматических рейтингов от языковых моделей с оценками с участием человека для проверки качества, полезности и стиля.

Это позволяет глубоко контролировать процесс рассуждения и выполнения, что критично для промышленного внедрения.

Масштабирование с помощью мультиагентных архитектур

Google подчеркивает переход к мультиагентным системам, где специализированные агенты сотрудничают и корректируют друг друга. Модульный подход распределяет задачи между планировщиками, ретриверами, исполнителями и валидаторами, улучшая отказоустойчивость и масштабируемость. Методы оценки расширяются для контроля качества взаимодействия, соблюдения планов и эффективного использования агентов, анализируя их совместные траектории.

Практические применения: корпоративные решения и автомобильный AI

Вторая часть доклада посвящена реальным кейсам:

• AgentSpace и NotebookLM Enterprise: корпоративные платформы для создания, развертывания и мониторинга агентов с интегрированной безопасностью и поддержкой мультимодального взаимодействия.

• Автомобильный AI: мультиагентная система для подключенных автомобилей с иерархической оркестровкой, паттерном «бриллиант», передачей задач между агентами, совместным синтезом и адаптивной итерацией. Такая архитектура сочетает низкую задержку локальных задач с мощным облачным анализом для улучшения пользовательского опыта.

Исследование Google предоставляет ключевые принципы и инструменты для создания масштабируемых, интеллектуальных и проверяемых AI-агентов в различных сферах.