Коллектив учёных из AIRI, ИСП РАН, ИТМО и стартапа Coframe вошел в топ-5 финалистов соревнования Concordia Challenge, проведенного в рамках ведущей конференции по ИИ NeurIPS.
Цель Concordia Challenge — разработка универсальных ИИ-агентов, способных адаптироваться к различным сценариям и решать задачи взаимодействия в физических, социальных и цифровых пространствах. Оценка проводилась по ключевым навыкам созданных систем: переговоры, выполнение обещаний, сотрудничество и другие аспекты взаимодействия агентов друг с другом.
«Разработка подобных систем приближает нас к созданию универсальных ИИ-ассистентов,
способных решать сложные проблемы в реальном мире, и открывает новые горизонты для
многопользовательских симуляций», — сказал Илья Макаров, ведущий научный сотрудник Института AIRI и ИСП РАН.
Команда под названием «in2AI» разработала инновационную архитектуру агентного Mixture-of-Experts. Ключевым элементом разработки стал многоуровневый роутер, который динамически выбирает наиболее подходящего «эксперта» для каждой ситуации. Выбор осуществляется на основе анализа поведения других агентов и особенностей окружающей среды, что позволяет значительно повысить эффективность взаимодействия и адаптацию к изменяющимся условиям.
В ходе исследования команда обнаружила, что повышение эмоциональности агента помогло успешно отвлекать противников от их целей и сделать их более сговорчивыми.
«Сотрудничество исследователей из разных стран в работе над Concordia — это, в каком-то смысле, уже проявление того самого агентного взаимодействия, к которому мы стремимся в разработке универсальных ИИ-ассистентов. Решая реальные задачи вместе, мы демонстрируем, как мультиагентная кооперация помогает находить новые подходы к сложным вызовам», — рассказал Founding Engineer в Coframe, Алексей Коршук.
Работа получила почетное упоминание организаторов — Google DeepMind и Cooperative AI Foundation.
Работа над проектом была проведена при активной образовательной поддержке LLM-трека магистратуры по искусственному интеллекту в ИТМО AI Talent Hub и Школе Анализа Данных в рамках научно-исследовательских проектов.
