Внутри AI | Кейсы ИИ Агентов в бизнесе

Что такое RL-агенты и как они работают?

Reinforcement Learning (RL) — подход, в котором модель обучается действовать в среде, получая положительные и отрицательные награды. Система учится получать максимальную суммарную награду за весь процесс, а не в моменте. Какие-то действия могут приводить к отрицательной награде, но суммарный результат все равно будет лучше. Понятный пример — «инвестиции»: в процессе где-то мы теряем, но в сумме по итогу стремимся получить больше, чем вложили.

Пример классической задачи для RL — CartPole

RL-агенту нужно сбалансировать шест на движущейся тележке. Как это выглядит, можно посмотреть по ссылке. Агент получает числовое «фото»: где находится тележка, с какой скоростью она едет, под каким углом наклонён шест.
У агента есть два действия на выбор: толкнуть тележку влево или вправо. Если шест не упал, а тележка не выехала за край, агент получает награду и запоминает ситуацию.

После тысяч итераций алгоритм подстраивает свою внутреннюю политику под максимизацию награды — учится заранее определять наклон шеста и двигаться так, чтобы он не упал. За счет подкрепления бонусами и постоянной обратной связи у агента рождается устойчивое чувство равновесия.

Почему CartPole решает RL, а не обычная ML или LLM

CartPole — это не разовая классификация «картинка → ярлык», а динамическая игра, где каждое действие влияет на будущие состояния. У нас нет готовых «правильных ответов» для каждого кадра, зато есть цепочка наград за долговременное удержание шеста. RL учится на последовательных взаимодействиях и оптимизирует политику под накопленную награду. Классический ML на статичном датасете не справится с задачей, так как не поймет, что считать успехом.

Между RL агентами и LLM агентами можно провести параллель:

RL-агент перебирает доступные действия, чтобы заработать максимальную награду.
LLM-агент делает то же самое, только его «действия» — это выбор генерировать ответ на основе текущей информации или вызвать дополнительные инструменты (search, code-exec, image-ген), которые изменяют информационную среду и приближают агента к лучшему ответу.

В обычной жизни вы уже сталкивались с RL, но могли не знать об этом:

Роботы — учатся хватать предметы или ходить на ногах.
Автопилоты — просчитывают траектории, избегают столкновений, адаптируются в реальном времени.
Игровые боты — побеждают людей, потому что играют миллионы матчей и учатся на каждом.

Почему мы решили упомянуть про RL? Алгоритм reinforcement learning from human feedback (RLHF) позволил GPT следовать инструкциям и превратиться в универсальный инструмент, которым сегодня пользуются миллиарды людей — ChatGPT от OpenAI, Claude от Anthropic, Gemini, Grok и далее. С помощью такого подхода можно fine tune”ить модели и обучать их решать более сложные “агентские” задачи, но об этом в следующих постах.

🔥9❤6👍5

www.tgoop.com/inside_ai_tech/48

524 viewsedited  Jul 17 at 11:59

Что такое RL-агенты и как они работают?

Reinforcement Learning (RL) — подход, в котором модель обучается действовать в среде, получая положительные и отрицательные награды. Система учится получать максимальную суммарную награду за весь процесс, а не в моменте. Какие-то действия могут приводить к отрицательной награде, но суммарный результат все равно будет лучше. Понятный пример — «инвестиции»: в процессе где-то мы теряем, но в сумме по итогу стремимся получить больше, чем вложили.

Пример классической задачи для RL — CartPole

RL-агенту нужно сбалансировать шест на движущейся тележке. Как это выглядит, можно посмотреть по ссылке. Агент получает числовое «фото»: где находится тележка, с какой скоростью она едет, под каким углом наклонён шест.
У агента есть два действия на выбор: толкнуть тележку влево или вправо. Если шест не упал, а тележка не выехала за край, агент получает награду и запоминает ситуацию.

После тысяч итераций алгоритм подстраивает свою внутреннюю политику под максимизацию награды — учится заранее определять наклон шеста и двигаться так, чтобы он не упал. За счет подкрепления бонусами и постоянной обратной связи у агента рождается устойчивое чувство равновесия.

Почему CartPole решает RL, а не обычная ML или LLM

CartPole — это не разовая классификация «картинка → ярлык», а динамическая игра, где каждое действие влияет на будущие состояния. У нас нет готовых «правильных ответов» для каждого кадра, зато есть цепочка наград за долговременное удержание шеста. RL учится на последовательных взаимодействиях и оптимизирует политику под накопленную награду. Классический ML на статичном датасете не справится с задачей, так как не поймет, что считать успехом.

Между RL агентами и LLM агентами можно провести параллель:

RL-агент перебирает доступные действия, чтобы заработать максимальную награду.
LLM-агент делает то же самое, только его «действия» — это выбор генерировать ответ на основе текущей информации или вызвать дополнительные инструменты (search, code-exec, image-ген), которые изменяют информационную среду и приближают агента к лучшему ответу.

В обычной жизни вы уже сталкивались с RL, но могли не знать об этом:

Роботы — учатся хватать предметы или ходить на ногах.
Автопилоты — просчитывают траектории, избегают столкновений, адаптируются в реальном времени.
Игровые боты — побеждают людей, потому что играют миллионы матчей и учатся на каждом.

Почему мы решили упомянуть про RL? Алгоритм reinforcement learning from human feedback (RLHF) позволил GPT следовать инструкциям и превратиться в универсальный инструмент, которым сегодня пользуются миллиарды людей — ChatGPT от OpenAI, Claude от Anthropic, Gemini, Grok и далее. С помощью такого подхода можно fine tune”ить модели и обучать их решать более сложные “агентские” задачи, но об этом в следующих постах.

BY Внутри AI | Кейсы ИИ Агентов в бизнесе