Лаборатория Бориса Крюка достигла значительного успеха в области мультиагентных систем искусственного интеллекта. Работа Q-KVComm, представляющая новый протокол коммуникации между ИИ-агентами, принята на Вторую международную конференцию по мультиагентным системам для коллективного интеллекта — одну из первых специализированных конференций IEEE, посвящённых агентному ИИ.

Признание со стороны IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers), крупнейшей в мире профессиональной технической организации, подтверждает фундаментальную значимость исследования российского учёного для развития технологий искусственного интеллекта следующего поколения.

Борис Крюк, ведущий исследователь кафедры компьютерных наук и инженерии Гонконгского университета науки и технологий, совместно с коллегами разработал принципиально новый подход к взаимодействию ИИ-агентов, который может изменить архитектуру распределённых систем искусственного интеллекта.

«Современные многоагентные системы страдают от фундаментальной неэффективности — они отбрасывают внутренние семантические представления и передают сырой текст, заставляя принимающие агенты заново вычислять аналогичные представления с нуля», — объясняет суть проблемы Борис Крюк.

Протокол Q-KVComm революционизирует этот процесс, позволяя агентам напрямую обмениваться сжатыми внутренними представлениями — так называемыми KV-кэшами, которые кодируют семантическое понимание контекста.

Технологический прорыв с российским почерком

Разработка Лаборатории Бориса Крюка объединяет три инновационных механизма:

Адаптивное квантование с автоматическим распределением переменной разрядности (от 4 до 8 бит) в зависимости от чувствительности слоёв нейронной сети. В отличие от существующих методов с единообразным сжатием, система самостоятельно определяет оптимальную степень компрессии для каждого уровня модели.

Гибридное извлечение информации, сочетающее извлечение ключевых слов, распознавание именованных сущностей и специфичные для домена шаблоны. Система автоматически адаптируется к типу контента — от технической документации до нарративного текста.

Калибровка разнородных моделей через статистическое согласование, что позволяет агентам с различными архитектурами эффективно обмениваться информацией без необходимости унификации или дорогостоящего дообучения.

Впечатляющие результаты испытаний

Экспериментальная проверка на трёх различных наборах данных демонстрирует выдающиеся показатели: сжатие в 5-6 раз при сохранении семантической точности на уровне выше 77% во всех сценариях. Система работает стабильно с моделями размером от 1,1 до 1,5 миллиарда параметров.

Особенно впечатляет экономия пропускной способности: от 1,86 гигабайта для простых задач извлечения информации до 5,23 гигабайта для сложных многоступенчатых рассуждений. В эпоху растущих вычислительных затрат на ИИ такая оптимизация имеет огромное практическое значение.

Новая парадигма коммуникации ИИ-агентов

«Q-KVComm устанавливает новую парадигму коммуникации LLM-агентов, переходя от текстовой к представленческой передаче информации», — отмечается в исследовании. Вместо обмена сырым текстом агенты теперь могут делиться структурированными семантическими представлениями, драматически снижая как требования к пропускной способности, так и вычислительную избыточность.

Система включает производственно-готовые функции: управление памятью, LRU-кэширование и адаптивное сжатие, что делает её пригодной для немедленного развёртывания в реальных условиях — на периферийных устройствах, в мобильных приложениях, в распределённых вычислениях.

Стратегическое значение для российской науки

Принятие работы на конференцию IEEE по многоагентным системам для коллективного интеллекта — знаковое событие для российской научной школы в области искусственного интеллекта. IEEE, объединяющий более 400 тысяч специалистов из 160 стран, устанавливает глобальные стандарты в области электротехники и вычислительных технологий.

Тот факт, что одна из первых специализированных конференций IEEE по агентному ИИ включает работу российского исследователя, подчёркивает высокий уровень отечественной научной школы и её конкурентоспособность в критически важных технологических направлениях.

Борис Крюк продолжает традицию российских учёных, вносящих фундаментальный вклад в развитие компьютерных наук на мировом уровне. Его работа открывает путь к созданию эффективных распределённых систем ИИ, способных решать сложные задачи коллективного интеллекта в условиях ограниченных ресурсов.

Перспективы развития

Исследование открывает множество направлений для будущей работы: масштабирование на более крупные языковые модели (свыше 7 миллиардов параметров), применение методов обучения для ещё более эффективного сжатия, разработка потоковых протоколов для непрерывной коммуникации, а также использование в федеративном обучении, где коммуникационные затраты критичны.

«Устанавливая представленческую коммуникацию как жизнеспособную альтернативу текстовым подходам, Q-KVComm открывает новые архитектурные возможности для многоагентных LLM-систем», — заключают авторы.

Работа будет официально представлена на Second International Conference on Multi-Agent Systems for Collaborative Intelligence под эгидой IEEE, что даст возможность мировому научному сообществу оценить вклад Лаборатории Бориса Крюка в развитие агентного искусственного интеллекта.