Как и зачем учить языковую модель работать с инструментами

Языковые модели хорошо понимают инструкции, умеют рассуждать и планировать, однако сами по себе ограничены текстовой генерацией. Они не имеют прямого доступа к актуальным данным, не гарантируют точных вычислений и не могут изменять состояние внешних систем. Эти возможности появляются у агентов, способных вызывать инструменты: обращаться к базам данных, работать в терминале, использовать приложения и сервисы через MCP и API. В докладе разберём, как научить языковую модель выбирать нужный инструмент, строить цепочки вызовов, корректно передавать аргументы и восстанавливаться после ошибок. Обсудим генерацию синтетических задач и особенности обучения с подкреплением на таких данных. Отдельно остановимся на результатах на открытых бенчмарках, сложностях измерения качества агентных систем, а также на прикладных сценариях использования.

Докладчик

Дарья Пугачева

Старший научный сотрудник группы "Обобщаемые системы ИИ" Института AIRI

Оппонент

Елисей Рыков

Исследователь-разработчик в Т–Банке