🌐Digest полезных материалов по ML
🤖Benchmarking of AI Agents

Тема AI-агентов сегодня становится актуальна как никогда. Копнула в сторону их оценки и собрала подборку материалов по бенмаркингу агентов.

1⃣Статья на Medium по введению в агентов
2⃣HumanEval и ruHumanEval - классика бенчмаркинга по оценки способностей моделей писать программный код
3⃣WebArena (статья) платформа для имитации работы Агента в Web среде. Пользователи могут создавать имитацию собственных сред, использовать реализованные на платформе инструменты оценки и тестировать модели на готовых задачах интегрированного в платформу бенчмарка.
4⃣AgentBench - самый популярный бенчмарк для оценки агентов. Позволяет оценивать модели на основе Chain-of-Thought в средах 8 типов, разделенных на три категории (Code-, Web- и Game-Grounded). Для оценки используются автоматические метрики (Success Rate, F1, Game Progress и т. п.), а общий скор получается усреднением метрик по всем задачам.
5⃣LLMArena - Арена для агентов, где модели соревнуются между собой в 7 игровых средах разного формата (командные игры, соревнования, настолки и т. п.), заданный с помощью текстового описания в виде набора из трех промптов (System prompt, Observation prompts, Action prompt). Рейтинг моделей строится по скиллам, оцениваемых с помощью TrueSkill.
6⃣AppWorld - бенчмарк, где агент выступает в роли виртуального ассистента, помогающего виртуальным пользователям выполнять повседневные дела через приложения (составить плейлист для тренировки, заказать пиццу, заплатить другу через splitwise и т. п.). Авторы заморочились и создали с помощью ChatGPT мини сообщество из 107 человек, полностью расписав информации о них в приложении так, чтобы весь граф общения согласовывался между людьми (если Петя записан к тренеру Васе, то у Васе стоит слот на тренировку с Петей в календаре)
7⃣AI Agent That Matter — большой обзор по бенчмаркингу агентов, авторы которого рассматривают вызовы при оценке агентов и среди них выделяют следующие 5:
➖AI agent evaluations must be cost-controlled.
➖Jointly optimizing accuracy and cost can yield better agent design.
➖Model developers and downstream developers have distinct benchmarking needs.
➖Agent benchmarks enable shortcuts.
➖Agent evaluations lack standardization and reproducibility.
Как итог они приходят к выводу, что при оценке агентов важно критично оценивать не только основную метрику, но и стоимость инференса, и оптимизировать эти величины совместно. Помимо этого, чтобы избежать читинга со стороны моделей важно, чтобы тест отличался по распределению/задачам/доменам от обучающих данных, а оценка на бенчмарке была максимально стандартизирована.

@mashkka_ds

#usefullinks #ml_на_пальцах #полезныематериалы #aiagents

🔟 Open‑source Deep Research Assistants 🤖

Глубокие исследовательские агенты — не просто чат‑боты, а полноценные ИИ‑ассистенты, способные искать информацию, взаимодействовать с инструментами, планировать и писать отчёты. Ниже — 10 мощных open‑source проектов, которые уже можно протестировать:

1. DeerFlow — модульная система от Bytedance: DeerFlow — open‑source фреймворк от Bytedance для создания модульных LLM-агентов.
Поддерживает:
- планирование действий,
- анализ кода,
- генерацию отчётов (включая Text-to-Speech),
- адаптивную интеграцию инструментов.
Создан для исследований, автоматизации и построения сложных агентных пайплайнов.
https://github.com/bytedance/deer-flow

2. Alita — самообучающийся агент с поддержкой Model Context Protocols (MCP), всё в одном модуле. Alita — агент, который сам придумывает, как ему расширить себя, не полагаясь на заранее написанные сценарии, и уже демонстрирует топовые результаты на сложных тестах.
https://github.com/CharlesQ9/Alita

3. WebThinker — автономный веб‑поиск с логикой "думай‑ищи‑пиши", RL‑обучением и глубокой навигацией
https://github.com/RUC-NLPIR/WebThinker

4. SimpleDeepSearcher — это лёгкий, но эффективный open‑source фреймворк от RUCAIBox, предназначенный для автономного веб-поиска через импровизированные многотуровые сессии:

- Использует Supervised Fine‑Tuning (SFT) вместо сложного RL, что значительно упрощает обучение и снижает вычислительные затраты
- Генерирует реалистичные траектории поиска и рассуждений, симулируя поведение пользователя в живом поисковом окружении .
- Критически отбирает данные по нескольким критериям качества: разнообразие запросов, сложность, структура ответов

5. AgenticSeek — приватный on‑device ассистент с выбором эксперта под задачу и голосовым управлением
https://github.com/Fosowl/agenticSeek

6. Suna — универсальный ассистент: браузер, CLI, работа с файлами, API, деплой
https://github.com/kortix-ai/suna

7. DeepResearcher — это комплексный open-source фреймворк от GAIR‑NLP, предназначенный для обучения LLM‑агентов, способных проводить глубокие исследования в автономном режиме, взаимодействуя с вебом. Использует несколько агентов‑браузеров, которые совместно исследуют веб и обрабатывают информацию
https://github.com/GAIR-NLP/DeepResearcher

8. Search‑R1 — агент на PPO/GRPO с поддержкой LLaMA3, Qwen2.5 и кастомных поисковиков. Агент учится эффективному циклу «думай — ищи — думай — отвечай» через RL, достигая важных улучшений в точности ответов и эффективности поиска.
https://github.com/PeterGriffinJin/Search-R1

9. ReCall — это фреймворк на основе RL, который учит LLM "должным образом" вызывать и комбинировать инструменты, используя сгенерированные задачи, без необходимости вручную собирать примеры вызовов — и всё это в открытом доступе.
https://github.com/Agent-RL/ReCall

10. OWL — мультиагентная система на CAMEL‑AI для динамического взаимодействия между агентами
https://github.com/camel-ai/owl

Агенты умеют планировать, взаимодействовать с браузером, запускать скрипты, интегрироваться с API и работать автономно.

Всё проекты — с открытым кодом. Можно изучить, собрать и доработать под свои задачи.

@ai_machinelearning_big_data

#ml #rl #aiagents #ai #agents

🔥 NVIDIA представила Universal Deep Research (UDR)

UDR — настраиваемый агент для глубокого ресёрча, который «оборачивается» вокруг любого LLM.

Почему это важно:
🟠**Гибкая настройка агента без кода** — UDR не ограничивает жёсткими сценариями, как большинство тулзов.
🟠Можно создавать, редактировать и комбинировать стратегии поиска и анализа.
🟠В репо есть примеры стратегий (minimal, expansive, intensive), но главная сила — в кастомизации под свои задачи.

По сути, это гибкий ресёрч-агент, который можно адаптировать под любой рабочий процесс.

🟢Project: https://research.nvidia.com/labs/lpr/udr
🟢Code: https://github.com/NVlabs/UniversalDeepResearch
🟢Lab: https://nv-dler.github.io

@ai_machinelearning_big_data

#NVIDIA #UDR #UniversalDeepResearch #AI #LLM #ResearchAgent #AIAgents #DeepResearch