Учёные из AIRi в составе международной команды вошли в топ-5 финалистов престижного соревнования по ИИ

Коллектив исследователей из AIRI, ИСП РАН, ИТМО и стартапа Coframe вошёл ^[1] в число финалистов Concordia Challenge ^[2] — соревнования, проведённого в рамках конференции NeurIPS, одной из самых престижных в области искусственного интеллекта ^[3].

Целью Concordia Challenge выступает разработка универсальных ИИ‑агентов, способных адаптироваться к разным сценариям и решать задачи во взаимодействии с другими агентами в физических, социальных и цифровых средах. Проекты участников оценивали по нескольким навыкам: ведению переговоров, выполнению обязательств, сотрудничеству и другим аспектам мультиагентного взаимодействия.

По словам ведущего научного сотрудника AIRI и ИСП РАН Ильи Макарова, создание подобных систем приближает исследователей к универсальным ИИ‑ассистентам, способным решать реальные проблемы, и открывает новые горизонты для мультиагентных симуляций.

Международная команда «in2AI» представила агентную архитектуру Mixture‑of‑Experts. Главным элементом разработки стал многоуровневый роутер, динамически выбирающий подходящего «эксперта» для каждой ситуации. Выборка осуществляется в ходе анализа поведения ^[4] других агентов и особенностей окружающей среды.Это позволяло эффективно повысить взаимодействие и адаптацию к изменяющимся условиям.

Кроме того, в ходе исследований «in2AI» обнаружила, что повышение эмоциональности агента помогло успешно отвлекать противников от их целей и сделать их более сговорчивыми. Разработка получила почётное упоминание от организаторов — Google DeepMind и Cooperative AI Foundation. Проект поддерживали образовательные программы ИТМО AI Talent Hub и Школы Анализа Данных.

Founding Engineer Coframe Алексей Коршук отметил, что взаимодействие исследователей из разных стран в рамках Concordia Challenge — это пример той самой кооперации, к которой учёные стремятся в разработке универсальных ИИ‑ассистентов. Научная команда также планирует интегрировать свои разработки в open‑source платформу, на базе которой проходило соревнование.