Исследователи представляют Alita, универсального агента, предназначенного для выполнения сложных задач посредством минимального предварительного определения и максимальной саморазвиваемости, избегая сильной зависимости от вручную предопределённых инструментов, характерной для многих существующих фреймворков.
- Alita использует лишь один компонент для прямого решения проблем, что повышает адаптивность и обобщающую способность в различных областях.
- Система автономно конструирует, уточняет и повторно использует внешние возможности, генерируя протоколы контекста моделей (MCP), связанные с задачами, из открытых источников.
- На валидационном наборе данных бенчмарка GAIA Alita достигает точности 75.15% pass@1 и 87.27% pass@3.
- Она набирает 74.00% pass@1 на Mathvista и 52.00% pass@1 на PathVQA, превосходя более сложные агентные системы.
Этот подход позволяет Alita эффективно масштабировать агентное рассуждение, сохраняя при этом более простую архитектуру по сравнению с предыдущими сложными подходами, основанными на инструментах.