בעיית יכולת הסוכן: חיזוי פתרון בעזרת תורת המידע

בעידן הסוכנים האוטונומיים, השאלה המרכזית היא: מתי כדאי להפעיל סוכן AI על משימה? מאמר חדש ב-arXiv מציג את 'בעיית יכולת הסוכן' (ACP), מסגרת תיאורטית חדשנית לחיזוי יכולת פתרון בעיות תחת אילוצי משאבים. במקום cliffhangers ניסויים, ACP מתבססת על תורת המידע: סוכן זקוק לכמות מידע I_total ביטים כדי לזהות פתרון, וכל פעולה מספקת I_step ביטים בעלות C_step. העלות האפקטיבית C_eff = (I_total / I_step) × C_step מנבאת את דרישות המשאבים עוד לפני תחילת החיפוש. ACP מגדירה את פתרון בעיות כתהליך רכישת מידע. המחברים מוכיחים כי C_eff מהווה גבול תחתון לציפיית העלות בפועל, ומספקים גבולות עליונים הסתברותיים צמודים. בניסויים, תחזיות ה-ACP עוקבות אחר ביצועי הסוכנים בפועל, ומגבילות את מאמץ החיפוש תוך שיפור יעילות על פני אסטרטגיות תאוותניות אקראיות. המסגרת חלה על זרימות עבודה מבוססות LLM ועל סוכנים מתקדמים, ומאחדת עקרונות מלמידה פעילה, אופטימיזציה בייסיאנית ולמידת חיזוק דרך עדשה אחת של תורת המידע. המודל מאפשר תכנון מראש: לפני השקעת משאבים, אפשר להעריך אם סוכן יצליח. זה רלוונטי במיוחד לעסקים שמשתמשים בסוכנים אוטונומיים לאוטומציה, שם כל פעולה עולה כסף או זמן. לדוגמה, בסביבות מורכבות כמו ניתוח נתונים או קבלת החלטות, ACP עוזרת להימנע מכשלונות יקרים. המסגרת מחברת בין תחומים: מלמידה פעילה שבה בוחרים דוגמאות מועילות, דרך אופטימיזציה בייסיאנית שממקסמת מידע, ועד למידת חיזוק שבה פעולות בונות מדיניות. בישראל, שבה חברות כמו Mobileye ו-Wiz משלבות AI מתקדם, ACP יכולה לשפר אמינות סוכנים, להפחית עלויות פיתוח ולהאיץ אימוץ טכנולוגיות אוטונומיות. לסיכום, ACP מציעה כלי פרקטי למפתחים ומנהלי טכנולוגיה: השתמשו בגבולות המידע כדי להחליט מתי להפעיל סוכן. כיצד תיישמו זאת בפרויקט הבא שלכם? המאמר זמין ב-arXiv:2512.07631.