Умное делегирование задач искусственному интеллекту
Intelligent AI Delegation
February 12, 2026
Авторы: Nenad Tomašev, Matija Franklin, Simon Osindero
cs.AI
Аннотация
Искусственные интеллектуальные агенты способны решать всё более сложные задачи. Для достижения более амбициозных целей им необходимо уметь осмысленно декомпозировать проблемы на управляемые подзадачи и безопасно делегировать их выполнение другим ИИ-агентам и людям. Однако существующие методы декомпозиции и делегирования задач основаны на простых эвристиках и не способны динамически адаптироваться к изменениям среды и надёжно обрабатывать непредвиденные сбои. В данной работе мы предлагаем адаптивную структуру для интеллектуального делегирования в ИИ — последовательность решений, включающих распределение задач, которая также предусматривает передачу полномочий, ответственности, подотчётности, чёткие спецификации ролей и границ, ясность намерений и механизмы установления доверия между двумя (или более) сторонами. Предлагаемая структура применима как к людям, так и к ИИ в роли делегирующих и делегируемых сторон в сложных сетях делегирования и направлена на формирование основ для разработки протоколов в зарождающейся агентной веб-среде.
English
AI agents are able to tackle increasingly complex tasks. To achieve more ambitious goals, AI agents need to be able to meaningfully decompose problems into manageable sub-components, and safely delegate their completion across to other AI agents and humans alike. Yet, existing task decomposition and delegation methods rely on simple heuristics, and are not able to dynamically adapt to environmental changes and robustly handle unexpected failures. Here we propose an adaptive framework for intelligent AI delegation - a sequence of decisions involving task allocation, that also incorporates transfer of authority, responsibility, accountability, clear specifications regarding roles and boundaries, clarity of intent, and mechanisms for establishing trust between the two (or more) parties. The proposed framework is applicable to both human and AI delegators and delegatees in complex delegation networks, aiming to inform the development of protocols in the emerging agentic web.