HANDBOOK.md: सिर्फ़ लंबे policy दस्तावेज़ एजेंट्स को भरोसेमंद तरीके से नियंत्रित नहीं कर सकते

 (arxiv.org)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 1 일 전 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • HANDBOOK.md 65 कार्यों का एक benchmark है, जो मापता है कि 20–124 पन्नों की कार्य-प्रक्रिया दस्तावेज़ीकरण लंबी अवधि और multi-tool काम के दौरान भी agent के व्यवहार को सीमित कर पाती है या नहीं
  • finance, medical claims, insurance, logistics और HR environments में हर task के लिए approver, threshold और procedure बदले गए, ताकि agent परिचित rules को reuse न करे और दस्तावेज़ को सीधे पढ़े
  • 11 providers के 30 model configurations के मूल्यांकन में, जहाँ पास होने के लिए सभी मानदंड पूरे करना ज़रूरी था, strict scoring में सबसे अच्छा configuration भी सिर्फ़ 36.2% तक पहुँचा, और ज़्यादातर frontier configurations 25% से नीचे रहे
  • agents ने बार-बार ऐसे patterns दिखाए जिनमें वे environment के अंदर आए अनुरोधों को higher-level policy से ऊपर रखते हैं, अनिवार्य checks के नतीजों को नज़रअंदाज़ करते हैं, लंबे काम के दौरान rules भूल जाते हैं, या जो compliance हासिल नहीं हुई उसे भी पूरा हुआ बताकर रिपोर्ट कर देते हैं
  • अगर सिर्फ़ एक मानदंड के उल्लंघन की अनुमति दी जाए, तो leading model का score लगभग दोगुना हो जाता है, जिससे पता चलता है कि ज़्यादातर काम पूरा करने के बावजूद वास्तविक environment में कोई एक अहम requirement छूट सकती है

enterprise काम को दोहराने वाला benchmark

  • HANDBOOK.md सीधे यह परखता है कि लंबे policy documents agent के बाद के actions को अंत तक नियंत्रित रखते हैं या नहीं
    • मौजूदा benchmarks आम तौर पर issue resolution, site navigation, workflow completion जैसी goal achievement को मापते हैं
    • जब लंबे और binding documents तुरंत आने वाले requests से टकराते हैं, तब भी वे behavior को constrain करते हैं या नहीं, इसका पर्याप्त मूल्यांकन नहीं हुआ था
    • मौजूदा policy-compliance evaluations छोटे और दोहराए जाने वाले policies का उपयोग करते थे, इसलिए model के लिए वर्तमान दस्तावेज़ पढ़े बिना बार-बार exposure से rules सीख लेने की संभावना थी
  • 65 tasks finance, medical claims, insurance, logistics और HR के 5 domains तथा 10 virtual companies को कवर करते हैं
    • हर environment में spreadsheets, PDFs और Office documents वाला workspace है, साथ ही mock email, Slack, calendar, Jira और Shopify services भी शामिल हैं
    • external services को Model Context Protocol(MCP) tools के रूप में दिया गया है
    • prompts रोज़मर्रा के हैं, जैसे “SOP के अनुसार आज के unread emails process करो”, और कठिनाई request से नहीं बल्कि उसे नियंत्रित करने वाले दस्तावेज़ से आती है
  • standard operating procedures domain experts ने लिखे हैं और इनकी लंबाई 20–124 pages है; इन्हें PDF, Word और HTML formats में दिया गया है
    • agent को लागू clauses ढूँढने होते हैं और औसतन लगभग 17 reasoning steps तथा 30 tool calls के दौरान उन्हें याद रखना होता है
    • सिर्फ़ आवश्यक actions ही नहीं, बल्कि वे conditions भी सही तरह लागू करनी होती हैं जहाँ policy काम रोकने की मांग करती है
  • हर domain के लिए 2, यानी कुल 10 base handbooks बनाए गए, और सभी tasks में approver names, thresholds और procedural details बदले गए
    • हर task में policy अलग है, इसलिए सिर्फ़ परिचित rules के साथ pattern matching करके इसे हल नहीं किया जा सकता
  • 824 programmatic criteria workspace और सभी external services की final state की जाँच करते हैं
    • EXPECTED-OUTPUT यह जाँचता है कि policy द्वारा माँगा गया action किया गया या नहीं
    • INCORRECT-BEHAVIOR यह सटीक count conditions तक जाँचता है कि कोई forbidden action या बिना माँगा गया side effect तो नहीं हुआ
    • scoring में LLM judge का उपयोग नहीं किया गया
  • tasks Harbor-format के containerized, resettable environments के रूप में दिए गए हैं, इसलिए इन्हें evaluation के साथ-साथ reinforcement learning environments के तौर पर भी इस्तेमाल किया जा सकता है

evaluation नतीजे और बार-बार होने वाली विफलताएँ

  • OpenHands-आधारित एक ही harness पर 11 providers और 30 model configurations का मूल्यांकन किया गया
    • strict scoring में, जहाँ सभी criteria पूरे करना ज़रूरी था, Claude Fable 5 की adaptive/max reasoning configuration 36.2% के साथ सबसे ऊपर रही
    • ज़्यादातर frontier model configurations 25% से नीचे ही रहे
  • अगर एक criterion fail होने की अनुमति दी जाए, तो top configuration का score लगभग दोगुना हो जाता है
    • इसका मतलब है कि agent अक्सर काम का ज़्यादातर हिस्सा पूरा कर लेते हैं, लेकिन वास्तविक environment में महत्वपूर्ण हो सकने वाली एक अनिवार्य शर्त फिर भी छूट जाती है
  • failures के दौरान domain, model family और reasoning-effort settings से परे मिलते-जुलते patterns बार-बार दिखे
    • policy की जगह environment के भीतर मौजूद plausible requests को प्राथमिकता देना
    • अनिवार्य checks करने के बाद भी उनके नतीजों के उलट action करना
    • लंबे task flow में rules की बारीकियाँ बिगाड़ देना या खो देना
    • जो policy वास्तव में पूरी नहीं हुई, उसके बारे में final report में compliance का दावा करना
  • सभी tasks, environments, evaluation criteria और harness public repository में उपलब्ध हैं
    • इससे यह मापा जा सकता है कि लंबे policies पाने वाले agents वास्तव में deployment environments में अंत तक उनका पालन करते हैं या नहीं

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 1 일 전
Hacker News की राय

  • भले ही 10 लाख token context सपोर्ट करने का विज्ञापन किया जाए, इसका मतलब यह नहीं कि उतना इस्तेमाल करना वांछनीय है या ठीक से काम करेगा
    model और KV cache की अत्यधिक quantization, कमजोर sampler और नियंत्रण विकल्पों को हटाने की वजह से यह समस्या जारी रहने की संभावना बड़ी है। मेरा मानना है कि local inference से खुद नियंत्रण करने पर आम LLM खामियों का बड़ा हिस्सा हटाया जा सकता है

    • consumer hardware पर चल सकने वाले local LLM में भी वही खामियां हैं, और settings बदलने से सब हल नहीं होता
      frontier models के सबसे करीब Kimi K3 को खुद host करने के लिए किसी बड़े शहर में अच्छे घर जितना बजट चाहिए। मुझे local models पसंद हैं और मैं उन्हें इतना चलाता हूं कि office compute heat से गर्म हो जाता है, लेकिन यह सोचना कि local LLM सारी सामान्य खामियां हल कर देगा, सिर्फ wishful thinking है
      उल्टा, local models और घर पर न चलाए जा सकने वाले बड़े models में भी frontier models की तुलना में long-context performance degradation ज्यादा था, और fp16/bf16 में भी practical context length की सीमा कम थी
    • संगठन में AI agents विकसित करते समय हम model context window का अधिकतम 50% ही इस्तेमाल करते हैं, और large-context models के लिए 25% से ऊपर न जाने की सलाह देते हैं
      इसलिए जब “10 लाख token context window” दिखता है, तो मैं असल उपयोगी दायरा 2.5 लाख tokens मानता हूं
    • समझ नहीं आता कि local model होने से समस्या क्यों गायब हो जाएगी। यह cloud बनाम local का फर्क नहीं, बल्कि सभी LLMs की खामी है, और यहां test किए गए local models भी fail हुए
    • needle-finding benchmark बस इतना दिखाता है कि extended context के उस हिस्से तक “access किया जा सकता है या उसे address किया जा सकता है”
      लेकिन समझ नहीं आता कि attention heads की संख्या पर चर्चा क्यों नहीं होती। heads सीमित हैं और model एक साथ अधिकतम N चीजों पर ही ध्यान दे सकता है, इसलिए long context support की एक ऊपरी सीमा होना तय है। context जितना लंबा होगा, ध्यान खोने वाली चीजें और प्रति-token head resource management का बोझ उतना बढ़ेगा
    • पिछले साल GPT-OSS 20B के mxfp4 4-bit quantized model से test किया था; उसने 128k context का दावा किया, लेकिन लगभग 32k characters से recall performance खराब होने लगी
      dictionary file के filler text से पहले simple hash डालकर prompt के अंत में सिर्फ वही hash लौटाने को कहा, लेकिन 32k characters से आगे गलत characters या पूरा hallucinated hash output किया। सिर्फ बड़ा context size क्षमता, prompt adherence या बाकी quality का माप नहीं हो सकता

  • इस benchmark में अच्छा score पाने वाले models superhuman capability का दावा कर सकते हैं। क्योंकि इंसान भी लंबी policy document अचानक पाकर उसे ज्यों का त्यों लागू करने में बहुत कमजोर होते हैं
    models को जरूरत से ज्यादा मानवीय रूप नहीं देना चाहिए, लेकिन failure के कारण इंसानों जैसे हो सकते हैं। working memory सीमित होती है, एक साथ ध्यान देने वाली चीजों और reasoning depth की भी सीमा होती है, और असल दुनिया की policies अक्सर document के हिसाब से सीधे enforce करने के लिए लिखी नहीं जातीं या exception conditions पर्याप्त रूप से स्पष्ट नहीं होतीं
    इंसानों पर mock case training और practical feedback जैसी RLHF के बराबर प्रक्रिया लागू की जाती है। किसी नए कर्मचारी को 124-page policy document देकर पहले ही काम से उसे सही लागू करने या पहले महीने भर लगातार पालन करने की उम्मीद नहीं की जाती

    • इंसानों में फर्क यह है कि वे सीखते हैं। नया कर्मचारी पहले दिन organization policy न मान पाए, तो भी 3 महीने या 3 साल बाद स्थिति बदल जाती है
      इसके विपरीत, LLM को अपने-आप fine-tune करने या execution environment सुधारकर organization goals बेहतर हासिल कराने का कोई reasonable तरीका अभी नहीं है। वे अब भी average situations के हिसाब से बने common weights और execution environment policies के अधीन हैं
    • behavior policies को लगातार बढ़ते KV cache context में नहीं, बल्कि model weights में होना चाहिए
      policy document को संकरी memory में ठूंसने की बजाय online learning या post-training से उसे मौजूदा weights में शामिल करना बेहतर है। सोचता हूं कि क्या हर conversation turn पर वस्तुतः pre-training जारी रखे बिना computed context से weight deltas निकालकर context खाली करने का कोई तरीका है
    • इंसानों के लिए सबसे असरदार तरीका declarative document पूरा साथ रखने के बजाय, task-specific procedure scripts में relevant document हिस्सों को refer करना है
      AI को भी insurance workflows आदि में agent technology लागू कर इसी तरह structure किया जाए तो शायद यह बहुत बेहतर काम करेगा
    • शायद वजह यह है कि policies में बहुत ज्यादा contradictions और ambiguity होती हैं। इंसान भी सारे rules एक साथ लागू नहीं करते, इसलिए चीजें किसी तरह काम करती हैं
    • AI को workplace में grow करना है तो उसे procedures अक्षरशः follow करने होंगे, लेकिन Claude Code दूसरी turn से ही “commit मत करो” वाली instruction भूल जाता है
      Claude Code एक बेहतरीन model के ऊपर रखा गया general-purpose और खराब execution environment है, इसलिए bureaucratic procedures के अनुकूल नहीं है, और Opus 4.6 के peak के बाद से इसकी capability भी लगातार खराब होती लगती है

  • Claude instructions को करीब 10 मिनट तक बहुत अच्छी तरह follow करता है, लेकिन उसके बाद पहले बताई गई बातों को ignore करता लगता है
    CLAUDE.md में huge comments न लिखने और existing functionality का इस्तेमाल करने जैसी clear और strong instructions डालने पर भी actual work में वह हैरान करने वाली जल्दी उन्हें skip कर देता है। वहीं, काम के दौरान prompt से फिर याद दिलाया जाए तो काफी बेहतर करता है
    कभी वह अच्छी तरह follow करता है और कभी पूरी तरह ignore कर चीज बिगाड़ देता है, इसलिए CLAUDE.md में rules लगातार जोड़ते रहने की इच्छा को मैं रोक रहा हूं

    • लेख में मुद्दा पांच prompts पहले की बात भूलना नहीं, बल्कि policy document compliance है। उल्टा, CLAUDE.md में items लगातार जोड़ना ही लेख के topic के ज्यादा करीब है
    • root Claude.md में केवल कुछ global top-level rules रखकर, और subfolders के module-specific claude.md में specific rules रखकर अच्छे results मिले
      साथ में rule-based custom /code-review skill का इस्तेमाल कर implementation के दौरान छूटे items भी check और enforce किए
    • मेरा मानना है कि static instructions लगातार refer की जाने वाली usage documentation नहीं, बल्कि उस project type के हिसाब से model को starting point पर tune करने के लिए हैं
      current instructions के साथ align करते रहने की भूमिका coding execution environment निभाता है, और local models में यह फर्क खास तौर पर स्पष्ट है

  • एजेंटिक AI एक ऐसी क्षमता है जिसे post-training चरण में synthesized domain-specific agent datasets पर बड़े पैमाने की reinforcement learning करके कृत्रिम रूप से जोड़ा गया है
    अगर किसी खास guideline या use case पर post-train नहीं किया गया, तो यह ठीक से काम नहीं करता। LLMs coding agent tasks में खास तौर पर मजबूत इसलिए भी हैं क्योंकि उनके निर्माता उस workflow को गहराई से समझते हैं और उसे पर्याप्त रूप से train करा सकते हैं
    असली समाधान शायद अपने-अपने agent use cases के हिसाब से आसानी से fine-tune करना होगा, लेकिन इसके लिए बड़ी कंपनियों को अपने काम करने के तरीके पर विशाल datasets बनाने होंगे, और लगता नहीं कि कोई पहले आगे आना चाहेगा
    लंबे context में RoPE positional encoding extension की वजह से शुरुआती tokens को सटीक रूप से retrieve करना कठिन होता है, और Kimi या DeepSeek जैसे जो इसका उपयोग नहीं करते वे भी शुरुआती context को बहुत compress कर देते हैं, इसलिए सटीक जानकारी खो जाती है
    default तरीका यह होना चाहिए कि बड़े cached system prompt और केवल dynamic data वाले user prompt से one-shot tasks बनाए जाएं, और उन्हें चला सकने वाला सबसे सस्ता model इस्तेमाल किया जाए। पहले स्पष्ट step-by-step one-shot prompt graph बनाना चाहिए और फिर भी समाधान न मिले तभी agent इस्तेमाल करना चाहिए—यह ज्यादा सटीक और सस्ता होगा, लेकिन सब कुछ AI पर छोड़ने की तुलना में ज्यादा मेहनत मांगता है

    • जानना चाहूंगा कि one-shot prompt graph से ठोस रूप से क्या मतलब है
    • Kenny Rogers के गीत “जीवित रहने का राज यह जानना है कि क्या छोड़ना है और क्या संभालकर रखना है” की तरह इंसानों का context भी AI की तरह सीमित होता है
      फर्क यह है कि इंसान कम-से-कम कभी-कभी यह आंक सकते हैं कि कौन-सी जानकारी ज्यादा महत्वपूर्ण होगी और उसे context में प्राथमिकता से रख सकते हैं
    • मुझे लगा था कि यह व्यापक रूप से ज्ञात तथ्य है कि Claude Code coding में इसलिए अच्छा हुआ क्योंकि Anthropic ने Mercor जैसी कंपनियों से भारी मात्रा में coding data खरीदा

  • कुछ साल पहले आए “Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts” https://arxiv.org/abs/2307.03172 के निष्कर्ष आज भी सही लगते हैं
    यह “Engineering for Bounded Cognition” में चर्चा की गई मानव working memory की सीमाओं से मिलता-जुलता है—यह इसकी प्रमुख observations में से एक थी

  • लंबे policy documents इंसानों के लिए भी कठिन होते हैं। अलग training के बिना 180-page HR handbook, fire codes, OSHA safety rules, FCC regulations और U.S. Code—सब कुछ याद रखना संभव नहीं
    अगर गलत काम करने पर जेल जाने जैसा बड़ा जोखिम हो, तो policy exception की अनुमति दे भी तो कुछ न करने का विकल्प चुना जाता है। जोखिम छोटा हो तो सबसे आसान path के लिए policy को पूरी तरह ignore कर दिया जाता है

    • तो समाधान क्या है, यह जानना चाहूंगा। यहां discretion गायब लगती है, और शायद अलग discretion-judgment model की जरूरत हो सकती है

  • AI लगातार मेरे लिखे rules तोड़ रहा था, इससे परेशान होकर मैंने Claude से उसके अपने records खंगालने को कहा, तो पता चला कि एक बार rule तोड़ने के बाद आगे violations की probability बढ़ गई थी
    अच्छे examples की नकल कराने वाली few-shot learning के उलट, लगता है कि context में rule violations और corrections जमा होते जाने से उलटे violation की संभावना बढ़ती है
    rules को prompt या CLAUDE.md में डालकर, या बिल्कुल न डालकर, नई sessions में छोटे tests किए तो नई sessions में Opus 4.8, 5, Fable—सभी ने position से फर्क पड़े बिना अच्छे से पालन किया। Opus 4.8 भी, जो सामान्य बातचीत में हमेशा rules तोड़ता था, वैसा ही निकला
    मुझे शक था कि लंबा context rule-following को खराब करता है, लेकिन लंबी बातचीत दोहराना कठिन था इसलिए verify नहीं कर पाया; इस paper ने वह सवाल सुलझा दिया। model rule check चला कर violations सही से ढूंढ ले, फिर भी narrative हिस्सा कभी-कभी पुराने गलत output पर अड़ा रहता है
    अभी मैं अलग hooks या post-checks से सुधारता हूं। generation के दौरान model से ही सुधार कराने पर narrative या main generation हिस्सा कभी-कभी अपने ही मिले rule errors को reject कर देता है

    • LLMs से पहले भी nearest unblocked area problem था, जहां एक समस्या रोकते ही तुरंत बगल की दूसरी समस्या या उसी समस्या तक लौटने वाला दूसरा path मिल जाता है
      model लंबी अवधि का behavior नए सिरे से सीख सकता है, इसलिए context को बड़ा बदले बिना सिर्फ behavior modify करना कठिन है

  • Claude में RULES.md पढ़कर हर prompt के आगे लगाने वाला inject_rules.py UserPromptSubmit hook के रूप में इस्तेमाल किया, तो context भर जाने पर rules धुंधले पड़ने की समस्या कम हुई
    prompt tokens थोड़े तेजी से खर्च होते हैं, लेकिन total token usage उलटे घट गया और Pro पर भी इस्तेमाल किया जा सकता है। perfect नहीं है, लेकिन बेहतर है, और Claude desired behavior में बाधा डालने वाली बातें गढ़े नहीं, इसके लिए memory clear करना भी मदद करता है
    RULES_PATH RULES.md की ओर point करता है, और encoding='utf-8-sig' से पढ़कर BOM हटाता है। इसके बाद hookSpecificOutput.hookEventName = "UserPromptSubmit" और सभी rules को additionalContext में रखे JSON को standard output पर भेजता है
    preamble में लिखा है कि इस turn पर भी rules लागू हैं और unrequested content उठाने से पहले rule 33 की पांच checks चलाएं। OSError आए तो चुपचाप 0 return करता है, ताकि rules file न होने पर भी वह turn चलता रहे

    • हर बार सभी rules inject करने के बजाय response hook से output check करके path से भटकने पर ही rules inject करने के तरीके की तुलना में इसका क्या फायदा है, यह जानना चाहूंगा

  • यह लेख बड़े पैमाने की specification-driven development में भी संभावित समस्या दिखाता है। हाल में जो समस्या स्पष्ट रूप से समझ नहीं पा रहा था, वह है agent implementation का specification से धीरे-धीरे भटक जाना

    • मैंने भी वही phenomenon देखा और उसे vision drift कहना शुरू किया
      मेरे बनाए issue tracker में board time travel support है, इसलिए यह इस समस्या के लिए अच्छा fit था। :replay 4h जैसी command से पिछले घंटों में workflow कैसे बदला, यह एक नजर में देखा जा सकता है और desired previous state checkout की जा सकती है
      details https://dev.to/ljtn/vision-drift-addressing-the-next-problem... पर लिखी हैं
    • बड़ी specification और agent implementation के बीच drift बहुत बड़ा है। काफी testing की है, लेकिन model type से अलग Fable या Sol भी बहुत-सी details miss करते हैं और भटक जाते हैं
      specification और implementation के gap को बंद करने और implementation को specification से match कराने वाला http://engine.build बना रहा हूं। अपने हाथ से code में complex problem solve करने जैसी satisfaction तो नहीं है, लेकिन clear specification लिखना और problem पर गहराई से सोचना भी काफी संतोषजनक है

  • Sonnet 4.6 इस्तेमाल करते हुए कुछ महीने पहले यह व्यवहार देखा था। एक personal project में token count घटाने के लिए code comments पर सख्त rules लगाए थे
    किसी version से Claude ने CLAUDE.md में दिए explicit instructions को ignore करके ticket और दूसरे tasks का reference देने वाली बहुत बड़ी comments डालना शुरू कर दिया
    इसके बाद मैंने car assembly line के floor manager की तरह develop करना शुरू किया। main session CLAUDE.md वगैरह की knowledge से implement करता है, और कई highly specialized sub-agents सिर्फ एक concern संभालते हैं—comments पर रोक/उन्हें न्यूनतम रखने जैसे rules enforce करते हैं या final result में उन्हें reflect करते हैं