LoongFlow: как настроить фреймворк для автономного AI-исследования на 2026 год

LoongFlow — это не просто ещё один фреймворк. Это попытка заставить ИИ думать как исследователь

Представьте, что у вас есть ассистент, который не просто выполняет задачи, а сам придумывает новые эксперименты, анализирует результаты и корректирует стратегию. LoongFlow — именно такой инструмент. Он соединяет предсказательную мощь LLM вроде GLM-4.7 с систематическим поиском эволюционных алгоритмов.

Архитектура называется Plan-Execute-Summarize. Сначала LLM-планировщик генерирует «план» — набор потенциально эффективных конфигураций или промптов. Затем система выполняет эти планы параллельно. Наконец, LLM анализирует результаты и решает, какие «особи» оставить для следующей «эволюционной» итерации.

Установка, которая не сломает вам систему

LoongFlow написан на Python, но его зависимости — это минное поле. Вот как пройти его без взрывов:

# Клонируем репозиторий (актуальный на 2026)
git clone https://github.com/baidu-research/loongflow
cd loongflow

# Создаём виртуальное окружение — обязательно!
python3.11 -m venv venv  # LoongFlow требует Python ≥3.11
source venv/bin/activate

# Устанавливаем с зависимостями для CUDA 12.4
pip install -e ".[cuda]"  # Если нет GPU, уберите [cuda]

# Проверяем установку
python -c "import loongflow; print(loongflow.__version__)"

Конфигурация: где спрятаны главные рычаги

Основной файл конфигурации — config.yaml. Вот его критически важные секции:

# config.yaml (фрагмент)
evolution:
  algorithm: "map-elites"  # MAP-Elites — лучший выбор для разнообразия
  population_size: 50
  generations: 100
  mutation_rate: 0.15
  crossover_rate: 0.25

llm_planner:
  model: "glm-4.7-128k"  # Или "gpt-4.5-turbo", "claude-3.7-sonnet"
  api_base: "http://localhost:8080"  # Для локальных моделей
  temperature: 0.7  # Не ставьте выше 0.8 — будет генерировать бред
  max_plan_length: 5  # Сколько шагов в одном плане

executor:
  parallel_workers: 4  # Зависит от вашего железа
  timeout_seconds: 300
  retry_attempts: 2

Параметр algorithm — это сердце системы. MAP-Elites (актуальная реализация 2025 года) поддерживает разнообразие решений. Если вам нужен pure performance — поставьте "cma-es". Но тогда потеряете exploratory power.

Интеграция с локальными LLM: обходим подводные камни

LoongFlow умеет работать с локальными моделями через llama.cpp или аналогичные бэкенды. Но есть нюанс:

# пример integration.py
from loongflow.integrations import LocalLLMBackend
from loongflow.evolution import EvolutionaryOptimizer

# Инициализируем бэкенд для GLM-4.7
# Важно: используйте актуальный llama.cpp с поддержкой GLM-4.7!
backend = LocalLLMBackend(
    model_path="/path/to/glm-4.7-q4_k_m.gguf",
    n_ctx=128000,  # Контекст GLM-4.7
    n_gpu_layers=-1,  # Все слои на GPU
    # Критичный параметр для производительности:
    n_threads=6,  # НЕ используйте -1! Это ломает производительность
    # Подробнее в статье про llama.cpp
)

optimizer = EvolutionaryOptimizer(
    backend=backend,
    config_path="config.yaml",
    # Логирование обязательно — иначе не поймёте, что пошло не так
    log_dir="./loongflow_logs",
    enable_tensorboard=True  # Визуализация в реальном времени
)

Параметр n_threads — частая ошибка. Многие ставят -1 (автоматическое определение), но в llama.cpp 2026 года это может давать обратный эффект. Лучше указать явно количество физических ядер минус 2.

Если вы работаете с очередью запросов к локальной LLM, интегрируйте LLMeQueue — это спасёт от deadlock'ов при параллельном выполнении.

Запускаем первый эксперимент: оптимизация промптов

Допустим, мы хотим оптимизировать промпты для классификации текстов. Базовый сценарий:

from loongflow.tasks import PromptOptimizationTask

# Определяем задачу
task = PromptOptimizationTask(
    base_prompt="Классифицируй текст по тональности:",
    dataset_path="./reviews.csv",
    target_metric="f1_score",  # Что максимизировать
    # Ограничения для LLM-планировщика
    constraints={
        "max_length": 200,
        "must_include": ["тональность", "классификация"],
        "forbidden_words": ["отлично", "ужасно"]  # Чтобы избежать шаблонов
    }
)

# Запускаем оптимизацию
history = optimizer.optimize(
    task=task,
    n_iterations=50,
    # Callback для сохранения чекпоинтов
    checkpoint_callback=lambda gen, pop: save_checkpoint(gen, pop),
    # Early stopping если 10 поколений без улучшений
    early_stopping_patience=10
)

# Анализируем результаты
best_prompt = history.get_best_solution()
print(f"Лучший промпт: {best_prompt['prompt']}")
print(f"Метрика: {best_prompt['f1_score']:.4f}")

LoongFlow сохраняет всю историю эволюции. Вы можете визуализировать, как менялась «популяция» промптов, какие мутации оказались успешными, а какие — тупиковыми.

Сравнение с альтернативами: почему LoongFlow, а не…

LoongFlow бьёт AlphaEvolve в задачах, требующих креативности. Где нужно не просто подобрать параметры, а изобрести новую структуру промпта или пайплайна. Но за эту гибкость платите сложностью настройки.

Практические примеры: что можно делать прямо сейчас

1. Оптимизация пайплайнов подготовки данных. LoongFlow может исследовать разные стратегии аугментации, очистки, балансировки — и находить оптимальные последовательности операций. Интегрируйте с DataFlow для воспроизводимости.

2. Поиск уязвимостей в промпт-инжиниринге. Настройте LoongFlow на поиск промптов, которые «ломают» вашу LLM — заставляют генерировать нежелательный контент или раскрывать системные промпты. Это стресс-тест в автоматическом режиме.

3. Генерация diverse тестовых данных. Вместо того чтобы вручную придумывать edge cases, позвольте LoongFlow эволюционировать начальный набор тестов — он найдёт сценарии, которые вы бы упустили.

Кому подойдёт LoongFlow в 2026 году?

Исследователи в области AI, которые устали вручную перебирать сотни конфигураций. LoongFlow автоматизирует exploratory phase.

Инженеры промпт-инжиниринга в компаниях, где качество промптов напрямую влияет на бизнес-метрики. Особенно если нужно адаптироваться к дрифту модели или данным.

Команды, разрабатывающие автономных AI-агентов. LoongFlow — это прототип «мета-когниции», где агент улучшает собственные стратегии. Посмотрите также RLM для управления контекстом.

А вот кому не подойдёт: если вам нужно просто подобрать learning rate для нейросети — возьмите Optuna. Если нужен готовый продакшен-пайплайн — посмотрите на Kubeflow. LoongFlow для задач, где пространство поиска сложное, многомерное и плохо формализуемое.

Что будет дальше? Прогноз на 2026-2027

Baidu анонсировала интеграцию LoongFlow с их новой архитектурой Cerebellum (Early Exit + Dynamic RoPE). Это позволит оптимизировать не только промпты, но и саму инференс-конфигурацию LLM — подбирать оптимальные параметры для конкретной задачи. Представьте: LoongFlow находит не только лучший промпт, но и оптимальные параметры Cerebellum для его выполнения.

Второе направление — мультимодальность. Сейчас LoongFlow работает в основном с текстом. Но в roadmap есть поддержка эволюции мультимодальных промптов (текст + изображение + аудио). Это откроет двери для автономного дизайна, например, генерации интерфейсов или рекламных материалов.

Главный вызов — интерпретируемость. LoongFlow находит решения, но не всегда понятно, почему они работают. В следующих версиях обещают «объясняющий модуль», который будет генерировать human-readable rationale для найденных решений.

Если вы начинаете проект сейчас — закладывайте возможность миграции на LoongFlow 3.0. По слухам, там перепишут API, но добавят backward compatibility через адаптеры.