Современные требования к инфраструктуре для агентских AI-систем. Развертывание, поддержка и операционные расходы

1. Облачные или локальные вычислительные ресурсы (GPU, TPU, CPU-кластеры).
2. Системы хранения данных (БД, хранилища файлов и объектов, распределенные файловые системы). В 99% случаев агенты будут работать с данными, получаемыми из различных внешних источников и загружаемыми в RAG пайплайн. Изначально эти данные могут представлять собой текстовые или другие файлы, и для операций с ними очень популярны объектные хранилища, которые сами по себе максимально просты - сложности возникают, когда эти файлы нужно передавать в пайплайн для дальнейшей обработки, обычно в больших объемах. Для этого тоже есть популярные решения, такие как AWS Kinesis, Kafka, Airflow;
3. Сетевые решения для обмена данными внутри кластера. Агентская система включает несколько компонентов, часто это несколько моделей-агентов, каждый работает с назначенной ему группой задач. Сетевой обмен между ними представляет довольно нетривиальный процесс.
4. Оркестрация и управление контейнерами (Docker, Kubernetes).

Ввыбранная вами облачная платформа предоставляет из коробки, тем лучше она подходит для развертывания агентских AI-систем. Такие системы имеют тенденцию к масштабированию объемов данных и GPU ресурсов, так что вам будет жизненно необходимо иметь возможность увеличивать мощности по мере необходимости.

https://habr.com/ru/articles/