Проблема «черных ящиков» в облаках
Современные AI-агенты (agentic workflows) становятся основой облачных сервисов, но их развертывание страдает от неэффективности. Разработчики вынуждены вручную прописывать сложные цепочки моделей и инструментов, а облачные провайдеры не видят внутреннюю структуру запроса, чтобы оптимально распределить вычислительные мощности. Это приводит к перерасходу энергии и денег.
Решение: Murakkab
Новая система Murakkab (от урду «составное целое») позволяет разработчику описать задачу на естественном языке. Система сама:
- Выбирает лучшие модели и инструменты из доступных.
- Определяет, какие этапы выполнять параллельно, а какие последовательно.
- Динамически настраивает конфигурацию «на лету» под приоритеты пользователя (скорость, точность или экономия).
Результаты тестирования
При тестировании на задачах видео-аналитики и генерации кода Murakkab показал выдающиеся результаты по сравнению с традиционными методами. Система использует лишь около 35% вычислительных ресурсов, что напрямую влияет на экологию и бюджет.
| Метрика | Результат Murakkab | Сравнение с традиционными методами |
|---|---|---|
| Вычислительные единицы | ~35% | 100% (база) |
| Энергопотребление | ~27% | 100% (база) |
| Стоимость развертывания | < 25% | 100% (база) |
| Баланс точность/энергия | Снижение энергии в 10+ раз | Потеря точности всего ~2% |
Почему это важно
Исследование, представленное на USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation, показывает путь к «зеленому» ИИ. Как отмечает ведущий автор Гохар Чаудри (Gohar Chaudhry), без интеллектуальной оркестровки ресурсов облачные провайдеры будут тратить колоссальные объемы энергии впустую. Murakkab решает эту проблему, делая масштабирование AI-агентов экономически и экологически устойчивым.
Источник: MIT News AI ↗