Агенты как новый тип нагрузки
Классические облачные приложения следовали предсказуемым путям «запрос-ответ», оптимизированным через контейнеры и динамическое масштабирование. AI-агенты меняют эту парадигму: они выполняют длительную, стратегическую работу (от написания кода до управления производством), путь которой динамичен и непредсказуем. Агент может работать часами или днями, чередуя этапы рассуждения, извлечения данных, использования инструментов и выполнения кода, сохраняя прогресс между шагами.
Проблема разрозненных слоев
Улучшение каждого слоя инфраструктуры (вычисления, хранение, сеть) по отдельности больше не обеспечивает нужной производительности. Агентам требуется:
- Вычисления: способность быстро реагировать на меняющиеся потребности (всплески мощности для рассуждений, паузы для ожидания других инструментов).
- Хранение: гарантия сохранения состояния и прогресса в длительных сессиях.
- Сеть: высокоскоростная передача данных между моделями, инструментами и бизнес-системами.
Ко-дизайн как ключ к успеху
Microsoft подчеркивает, что для реализации потенциала агентов необходим ко-дизайн кремния, вычислений, хранения и сетей как единой системы. Это позволяет:
- Избегать узких мест, когда мощные вычисления блокируются медленной передачей данных.
- Обеспечивать целостный обзор производительности, емкости и затрат.
- Оптимизировать всю рабочую нагрузку, а не отдельные компоненты.
Гибкость без операционной сложности
Разные задачи требуют разных подходов: клиентские агенты нуждаются в низкой задержке, а сложные рабочие процессы — в глубоком рассуждении. Интегрированная платформа Azure AI позволяет командам выбирать оптимальные модели, среды выполнения и кремний для каждой задачи, сохраняя при этом единый стандарт управления, мониторинга и оптимизации. Это снижает операционную сложность, возникающую при управлении множеством различных комбинаций технологий.
Примеры применения
Агенты уже используются для:
- Написания и валидации кода.
- Координации действий между различными системами.
- Балансировки запасов в реальном времени.
- Управления производственными операциями.
- Полного цикла миграции данных (от планирования до завершения).
Компании, такие как Levi Strauss & Co., уже начинают трансформацию бизнеса, готовя существующие бизнес-системы к интеграции с AI-агентами, что требует надежной и масштабируемой облачной инфраструктуры.
Источник: Azure AI Blog ↗