DataRobot связала свои open-source проекты с жизненным циклом ИИ-агентов

DataRobot рассказала, как за последние десять лет развивала свои open-source инициативы и как этот опыт связан с задачами при выводе ИИ-агентов в промышленную эксплуатацию. В компании говорят, что основные проблемы обычно возникают уже после демонстрации: выбранный workflow может оказаться не самым точным или дешевым, агенту трудно принимать решения в условиях неопределенности, а с ростом числа пользователей увеличиваются задержки и стоимость инференса.

Как сообщает DataRobot Blog, в компании считают эти сложности проблемами жизненного цикла агента, а не отдельных фреймворков. В материале выделяют три этапа: проектирование workflow, принятие решений во время выполнения и обслуживание агентов для большого числа пользователей. Под эти задачи DataRobot выпускала open-source инструменты на разных этапах развития платформы, начиная с обучающих материалов по predictive AI и заканчивая инфраструктурой для production-развертывания агентов.

В тексте также перечислены несколько проектов компании. Среди них, Pulumi provider и CLI для описания workflow как кода, Blueprint Workshop для программного создания и редактирования blueprints, а также DRUM framework, на базе которого работают Custom Models и Custom Tasks. Кроме того, DataRobot отмечает, что шаблоны агентов для CrewAI, LangGraph и LlamaIndex поставляются с интеграцией Pulumi по умолчанию.