Как выбор инфраструктуры влияет на запуск AI-агентов в продакшене

Развертывание AI-агентов в рабочей среде требует иной инфраструктуры, чем запуск обычных моделей или API. Как отмечает Towards AI, агенты поддерживают состояние, выполняют многошаговые процессы, вызывают внешние инструменты и могут работать с чувствительными данными. Из-за этого архитектурные решения напрямую влияют на стоимость, задержки, безопасность, соответствие требованиям и масштабирование системы.

Автор выделяет три подхода к продакшен-развертыванию: облачный, self-hosted и гибридный. В облачной модели оркестрация, модели, инструменты и хранилища памяти работают на инфраструктуре провайдера. AWS, Azure и Google берут на себя масштабирование, оркестрацию и поддержку доступности. Это помогает быстрее перейти от прототипа к рабочему запуску и не заниматься настройкой GPU и inference-серверов.

У облачного подхода есть и ограничения, связанные с контролем данных. В статье говорится, что через инфраструктуру провайдера проходят запросы, ответы инструментов и данные памяти агента. Для сценариев с финансовой, медицинской или конфиденциальной корпоративной информацией это может быть критично.

Автор отдельно подчеркивает отличие агентов от статичных моделей. Они способны многократно повторять цикл анализа, вызова инструментов и обработки результатов в рамках одного пользовательского запроса. По данным материала, таких циклов может быть от пяти до двадцати.