Про це повідомляє “Kreschatic” з посиланням на HackerNoon
Розвиток штучного інтелекту вже давно перейшов межу окремих експериментів і тестів. Сьогодні компанії прагнуть запускати повноцінні системи, що складаються з декількох спеціалізованих агентів. Але з’явилася нова проблема: інфраструктура, яка обслуговувала традиційні сервіси, не витримує навантаження й складності сучасних AI-рішень. Щоб забезпечити стабільність, масштабованість та безпеку, потрібен зовсім інший підхід — розподілене мислення системного рівня.
Така трансформація нагадує перехід від монолітних архітектур до мікросервісів, який відбувся десять років тому. Команди, що тоді стикалися з новими викликами, поступово створили сервісні сітки, брокери повідомлень та інші інструменти, які стабілізували розподілені системи. Зараз AI-галузь проходить через схожий етап, тільки з набагато вищим темпом змін і більшими ризиками.
Криза традиційної інфраструктури
Платформи, побудовані на HTTP-викликах, більше не справляються із задачами, де потрібне збереження контексту та координація між агентами. AI-моделі потребують обміну даними в режимі реального часу, підтримки довготривалих операцій і складної взаємодії між процесами. Синхронний підхід викликає помилки, що призводять до збоїв у всій системі.
Ще одна складність — фрагментація контексту. Коли агент не зберігає накопичену інформацію між сесіями або переходами, він втрачає «пам’ять» і ефективність. У багатьох компаній це призводить до зниження загального рівня інтелекту системи, навіть якщо окремі модулі працюють бездоганно.
Як змінюються вимоги до безпеки
AI-агенти часто обмінюються чутливими даними, а без належної архітектури безпеки це створює загрозу зловживань. Поширеною практикою залишається зберігання ключів доступу у змінних середовища, що відкриває шлях до ескалації привілеїв і несанкціонованого доступу. Такий підхід неприйнятний для систем, які працюють на критичних даних.
Використання розподілених систем з окремими ролями для споживачів і адміністраторів дозволяє чітко визначати доступ, автоматизувати управління сертифікатами і проводити повне аудитування всіх дій. Це рішення перевірене в інших галузях, але зараз воно починає входити в стандарт для AI-платформ.
Архітектурні обмеження як причина технічного боргу
Сучасні AI-системи часто змушують розробників створювати обхідні рішення: збирати інструменти в єдині блоки, реалізовувати динамічне завантаження або проєктувати власні внутрішні протоколи. Кожне таке рішення ускладнює обслуговування, додає точки відмови й знижує надійність.
Ключовим стає створення єдиного комунікаційного шару, що підтримує як синхронну, так і асинхронну передачу даних. Це дозволяє AI-системі працювати у гібридному режимі: запускати паралельні процеси, реагувати на події, а не лише відповідати на запити. Такий підхід робить взаємодію між агентами прозорою та керованою.
Рішення інфраструктурного рівня: нова основа для AI
Платформа KubeMQ-Aiway реалізує принципи розподілених систем на інфраструктурному рівні, забезпечуючи надійне підключення, передачу повідомлень та управління станом. Унікальність рішення полягає в тому, що воно усуває необхідність прямого з’єднання між усіма агентами, натомість пропонуючи централізований хаб.
Такий підхід дозволяє скоротити кількість з’єднань, централізувати моніторинг та спростити масштабування. Крім того, віртуальна реалізація MCP (Model-Context-Protocol) дає змогу логічно групувати інструменти без втрат у гнучкості. Це той самий принцип, який колись дозволив успішно управляти контейнерами в хмарних середовищах.
Ознаки готовності до масштабного впровадження
Оцінка готовності AI-платформи до реального використання включає низку важливих показників. Зокрема, система повинна забезпечувати повну спостережуваність — логування, трасування та метрики для складних сценаріїв з багатьма агентами. Без цього неможливо ефективно виявляти і вирішувати проблеми.
Також важлива здатність до горизонтального масштабування — і самої платформи, і окремих агентів. Це забезпечує гнучкість у використанні ресурсів відповідно до навантаження. Простота експлуатації теж є критичним фактором: чим менше ручних налаштувань і складних конфігурацій, тим швидше команда може перейти до продуктивної роботи.
Нагадаємо, раніше ми писали про те, що ШI-огляди змінюють пошук в Google.
