TL;DR: Создание AI-агентов стало доступным благодаря современным моделям, но их запуск и управление в продакшене остаются сложными. Платформа Vercel предлагает инструменты для автоматизации инфраструктуры, безопасности и масштабирования, позволяя компаниям сосредоточиться на решении бизнес-задач.
Введение
Современные AI-модели, такие как Claude, позволяют создавать сложных агентов за считанные минуты. Однако их запуск в продакшене требует глубоких знаний в области DevOps, безопасности и оптимизации затрат. Это создает проблему “shadow IT”, когда сотрудники создают агенты, не учитывая долгосрочные последствия их эксплуатации.
Основная часть
Почему запуск агентов сложен?
Создание агента — это только начало. Основные сложности возникают на этапе его запуска:
- Безопасность: Агенты могут выполнять чувствительные операции, требующие изоляции.
- Масштабируемость: Вычислительные ресурсы должны адаптироваться к нагрузке.
- Наблюдаемость: Необходимо отслеживать поведение агентов для оптимизации их работы.
Пример: внутренний агент d0 от Vercel
d0 — это текстовый SQL-движок, который позволяет сотрудникам задавать вопросы на естественном языке и получать ответы из хранилища данных. Его успех обусловлен платформой Vercel, которая автоматизирует ключевые аспекты эксплуатации:
steps:
- name: "Определение уровня доступа"
action: "check_permissions"
- name: "Генерация SQL"
action: "generate_sql"
- name: "Выполнение запроса"
action: "execute_query"
retries: 3
Ключевые компоненты платформы Vercel
- Sandboxes: Изолированные среды для выполнения кода, предотвращающие утечки данных.
- Fluid Compute: Автоматическое масштабирование ресурсов для минимизации затрат.
- AI Gateway: Управление моделями с балансировкой нагрузки и контролем бюджета.
- Workflows: Оркестрация сложных процессов с автоматическим восстановлением.
- Observability: Подробные метрики для анализа производительности агентов.
Практическое применение
Примеры использования агентов в Vercel:
- Аналитика: d0 предоставляет доступ к данным для всех сотрудников.
- Поддержка клиентов: Агент обрабатывает 87% начальных запросов.
- Обнаружение злоупотреблений: Автоматическая идентификация рискованного контента.
Каждый из этих агентов работает на одной платформе, что упрощает их управление и масштабирование.
Заключение
Создание AI-агентов стало доступным, но их успех зависит от платформы, на которой они работают. Инвестиции в внутреннюю AI-инфраструктуру позволяют компаниям быстрее внедрять инновации и повышать ROI. Платформа Vercel предоставляет все необходимые инструменты для создания, запуска и управления агентами, делая их доступными для компаний любого масштаба.
Источник: https://vercel.com/blog/anyone-can-build-agents-but-it-takes-a-platform-to-run-them