Пост❗️Три потолка производительности в ИИ-агентах

❗️Три потолка производительности в ИИ-агентах Переход от ИИ-ассистентов к агентным системам меняет требования к ИТ-инфраструктуре. Агент планирует действия, ➡️обращается к данным и системам, ➡️передает контекст между шагами ➡️и может подключать другие модели. Один запрос превращается в цепочку вызовов. 🎙 Антон Юдин, руководитель направления ИИ-инфраструктуры Скала^р (Группа Rubytech), рассказал о трех ограничениях при масштабировании: 1️⃣ Ускорители GPU могут простаивать между задачами и перегружаться в пиковые моменты. Поэтому важно не только их количество, но и эффективное распределение ресурсов. 2️⃣ Сеть и данные Даже мощные GPU не помогут, если данные не успевают поступать к вычислительным ресурсам. Узкими местами становятся сеть, хранение и передача контекста. 3️⃣ Безопасность Агент читает данные, вызывает внешние системы и может изменять записи. Каждая интеграция — новая граница доступа и новый риск. Поэтому нужны контекстные права доступа, журналирование и подтверждение критичных операций. 📈 Архитектурный выбор определяет предел роста 📈 Для промышленного ИИ важно заранее связать весь стек — от ускорителей, сети и хранения до оркестрации и безопасности. ✅ В программно-аппаратном комплексе эту работу берет на себя его разработчик: компоненты проверены на совместимость, поддержка — через единое окно. Готовность к промышленной эксплуатации определяется не числом ускорителей, а тем, насколько измерима и управляема вся цепочка и насколько эффективной окажется инвестиция. 🗃 Подробнее — в статье на IT-World.