Lühidalt: Agentne tehisintellekt oma korduvate protsesside ja reaalajanõuetega eeldab infrastruktuuri ümberkujundamist, mis ulatub kaugemale klassikalisest pilveskaleerimisest.
Agentse tehisintellekti kasutuselevõtt toob kaasa uued nõuded pilveinfrastruktuuridele: klassikalised pilvemudelid jõuavad jõudluse, järjepidevuse ja kulutõhususe osas oma piirideni.
Tehisintellekti agendid, kes planeerivad ja täidavad ülesandeid iseseisvalt, vajavad pidevat suhtlust mudelite, andmeallikate ja väliste teenuste vahel. See erineb põhimõtteliselt staatilistest järeldusprotsessi (inference) töökoormustest, kus üks päring töödeldakse ja tagastatakse üks tulemus.
Tekkivad probleemid puudutavad mitut valdkonda: korduvatest protsessidest tingitud sagedaselt kõikuv mälukoormus toob kaasa ebaefektiivse ressursikasutuse ja ettearvamatud kulud. Järjepidevusprobleemid tekivad siis, kui agendid pöörduvad korduvalt väliste süsteemide poole ja päringute vahel jõuavad andmed muutuda. Lisaks vajavad agendipõhised süsteemid tavaliselt latentsust vaid mõnesaja millisekundi piires, mida standardsed pilvekonfiguratsioonid usaldusväärselt ei taga.
Tehnikajuhtidele (CTO-dele) tähendab see, et pilveinfrastruktuure tuleb ümber hinnata. Vajalikud on sellised lähenemised nagu mudelite kohalik käitamine, mitmeagendiliste süsteemide spetsialiseeritud orkestreerimiskihid ning optimeeritud marsruutimisstrateegiad. Ainult nii on võimalik tehisintellekti agentide potentsiaalset tõhususevõitu majanduslikult ellu viia.
Allikas: www.security-insider.de · Avaldatud 8. juuli 2026
Lumi AI News — tehisintellekti abil kureeritud vastavalt tehisintellektimääruse artiklile 50. Parafraseerimine ja klassifitseerimine Lumi News Pipeline v1.7.3 poolt.