Почему мой фоновый агент лишает ресурсов пользовательский агент, работающий на той же инфраструктуре?
Возможность
Когда несколько ИИ-агентов работают одновременно, одни обращённые к пользователю, другие фоновые, они конкурируют за вычислительные мощности LLM, контекстные окна и лимиты API без какого-либо приоритетного упорядочения. Стандартные планировщики инфраструктуры учитывают нагрузку на CPU и память, но не понимают семантику рабочих нагрузок LLM: какие запросы являются незавершёнными цепочками инструментов, какие имеют необратимые побочные эффекты и какие можно безопасно прервать и возобновить. В результате неконтролируемое фоновое задание лишает ресурсов чувствительный к задержкам пользовательский запрос, и единственное решение на сегодня — ручная настройка ограничений частоты запросов для каждого развёртывания. Статья HiveMind предлагает подход, вдохновлённый ОС, однако это исследовательский прототип без производственного внедрения и без стандартного интерфейса для построения фреймворков агентов.
Почему это важно
Планировщик рабочих нагрузок с поддержкой агентов — это недостающий инфраструктурный уровень, который делает многопользовательские развёртывания LLM столь же предсказуемыми, как и любая другая многопроцессная система.
Как я оцениваю возможность
Оценка возможности отражает моё личное суждение, а не точное измерение: насколько проблема болезненна, как часто она встречается и насколько мало существует решений сегодня. Чем выше оценка, тем более достойной реализации я считаю эту задачу.
Насколько серьёзные проблемы это создаёт.
Как часто люди с этим сталкиваются.
Насколько мало хороших инструментов для этого существует сегодня.
Ещё задачи, достойные решения
Почему каждое приложение ИИ забывает меня, как только я закрываю вкладку?
AIПочему освоение новой области по-прежнему упирается в умение задавать правильные вопросы?
AIПочему неспециалист не может проверить то, что только что сказал ему ИИ?
AIПочему мы тестируем модели на бенчмарках, а выпускаем их на интуиции?
AIПочему у ИИ-агентов нет памяти о собственных ошибках?
AIПочему я не могу проверить, на каких данных на самом деле обучалась модель?