Tại sao agent chạy nền của tôi lại làm đói agent hướng người dùng đang dùng chung cùng cơ sở hạ tầng?
Cơ hội
Khi nhiều AI agent chạy đồng thời, một số hướng người dùng và một số chạy nền, chúng cạnh tranh năng lực suy luận LLM, cửa sổ ngữ cảnh và giới hạn tốc độ API mà không có thứ tự ưu tiên. Các bộ lập lịch cơ sở hạ tầng tiêu chuẩn nhận biết CPU và bộ nhớ nhưng không hiểu ngữ nghĩa khối lượng công việc LLM: yêu cầu nào đang trong chuỗi công cụ giữa chừng, yêu cầu nào có tác dụng phụ không thể đảo ngược, và yêu cầu nào có thể bị chiếm quyền và tiếp tục một cách an toàn. Kết quả là một công việc nền mất kiểm soát làm đói truy vấn người dùng nhạy cảm với độ trễ và giải pháp duy nhất hiện nay là điều chỉnh giới hạn tốc độ thủ công cho mỗi lần triển khai. Bài báo HiveMind đề xuất cách tiếp cận lấy cảm hứng từ hệ điều hành nhưng đây là nguyên mẫu nghiên cứu chưa được áp dụng trong sản xuất và không có giao diện tiêu chuẩn để các framework agent xây dựng dựa trên.
Tại sao quan trọng
Bộ lập lịch khối lượng công việc nhận biết agent là lớp cơ sở hạ tầng còn thiếu giúp các triển khai LLM đa thuê bao có thể dự đoán được như bất kỳ hệ thống đa tiến trình nào khác.
Cách tôi đánh giá cơ hội
Điểm Cơ Hội là đánh giá riêng của tôi, không phải một phép đo chính xác: mức độ gây khó chịu, tần suất xuất hiện và sự khan hiếm của giải pháp hiện có. Điểm càng cao, tôi càng cho rằng vấn đề đó càng đáng để xây dựng.
Mức độ phiền toái nó gây ra khi xuất hiện.
Tần suất mọi người thực sự gặp phải nó.
Có rất ít công cụ tốt để xử lý nó hiện nay.
Thêm các vấn đề đáng giải quyết
Tại sao mọi ứng dụng AI đều quên tôi ngay khi tôi đóng tab?
AITại sao việc học một lĩnh vực mới vẫn bị chặn bởi việc phải biết hỏi gì?
AITại sao người không chuyên không thể xác minh điều một AI vừa nói với họ?
AITại sao chúng ta kiểm tra mô hình trên các bảng xếp hạng nhưng lại triển khai chúng dựa trên cảm tính?
AITại sao các AI agent không có trí nhớ về lỗi lầm của chính mình?
AITại sao tôi không thể kiểm tra dữ liệu mà một mô hình thực sự được huấn luyện trên đó?