Інфраструктура для ШІ-агентів: що потрібно автономним системам

Оновлено 11 грудня 2025 року

Оновлення за грудень 2025: Розгортання агентного ШІ збільшує споживання токенів у 20-30 разів порівняно зі стандартним генеративним ШІ. Gartner прогнозує, що до 2027 року 40% проєктів з агентами буде скасовано через перевищення витрат на інфраструктуру. Архітектура пам'яті стає критично важливою — агентам потрібне зберігання даних протягом 3-5 років для підтримки постійного контексту. LLM-шлюзи та MCP (Model Context Protocol) стають стандартом для оркестрації кількох моделей в корпоративних системах.

Майже шість із десяти підприємств активно впроваджують агентний ШІ у 2025 році, розгортаючи автономні системи, які координують робочі процеси, викликають інші моделі та приймають рішення в реальному часі.¹ Gartner прогнозує, що 33% корпоративних програмних застосунків включатимуть агентний ШІ до 2028 року — порівняно з 0% у 2024 році.² З агентним ШІ споживання токенів зростає в 20-30 разів порівняно зі стандартним генеративним ШІ, що вимагає пропорційно більшої обчислювальної потужності.³ Інфраструктура, яка підтримує чат-ботів та застосунки з одиничними запитами, не може масштабуватися для підтримки автономних агентів, що безперервно працюють у корпоративних системах.

Перехід від взаємодії «запит-відповідь» до автономних дій створює принципово інші вимоги до інфраструктури. Агентам потрібна постійна пам'ять між розмовами, гетерогенні обчислювальні ресурси для оркестрації та інференсу, а також мережі з низькою затримкою для комунікації між агентами. Організації, які розгортають агентів без спеціалізованої інфраструктури, зіткнуться зі зростанням витрат, вузькими місцями продуктивності та збоями надійності при масштабуванні навантажень.

Обчислювальні вимоги зростають кратно

ШІ-агенти створюють складність, вимагаючи гетерогенних обчислювальних ресурсів.⁴ CPU обробляє оркестрацію, тоді як GPU обробляє інференс, часто з різними патернами масштабування та кривими утилізації.⁵ Змінний профіль навантаження відрізняється від передбачуваних патернів пакетного навчання або синхронного інференсу.

Мультиплікація токенів створює значний обчислювальний попит. Стандартний генеративний ШІ обробляє вхідні токени та повертає вихідні токени за один обмін.⁶ Агентний ШІ виконує багатоетапне міркування, виклики інструментів та координацію з іншими агентами, генеруючи в 20-30 разів більше токенів на кожну взаємодію з користувачем.⁷ Обчислювальні витрати масштабуються разом з обсягом токенів.

Запуск складних ШІ-агентів вимагає значних обчислювальних ресурсів, особливо для складних завдань міркування.⁸ Витрати на виклики LLM API, зберігання у векторних базах даних та хмарну інфраструктуру швидко зростають для застосунків з високим навантаженням.⁹ Організації повинні закладати в бюджет суттєво вищі обчислювальні витрати, ніж їхні поточні розгортання генеративного ШІ.

Прогнози поставок GPU від основних постачальників зросли більш ніж у п'ять разів на 2025 та 2026 роки, оскільки виробники намагаються задовольнити зростаючий обчислювальний попит.¹⁰ Агентний ШІ сприяє цьому попиту через безперервні, координовані виклики інференсу, які відрізняються від імпульсних патернів навчальних навантажень.¹¹

Пам'ять стає архітектурним пріоритетом

Агентний ШІ вимагає постійної довготривалої пам'яті для збереження минулих розмов, з вимогами до зберігання, які будуть дуже значними, та утриманням даних протягом трьох-п'яти років.¹² Вимоги до зберігання суттєво перевищують генеративний ШІ.¹³

ШІ-агенти покладаються як на короткострокову, так і на довгострокову пам'ять для ефективного функціонування.¹⁴ Короткострокова пам'ять працює як оперативна пам'ять комп'ютера, утримуючи релевантні деталі для поточних завдань або розмов.¹⁵ Ця робоча пам'ять існує нетривалий час у межах потоку розмови та обмежена контекстними вікнами LLM.¹⁶

Довгострокова пам'ять працює як жорсткий диск, зберігаючи величезні обсяги інформації для подальшого доступу.¹⁷ Ця інформація зберігається між кількома виконаннями завдань або розмовами, дозволяючи агентам навчатися на основі зворотного зв'язку та адаптуватися до вподобань користувача.¹⁸ Вимога постійності створює потреби в інфраструктурі зберігання, яких не мають застосунки з одиничними запитами.

Інфраструктура пам'яті для агентних систем вимагає багаторівневої архітектури: ефемерний кеш для короткострокової робочої пам'яті, гаряче сховище для активних епізодів та холодне сховище для архівів.¹⁹ Розміщення обчислень та даних поруч зменшує витрати на трафік та затримку.²⁰ Архітектурний патерн відрізняється від безстанового дизайну більшості сервісів інференсу.

Redis та подібні бази даних в оперативній пам'яті забезпечують короткострокову пам'ять, яка потрібна агентам для контексту в межах сесій.²¹ Векторні бази даних зберігають довгострокову пам'ять для семантичного пошуку. Комбінація створює стек пам'яті, який повинен бути спеціально спроєктований для агентних навантажень.

Виникає дезагрегована архітектура

Перспективна архітектурна еволюція передбачає дезагрегацію ресурсів пам'яті та обчислень спеціально для навантажень інференсу.²² Пам'ять стану для кожного агента динамічно виділяє ресурси для контексту кожного агента, кроків міркування та взаємодій.²³ Розгляд ваг моделей та станів агентів як окремих категорій пам'яті дозволяє більш інтелектуальне виділення інфраструктури.²⁴

Поточні моделі розподілу ресурсів погано враховують змінні потреби ШІ в пам'яті, спеціалізовані обчислювальні вимоги та імпульсні патерни утилізації.²⁵ Виділені підходи стикаються з труднощами планування потужності для непередбачуваних патернів міркування.²⁶ Контейнеризовані середовища стикаються зі складними конфігураціями GPU та пам'яті.²⁷ Безсерверні моделі створюють когнітивні перерви через холодні запуски та обмеження виконання.²⁸

Агентна ШІ-меш представляє компонувану, розподілену та вендоро-незалежну архітектурну парадигму.²⁹ Кілька агентів міркують, співпрацюють та діють автономно в системах через цей інфраструктурний рівень.³⁰ Архітектура фундаментально відрізняється від статичної, LLM-орієнтованої інфраструктури, побудованої для інференсу однієї моделі.

Гібридна та мультихмарна ШІ-інфраструктура використовує еластичність публічної хмари з оптимізованими для ШІ обчисленнями, зберіганням та мережами, що динамічно масштабуються на основі попиту.³¹ Периферійна ШІ-інфраструктура вирішує вимоги до затримки та конфіденційності для агентів, що працюють на пристроях користувачів або в контрольованих середовищах.³²

Виклики корпоративної інтеграції

Багато компаній працюють на складній, багаторічній інфраструктурі, не призначеній для підтримки автономних ШІ-агентів.³³ Інтеграція з успадкованими технологіями може призвести до крихкої, дорогої та повільної інфраструктури.³⁴ Компаніям слід використовувати ШІ як рівень розумного проміжного програмного забезпечення, що перекладає між сучасними інтерфейсами агентів та успадкованими системами.³⁵

LLM-шлюз діє як проміжне програмне забезпечення між ШІ-застосунками та постачальниками базових моделей, виступаючи єдиною точкою входу.³⁶ Добре спроєктовані шлюзи абстрагують складність, стандартизують доступ до кількох моделей та MCP-серверів, забезпечують управління та оптимізують операційну ефективність.³⁷

Model Context Protocol забезпечує стандарти взаємодії, що руйнують ізольованість при розгортанні агентів по всьому технологічному стеку.³⁸ Узгоджені стандарти забезпечують безперешкодну інтеграцію, яка розкриває повну цінність агентного ШІ.³⁹ Організації без стандартів взаємодії матимуть труднощі з масштабуванням агентів за межі ізольованих випадків використання.

Розподілена ШІ-інфраструктура з потужними мережами інференсу дозволяє агентам працювати там, де знаходяться дані.⁴⁰ Зберігання даних, точки взаємодії з користувачем та місця виконання дій повинні бути розподіленими та взаємопов'язаними для безперебійної взаємодії в реальному часі.⁴¹ Вимоги до розподілу перевищують вимоги централізованих сервісів інференсу.

Вимоги до управління та безпеки

Організації повинні визначити та впровадити спостережуваність, безпеку, управління та контролі, що забезпечують відстежуваність, підзвітність, виявлення аномалій та дисципліну витрат.⁴² Щоб агентний ШІ міг безпечно масштабуватися, ці запобіжники повинні бути вбудовані з самого початку, а не додані пізніше.⁴³

Концепції безпечного за замовчуванням ШІ-агента вимагають явного володіння, доступу з мінімальними привілеями, чітких порогів автономності та жорстких етичних меж.⁴⁴ Переведення бізнес-цілей у ці обмеження вимагає цілеспрямованої архітектурної роботи, яку багато організацій ще не провели.

ШІ-навантаження вимагають більшої масштабованості та еластичності для обробки ймовірнісної природи агентних систем.⁴⁵ Інфраструктура повинна підтримувати швидке виділення ресурсів, спеціалізоване обладнання та мережевий трафік з низькою затримкою та високою пропускною здатністю для комунікації між агентами.⁴⁶

Трирівневий архітектурний підхід просувається через рівні Foundation, Workflow та Autonomous, де довіра, управління та прозорість передують автономності.⁴⁷ Організації, які пропускають фундаментальну роботу, матимуть труднощі з вимогами надійності та безпеки автономних агентів.

Прогнози масштабування та планування

Прогнози передбачають масштабування ШІ-агентів від 50 до 100 мільярдів у 2026 році до потенційно 2-5 трильйонів до 2036 року.⁴⁸ Прогноз відповідає 50-100 разам від кількості наразі підключених пристроїв.⁴⁹ Масштаб створює вимоги до інфраструктури, які перевищують все, що підтримують поточні архітектури.

Попит на електроенергію різко зростає з поширенням агентів. Споживання енергії GPU майже подвоїлося з приблизно 400 ват у 2018 році до майже 750 ват сьогодні та може перевищити 1200 ват до 2035 року.⁵⁰ Траєкторія енергоспоживання посилює інфраструктурні виклики за межами обчислень та пам'яті.

Gartner прогнозує, що 40% розгортань агентного ШІ буде скасовано до 2027 року через зростання витрат, нечітку цінність або слабкий контроль ризиків.⁵¹ Рівень скасувань свідчить про те, що невдачі в плануванні інфраструктури припинять інакше перспективні ініціативи. Організації, які будують відповідну інфраструктуру з самого початку, підвищують свої шанси успішно досягти продакшену.

Ефективні ШІ-агенти можуть прискорити бізнес-процеси на 30-50%.⁵² Нещодавні досягнення в обчислювальній потужності та оптимізованих для ШІ чіпах зменшують людські помилки та скорочують час співробітників на малоцінну роботу на 25-40%.⁵³ Приріст продуктивності виправдовує інвестиції в інфраструктуру для організацій, які ефективно виконують роботу.

Рекомендації щодо планування інфраструктури

Організації, що планують розгортання агентів, повинні оцінити вимоги до інфраструктури перед вибором випадків використання. Інфраструктура, здатна підтримувати пілотні проєкти, може не масштабуватися до продакшен-навантажень. Побудова з розрахунком на масштаб з самого початку дозволяє уникнути дорогих міграцій.

Архітектура пам'яті вимагає особливої уваги. Агенти, які не можуть зберігати стан між сесіями, втрачають значну частину своєї цінності. Планування багаторічного зберігання даних впливає на закупівлю сховищ та управління даними.

Бюджети на обчислення повинні передбачати 20-30-кратне споживання токенів еквівалентних навантажень чат-ботів. Множник може здаватися агресивним, але відображає багатоетапне міркування, яке відрізняє агентів від одноразового інференсу.

Архітектура інтеграції визначає, чи зможуть агенти отримати доступ до корпоративних даних та виконувати значущі дії. Організаціям слід визначити вимоги до інтеграції перед тим, як зобов'язуватися перед платформами агентів. Інтеграція з успадкованими системами часто домінує в графіках впровадження.

Інфраструктуру управління не можна відкладати. Агенти, що автономно працюють у корпоративних системах, вимагають спостережуваності, контролю доступу та аудиторських слідів, які повинні бути закладені в архітектуру, а не додані пізніше.

Рахунок за інфраструктуру агентного ШІ наближається.⁵⁴ Організації, які планують проактивно, успішно розгорнуть агентів. Ті, хто недооцінює вимоги, приєднаються до 40%, яким прогнозують скасування розгортань до реалізації цінності.

Ключові висновки

Для архітекторів інфраструктури: - Агентний ШІ збільшує споживання токенів у 20-30 разів порівняно зі стандартним генеративним ШІ; закладайте обчислювальні витрати пропорційно вищі, ніж для розгортань чат-ботів - Архітектура пам'яті вимагає трьох рівнів: ефемерний кеш (короткострокова), гаряче сховище (активні епізоди), холодне сховище (зберігання 3-5 років) - Виникає дезагрегована архітектура: відокремлюйте ваги моделей від пам'яті стану агентів для інтелектуального виділення ресурсів

Для платформних інженерів: - Redis та подібні бази даних в оперативній пам'яті забезпечують короткострокову пам'ять; векторні бази даних обробляють довгострокове семантичне отримання - LLM-шлюз діє як проміжне програмне забезпечення між застосунками та базовими моделями: абстрагує складність, забезпечує управління, оптимізує ефективність - Model Context Protocol (MCP)

[Контент скорочено для перекладу]