Отсутствующий уровень инфраструктуры: почему следующая эволюция ИИ требует мышления распределенных систем
14 июня 2025 г.Недавнее объявление оKubemq-IawayПривлек мое внимание не как еще один запуск платформы искусственного интеллекта, а в качестве подтверждения тенденции, которую я отслеживал по всей отрасли. Потратив последние два десятилетия строительство распределенных систем и последние три года в глубине консалтинга инфраструктуры ИИ, закономерности становятся безошибочными: мы находимся в той же точке перегиба, с которой микросервисы сталкиваются десять лет назад.
Кризис распределенных систем в ИИ
Мы были здесь раньше. В начале 2010 -х годов, поскольку монолитные архитектуры рухнули под давлением масштаба, мы отчаянно подготовились вместе с вызовами HTTP и молились, и наши системы не разрушились. Потребовались годы, чтобы разработать надлежащие сетки обслуживания, брокеры сообщений и слои оркестровки, которые сделали распределенные системы надежными, а не просто функциональными.
Тот же кризис разворачивается с системами ИИ, но сжата срока. Организации, которые начали с одноцелевых моделей искусственного интеллекта, быстро обнаруживают, что им нужны несколько специализированных агентов, работающих совместно, и их существующая инфраструктура просто не была разработана для этого уровня сложности координации.
Почему традиционная инфраструктура терпит неудачу
Во время моих консультаций я вижу последовательные модели неудачи инфраструктуры, когда организации пытаются масштабировать ИИ за пределы проверки концепций:
HTTP Communication разрушается:Традиционные шаблоны запроса ответа работают для без сохранения состояния, но терпят неудачу, когда агенты искусственного интеллекта должны поддерживать контекст в расширенных рабочих процессах, координировать параллельную обработку или обрабатывать операции, которые занимают минуты, а не миллисекунды. Синхронная природа HTTP создает каскадные неудачи, которые разрушают целые рабочие процессы ИИ.
Фрагментация контекста разрушает интеллект:Агенты ИИ - это не просто обработка данных - они поддерживают разговорное состояние и накопленные знания. Когда этот контекст теряется на границах обслуживания или фрагментируется в разных сессиях, коллективный интеллект системы резко ухудшается.
Модели безопасности принципиально ошибочны:Большинство реализаций ИИ делятся учетными данными через переменные среды или файлы конфигурации. Это создает риски бокового движения и уязвимости эскалации привилегий, которые традиционные модели безопасности не были предназначены для обработки.
Архитектурные ограничения применяют плохие решения:Ограничения инструментов в современных системах ИИ принуждают команды в анти-паттерны-создание мета-инструментов, возможности фрагментов или реализация сложных механизмов динамической нагрузки. Каждый обходной путь вводит новые режимы отказа и рабочую сложность.
Оценка технического решения Kubemq-Aiway
Kubemq-Aiway-это «первый внедренный центр подключения в отрасли для агентов AI и серверов модельного контекста (MCP). Он обеспечивает бесшовную маршрутизацию, безопасность и масштабирование всех взаимодействий-ли синхронные вызовы RPC или асинхронную потоковую передачу-через объединенную инфраструктуру с мульти-ценами. Другими словами, именно центр управляет и направляет сообщения между системами, услугами и агентами искусственного интеллекта.
Благодаря их программе раннего доступа я недавно исследовал архитектуру Kubemq-Aiway. Несколько аспектов выделялись как особенно хорошо разработанные для этих проблем:
- Объединенный слой агрегации:Вместо того, чтобы привязывать соединения точки-точки между агентами, они создали единый концентратор интеграции, через который соединяются все агенты и серверы MCP. Это архитектурно звучание-это устраняет проблему соединения N-квадрат, которая убивает надежность системы в масштабе. Что еще более важно, он обеспечивает единую точку управления для мониторинга, безопасности и управления оперативным управлением.
- Архитектура коммуникации с несколькими ценами:Платформа поддерживает как синхронные, так и асинхронные обменения сообщениями, со встроенными пабными/суб-шаблонами и встроенной очередью сообщений. Это важно, потому что рабочие процессы искусственного интеллекта не являются исключительно запросом-это процессы, управляемые событиями, которые нуждаются в возможностях огня, параллельной обработки и долгосрочных операциях. Архитектура включает в себя автоматические механизмы повторения, балансировку нагрузки и объединение соединений, которые необходимы для надежности производства.
- Виртуальная реализация MCP:Это особенно умно - в том, чтобы попытаться увеличить ограничения инструментов в рамках существующих ограничений LLM, они абстрагируют организацию инструментов на уровне инфраструктуры. Виртуальные MCP позволяют логической группировке инструментов с помощью домена или функции, представляя унифицированный интерфейс для системы ИИ. Это тот же шаблон абстракции, который сделал успешной оркестровки контейнеров.
- Модель безопасности на основе ролей:Встроенная система модерации реализует правильное разделение проблем с ролями потребителей и администратора. Что еще более важно, он обрабатывает управление учетными данными на уровне инфраструктуры, а не заставляла приложения для управления секретами. Это включает в себя сквозное шифрование, аутентификацию на основе сертификатов и комплексную регистрацию аудита-модели безопасности, которые доказаны в распределенных системах, но редко реализуются правильно на платформах ИИ.
Техническая архитектура глубокое погружение
Что также впечатляет меня, так это их внимание к основам распределенных систем:
Сообщание событий и долговечность сообщений:Платформа сохраняет полный аудиторский след взаимодействий агента, который необходим для отладки сложных многоагентных рабочих процессов. В отличие от HTTP-систем, где вы теряете историю взаимодействия, это позволяет воспроизводить и анализировать возможности, которые имеют решающее значение для производственных систем.
Выключатель схемы и образец обратного давления:Встроенная изоляция сбоя предотвращает каскадные сбои, когда отдельные агенты работают с неисправностью или перегружены. Механизмы обратного давления гарантируют, что быстро производительные агенты не ошеломляют более медленные системы вниз по течению-критические возможности при работе с агентами искусственного интеллекта, которые могут генерировать работу с непредсказуемыми темпами.
Обнаружение услуг и проверка здоровья:Агенты могут обнаружить и динамически подключаться к другим агентам без жестких конечных точек. Проверка здоровья гарантирует, что неудачные агенты автоматически удаляются из таблиц маршрутизации, поддерживая надежность системы.
Контекст сохранения архитектуры:Возможно, самое главное, они решили проблему управления контекстом, которая преследует большинство попыток оркестровки ИИ. Платформа поддерживает разговорное состояние и рабочую память между агентами, гарантируя, что коллективный интеллект системы не ухудшается из -за ограничений инфраструктуры.
Индикаторы готовности производства
С оперативной точки зрения, Kubemq-Aiway демонстрирует несколько характеристик, которые отличают готовую к производству инфраструктуру от экспериментального инструмента:
- Наблюдение:Комплексный мониторинг, метрики и распределенная трассировка для многоагентных рабочих процессов. Это важно для эксплуатации систем ИИ в масштабе, где отладка требует понимания сложных моделей взаимодействия.
- Дизайн масштабируемости:Архитектура поддерживает горизонтальное масштабирование как слоя инфраструктуры, так и отдельных агентов, не требуя перепроектирования системы. Это очень важно, поскольку рабочие нагрузки ИИ по своей природе непредсказуемы и взрываны.
- Оперативная простота:Несмотря на сложные возможности, операционная модель является простой - агенты соединяются с одной точкой агрегации, а не требуют сложных конфигураций сервисной сетки.
Время рынка и конкурентный анализ
Время этого запуска является значительным. Большинство организаций сейчас попадают в стену инфраструктуры своими реализациями ИИ, но существующие решения либо слишком упрощены (базовые HTTP API), либо слишком сложные (пытаясь адаптировать традиционные сервисные сетки для рабочих нагрузок ИИ).
Kubemq-Aiway, по-видимому, нашел правильный уровень абстракции-достаточно, чтобы справиться с сложными требованиями оркестровки искусственного интеллекта, но достаточно просты, чтобы команды разработчиков могли бы принять, не становясь экспертами по распределенным системам.
По сравнению с созданием аналогичных возможностей внутренне, инженерные усилия будут существенными. Требуемый опыт распределенных систем в сочетании с требованиями, специфичными для искусственного интеллекта, представляет собой месяцы или годы инфраструктурной инженерной работы, которую большинство организаций не могут оправдать, когда доступны решения по производству ИИ.
Стратегические последствия
Для лидеров технологий появление готовых к производству платформ ИИ инфраструктуры меняет стратегический расчет в отношении реализации искусственного интеллекта. Вопрос переходит от "Должны ли мы строить инфраструктуру ИИ?" На какую платформу наиболее эффективно позволяет нашей стратегии искусственного интеллекта? »
Ранние пользователи надлежащей инфраструктуры ИИ успешно работают в сложных многоагентных системах в производственной шкале, в то время как их конкуренты борются с координацией основных агентов. Этот разрыв будет расширяться только по мере того, как реализации ИИ станут более сложными.
Проблемы распределенных систем в ИИ не решат себя, а обходные пути слоя приложений не масштабируются. Инфраструктурные решения, такие как Kubemq-Iawway, представляют, как ИИ переходит от экспериментальных проектов к производственным системам, которые обеспечивают устойчивую бизнес-ценность.
Организации, которые признают эту схему и инвестируют в проверенную инфраструктуру ИИ, будут сохранять конкурентное преимущество перед теми, которые продолжают пытаться решать проблемы инфраструктуры на уровне приложений.
Удачного дня!
Оригинал