Оглавление

Together AI сообщает о разработке системы AI-агентов для автоматизации сложных инженерных рабочих процессов. Компания представила практические паттерны, которые позволяют эффективно автоматизировать длительные процессы, такие как оптимизация LLM-инференса через спекулятивное декодирование.

Проблема автоматизации сложных процессов

Большинство компаний имеют сложные инженерные процессы, которые требуют постоянного человеческого контроля: конфигурация сред, запуск задач, мониторинг длительных процессов и оркестрация всего процесса. Эти задачи часто занимают дни или даже недели и подвержены частым сбоям.

Диаграмма процесса спекулятивного декодирования для ускорения вывода больших языковых моделей
Источник: www.together.ai

Архитектура агентов для автоматизации

Ключевым фактором успеха автоматизации становится не сам агент, а архитектура, в которую он встроен. Современные агенты кодирования уже достаточно эффективны для выполнения инструкций и работы со сложными рабочими процессами.

Диаграмма архитектуры агента для автоматизации сложных инженерных задач
Источник: www.together.ai

Критерии задач для автоматизации

Для максимальной эффективности автоматизируемые задачи должны соответствовать трем критериям:

  • Верифицируемость — четкие условия успеха/неудачи
  • Четкая определенность — однозначные шаги и границы
  • Поддержка существующими инструментами — возможность интеграции

Текущее поколение AI-агентов демонстрирует впечатляющие результаты в автоматизации, но их эффективность напрямую зависит от качества инструментов и документации. Реальная ценность проявляется не в замене инженеров, а в освобождении их от рутины для решения более сложных задач.

Инфраструктурные паттерны разработки

Путем обширных экспериментов мы выделили основные инфраструктурные модели:

Качественные инструменты

Агенты полагаются на инструменты взаимодействия с окружающей средой. Стабильная среда не предполагает отсутствия ошибок, но предполагает четко определенные инструменты, способы обработки и поддержания после сбоев.

Документация

Качество документации напрямую коррелирует с выходной мощностью. Эффективная документация включает не только «счастливый путь», но и возможные режимы сбоя и крайние случаи, а также обоснование каждого шага.

Безопасное исполнение

Работа с агентами, имеющими доступ к инфраструктуре, требует пересмотра модели безопасности. Мы используем среды разработки с ограниченными правами и контейнеры Docker для безопасного экспериментирования.