Зображення від DALL-E 3
Розгортання агентів штучного інтелекту в хмарі вимагає балансування між простотою та масштабованістю. Звична помилка — припущення, що всі агенти повинні працювати як окремі сервіси. Хоча архітектури мікросервісів пропонують гнучкість, розподіляти агентів по ізольованих екземплярах Cloud Run не завжди є правильним першим кроком. Ось практичний підхід — і приховані витрати надмірного поділу.
Починайте з моноліту, розділяйте стратегічно
Більшість робочих процесів агентів штучного інтелекту починаються як тісно пов’язані системи. Розгортання їх як єдиний монолітний сервіс на початковому етапі має свої переваги:
- Простота координації: Агенти, що використовують спільну базу коду та пам'ять, можуть ефективно співпрацювати.
- Зменшена затримка: Відсутність мережевих викликів між агентами означає швидшу комунікацію.
- Єдина спостережуваність: Налагодження стає простішим, коли логи, трасування та метрики зібрані в одному місці.
Наприклад, чат-бот підтримки клієнтів, який обробляє часто задавані питання, маршрутизацію квитків і аналіз настроїв, може ефективно працювати як єдиний сервіс — з усіма агентами, розташованими разом.
Коли розділяти:
- Ізоляція важких робочих навантажень: Окремі агенти, що потребують спеціалізованого обладнання (наприклад, GPU-важкі LLM).
- Унікальні вимоги до масштабування: Якщо один агент має непередбачувані сплески навантаження (наприклад, переклад у реальному часі), розділіть його для незалежного масштабування.
- Міжагентні межі безпеки: Агенти, що обробляють чутливі дані (наприклад, обробка платежів), можуть потребувати ізоляції.
Недоліки розділення агентів на окремі Cloud Runs
Хоча розділення агентів може вирішити конкретні проблеми, воно вводить деякі компроміси:
- Затримка в мережі
Комунікація між агентами стає залежною від HTTP/gRPC викликів. Для станських робочих процесів (наприклад, циклічні багатофункціональні системи агентів LangGraph) це сповільнює цикли, такі як дебати чи рефлексія. - Складність оркестрації
Керування кількома сервісами потребує інструментів, таких як Pub/Sub або Оркестратори робочих процесів (наприклад, Temporal). Це додає складності в обробку помилок, повторні спроби та управління станом. - Вищі витрати
Кожен екземпляр Cloud Run має окремі витрати на обчислювальні ресурси та мережу. Автоматичне масштабування кількох сервісів може непотрібно збільшити рахунки. - Проблеми з консистентністю даних
Розподілені агенти можуть спричинити фрагментацію даних. Наприклад, якщо агенти використовують окремі бази даних, підтримка транзакційної консистентності стає складною. - Операційні витрати
Розгортання, моніторинг і забезпечення безпеки кількох сервісів множить обсяг роботи для DevOps. Розбіжності у версіях (наприклад, конфлікти Python бібліотек) можуть призвести до збоїв в роботі.
Гібридні підходи є ключем
Замість того, щоб повністю переходити до мікросервісів, розділяйте агентів лише тоді, коли з'являються чіткі переваги:
- Групуйте агентів з подібними вимогами до масштабування або спільними залежностями.
- Використовуйте легке міжпроцесне спілкування (наприклад, потоки, asyncio) в межах одного сервісу.
- Використовуйте безсерверні платформи (Cloud Run, Cloud Functions) для бездоганних агентів, зберігаючи основну логіку централізованою.
Наприклад, монолітний основний сервіс може передавати ресурсоємні завдання (наприклад, генерацію зображень) на окремий екземпляр Cloud Run.
Остаточні висновки
- Починайте просто: почніть з одного сервісу і розділяйте агентів лише тоді, коли це обґрунтовано.
- Розділяйте для масштабування або безпеки — не наперед: оцінюйте вузькі місця до того, як розділяти.
- Використовуйте інструменти: застосовуйте керовані сервіси (наприклад, Vertex AI, Cloud Tasks) для масштабування і комунікації.
Мантра "будуйте, вимірюйте, а потім розділяйте" забезпечує гнучкість без втрати ефективності. Для подальшого читання, ознайомтесь з Посібником для практиків мікросервісів та дослідженнями розподілених агентів штучного інтелекту, таких як SWE-Agent.
Перекладено з: Cloud Deployment of AI Agents: Split Only When Necessary