$11 Miljardi Signaal: miks reaalajas andmed on agendilise AI närvisüsteem

IBM-i 11 miljardi dollari suurune ülevõtmine Confluentist on seni selgeim signaal sellest, et agentsed AI-süsteemid sõltuvad reaalajas andmeid koguvatest võimalustest.

Lisaks IBM-ile on ka teised tööstushiidud, nagu Google ja Salesforce, seda märganud ning viimastel aastatel sooritanud suuri ülevõtmisi, mille eesmärk on paremini ühendada ettevõtte andmeid ja süsteeme.

Suund on selge. Nüüd on efektiivse ettevõtte arhitektuuri kujundamiseks olulised küsimused: kuidas planeerida ja ehitada nii, et saaksime täita agentsed AI lubadusi? Minu hinnangul liigub ettevõte suurel skaalal mitme agenti orkestreerimise poole, ja reaalajas andmed saavad olema üliolulised, et luua tõelist väärtust.

AI-agentid, kes ei kasuta reaalajas konteksti, tegutsevad minevikus

Agentsed AI lubab autonoomseid süsteeme, mis suudavad reaalajas vastata ja järeldusi teha. Kuid tootmiskeskkondades laguneb see lubadus kiiresti, kui süsteem reageerib liiga hilja või puudub reaalajas kontekst.

Kujutlege globaalset finantsteenuste firmat, kus tuleb pidevalt muutuvaid turuandmeid arvestada ja reageerida neile kohe, kui need esinevad. Sellises keskkonnas ei saa AI-põhised protsessid endale lubada allikasüsteemide perioodilist pollimist, otsides muutusi. Mõneminutiline viivitus pole lihtsalt ebamugavus – see on risk. Süsteem peab reageerima just toimunud muutustele kohe, mitte mõne minuti pärast.

Täpselt siin jäävad teised agentsed AI-platvormid alla. Nende päring–vastuse arhitektuurid loodi aeglasema maailma jaoks, kus rakendused võisid töötada partiiühenduses, küsides perioodiliselt allikasüsteemidelt muutusi ja kulutades samal ajal arvutusressursse ning LLM-i ressursse.

Vastupidavad agentsed süsteemid toimivad hoopis teisiti. Nad peavad reageerima ettevõttes toimuvatele muutustele – tellimustele, teenuste osutamise uuendustele, klientide müügitegevusele – reaalajas, mitte minutite või tundide pärast, kui muutused on toimunud.

AI-agent, kes peab andmebaasi pollima, et mõista praegust seisundit, ei tööta reaalajas – ta tegutseb tagantjärele. Ärijuhtumitele reaalajas vastamine annab agentidele tõelise situatsioonitaju. See tagab nende vajaliku reageerimisvõime ja ajakohase konteksti, et nad saaksid otsustavalt tegutseda, teiste agentidega koordineeruda ja usaldusväärselt töötada.

Muutumine AI-orkestratsiooni poole, mis toimib sündmuste abil

Selle toetamiseks ettevõtte skaalal peab alusarhitektuur muutuma staatilisest andmete integreerimisest dünaamiliseks orkestratsiooniks spetsialiseeritud agentidele, kes töötavad reaalajas. Suuremad probleemid tuleb jagada väiksemateks ülesanneteks ja saata need õigete oskustega sobivatele AI-agentidele reaalajas. Agentide, ettevõtte rakenduste ja andmeallikate vaheline asünkroonne kommunikatsioon ning LLM-i mitte ülekoormamine liiga paljude hallutsinatsioone tekitavate kontekstidega on ainuke viis saavutada suure jõudlusega ettevõtete jaoks vajalikku skaleeritavust, usaldusväärsust ja täpsust.

Turg küpseb kiiresti selle liikumise toetamiseks. Näeme, kuidas suured pilveteenuse pakkujad tunnistavad seda vajadust, luues nendele tehnoloogiatele spetsiaalsed ruumid. Näiteks AWS Marketplace tutvustas hiljuti uut AI Agents and Tools kategooriat, mis toimib nende lahenduste keskseks kataloogiks.

Ekosüsteemi küpsemine on kriitiline. See lihtsustab avastamist ja hankimisprotsessi, võimaldades ettevõtetel keskenduda innovatsioonile, mitte tarnijatega läbirääkimistele. Lahendused, nagu meie äsja käivitatud Solace Agent Mesh, mis on nüüd saadaval AWS-i uues kategoorias, on näited sellest, kuidas tööstus püüab lõhet ületada, pakkudes raamistikku, mis võimaldab agentide juhtimist ja orkestratsiooni, ilma et tuleks kogu stacki ümber ehitada.

Otsus

IBM–Confluenti tehing kinnitab seda, mida paljud ettevõtte arhitektid juba mõistavad: reaalajas andmed pole enam valikulised. Need on ettevõtte AI-süsteemide suurel skaalal tingimatu alus.

Effektiivsed agentsed süsteemid ei saa järeldusi teha, planeerida ega tegutseda isoleeritult praegusest hetkest. Nad peavad reageerima reaalajas, kui toimuvad ärijuhtumid. Ilma reaalajas reageerimisvõimeteta jääb AI piirduka tagantjärele mõtlemisega.

“Agentsed Aeg” on kätte jõudnud. Ja seda ei defineeri mitte ainult mudelid, vaid nende mudelite intelligentsus, mis rakendatakse reaalajas.