Triển khai tác nhân AI: Cân nhắc về cơ sở hạ tầng và mở rộng

Triển khai Tác nhân AI là gì?

Triển khai tác nhân AI là quá trình thực hiện, lưu trữ và quản lý các tác nhân AI tự động trong môi trường sản xuất trực tiếp để chúng có thể thực hiện các nhiệm vụ một cách đáng tin cậy và ở quy mô lớn. Nó bao gồm việc tạo ra một cơ sở hạ tầng chuyên biệt hỗ trợ cho các yêu cầu đặc thù của một tác nhân như trạng thái, tính toán dài hạn và tương tác liên tục với các công cụ và nguồn dữ liệu bên ngoài.

Không giống như triển khai phần mềm truyền thống, triển khai tác nhân AI đối mặt với những thách thức riêng như quản lý bộ nhớ lâu dài, xử lý nhu cầu tính toán tăng đột biến và điều phối các quy trình phức tạp nhiều bước. Chiến lược triển khai thành công là nền tảng cho bất kỳ tổ chức nào muốn tiến xa hơn các nguyên mẫu AI đơn giản và tích hợp tự động hóa thông minh vào các chức năng kinh doanh cốt lõi, từ hỗ trợ khách hàng đến phân tích dữ liệu phức tạp. Lĩnh vực chuyên biệt này, thường được gọi là ‘AgentOps,’ đại diện cho một biên giới mới trong tính toán đám mây và hoạt động phần mềm.

Điểm mấu chốt

• Các tác nhân không phải là ứng dụng web: Tác nhân AI có trạng thái và hoạt động lâu dài, khiến chúng không tương thích với các mô hình triển khai không trạng thái truyền thống được dùng cho các ứng dụng web.
• Một Ngăn Xếp Chuyên Biệt Là Cần Thiết: Một triển khai thành công cần một cơ sở hạ tầng nhiều lớp cho tính toán, quản lý trạng thái (bộ nhớ), điều phối, và sử dụng công cụ an toàn.
• Việc Tăng Cấp Có Hai Khía Cạnh: Tăng cấp đại lý bao gồm cả việc tăng thêm tài nguyên cho một nhiệm vụ phức tạp (dọc) và xử lý lượng người dùng lớn (ngang) với những mẫu kiến trúc độc đáo.
• Chi Phí Không Chỉ Là LLMs: Chi phí thực sự của đại lý sản xuất bao gồm các chi phí ẩn của cơ sở hạ tầng chuyên biệt, nhân sự DevOps và các công cụ quan sát tiên tiến.
• ‘AgentOps’ Là Một Lĩnh Vực Mới: Triển khai, mở rộng và quản lý đại lý là một thách thức kỹ thuật mới, khác biệt cơ bản với DevOps truyền thống.

Tại sao việc mở rộng AI Agents lại khác với phần mềm truyền thống?

Việc mở rộng AI agents là quá trình thiết kế một hệ thống AI tự động để mở rộng khả năng, cho phép xử lý số lượng người dùng đồng thời ngày càng tăng và các tác vụ ngày càng phức tạp. Điều này đòi hỏi thiết kế một cơ sở hạ tầng có thể mở rộng hiệu quả theo hai hướng: ngang để hỗ trợ nhiều người dùng hơn và dọc để cung cấp thêm tài nguyên cho các quy trình làm việc đại lý đòi hỏi nhiều hơn.

Quá trình này khác biệt cơ bản so với việc mở rộng phần mềm truyền thống. Trong khi các dịch vụ web truyền thống thường có thể tăng cấp bằng cách thêm nhiều máy chủ không trạng thái, AI agents vốn dĩ có trạng thái—hiệu suất của chúng phụ thuộc vào duy trì ký ức liên tục về bối cảnh và hành động trước đó. Sự phân biệt cốt lõi này, kết hợp với các quy trình kéo dài và yêu cầu tài nguyên đặc biệt của họ, khiến cho việc mở rộng đại lý thông minh trở thành một lĩnh vực kỹ thuật riêng biệt đòi hỏi cơ sở hạ tầng chuyên biệt để thành công vượt qua giai đoạn thử nghiệm.

Tại sao bạn không thể triển khai AI Agents như các ứng dụng web thông thường?

Bạn không thể triển khai các tác nhân AI như các ứng dụng web thông thường vì tác nhân về cơ bản là có trạng thái, hoạt động lâu dài, và yêu cầu tài nguyên theo những cách không thể dự đoán được. Các ứng dụng web truyền thống được xây dựng trên một mô hình yêu cầu-phản hồi không trạng thái, điều này hiệu quả cho các tương tác ngắn, độc lập nhưng sẽ bị phá vỡ khi gặp yêu cầu của tác nhân về bộ nhớ liên tục và thực thi nhiệm vụ kéo dài.

Sự có trạng thái phá vỡ các mô hình triển khai truyền thống như thế nào?

Có trạng thái là đặc điểm chính tạo nên thách thức kỹ thuật đặc thù cho việc triển khai tác nhân AI. Khả năng của tác nhân để thực hiện một nhiệm vụ phức tạp hoàn toàn phụ thuộc vào trí nhớ của nó về những gì đã làm, đã học và đã quyết định.

• Các ứng dụng web không trạng thái: Các ứng dụng truyền thống xử lý yêu cầu một cách độc lập, khiến chúng dễ dàng mở rộng ngang. Mỗi yêu cầu của người dùng là một đơn vị công việc tự chứa; máy chủ xử lý, gửi phản hồi, và sau đó quên đi. Mô hình này cực kỳ hiệu quả cho các tác vụ như tải một trang web hoặc gửi một biểu mẫu.
• Các tác nhân AI có trạng thái: Các tác nhân phải duy trì bộ nhớ và ngữ cảnh trong thời gian dài để hoàn thành các tác vụ nhiều bước. Một ‘suy nghĩ’ hoặc hành động phụ thuộc vào tất cả các phản hồi trước đó. Ví dụ, một tác nhân có nhiệm vụ lập kế hoạch một chuyến đi phải nhớ ngân sách của người dùng, các lựa chọn chuyến bay bị từ chối trước đó, và ngày du lịch ưu tiên trong suốt toàn bộ tiến trình tương tác.
• Vấn đề ‘Nhiệm vụ Chạy Dài’: Công việc của một tác nhân không kết thúc trong 300 mili giây; nó có thể chạy vài giờ hoặc thậm chí vài ngày. Điều này làm cho nó không tương thích với các chức năng không máy chủ tiêu chuẩn (như AWS Lambda) giới hạn thời gian thực thi ngắn. Một tác nhân được giao nhiệm vụ giám sát website của đối thủ cạnh tranh để thay đổi giá phải hoạt động vĩnh viễn, một quy trình không phù hợp với mô hình yêu cầu web thông thường.

Thách thức tài nguyên ‘ba đầu’ của khối lượng công việc có tính đại diện là gì?

Khối lượng công việc có tính đại diện đưa ra một thách thức tài nguyên ‘ba đầu,’ yêu cầu truy cập đồng thời ba loại tài nguyên khác nhau, mà thường mâu thuẫn với nhau trong thiết kế hệ thống truyền thống.

• Tính toán bùng nổ, cường độ cao: Tác nhân cần truy cập GPU mạnh mẽ (và đắt đỏ) để suy luận với các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) nhưng có thể hoàn toàn không hoạt động giữa các bước khi chờ một công cụ chạy hoặc một API phản hồi. Mẫu bùng nổ, không thể dự đoán này làm cho việc phân bổ tài nguyên trở nên khó khăn và có thể dẫn đến chi phí cao nếu một máy chủ mạnh mẽ nằm không hoạt động.
• Bộ nhớ truy cập nhanh, liên tục: Tác nhân cần một cơ sở dữ liệu ‘trạng thái’ có thể đọc và ghi ngay lập tức với mọi suy nghĩ. Bộ nhớ này phải có độ trễ cực thấp để tránh làm chậm chu kỳ suy luận của tác nhân, nhưng nó cũng phải liên tục để tác nhân có thể tạm dừng và tiếp tục mà không mất bối cảnh.
• Nhập/xuất mạng phức tạp: Tác nhân liên tục gọi các API và công cụ bên ngoài, từ tìm kiếm trên web đến truy cập cơ sở dữ liệu nội bộ của công ty. Điều này làm cho độ trễ mạng trở thành một nút cổ chai hiệu suất quan trọng. Hiệu suất của tác nhân thường không bị giới hạn bởi tốc độ suy nghĩ của nó mà bởi tốc độ của các hệ thống bên ngoài mà nó dựa vào.

Các thành phần cốt lõi của tầng cơ sở hạ tầng của một Tác nhân AI là gì?

Một tầng cơ sở hạ tầng của tác nhân AI mạnh mẽ là một chồng nhiều lớp, với mỗi lớp phục vụ một chức năng quan trọng. Chồng này cung cấp nền tảng cho ‘suy nghĩ,’ ‘bộ nhớ,’ và ‘hành động’ của tác nhân, tạo thành một hệ thống hoàn chỉnh cho hoạt động tự động. Việc triển khai tác nhân AI hiệu quả phụ thuộc vào việc chọn đúng các thành phần cho mỗi lớp.

Tầng Tính Toán: Nơi nào nên xảy ra quá trình ‘suy nghĩ’ của tác nhân?

Tầng tính toán là nơi thực hiện các quy trình logic và lý luận cốt lõi của tác nhân. Việc lựa chọn môi trường tính toán là một quyết định quan trọng ảnh hưởng đến khả năng mở rộng, chi phí và sự phức tạp trong vận hành.

• Chức năng không máy chủ (ví dụ: AWS Lambda): Lý tưởng cho các nhiệm vụ tác nhân ngắn, kích hoạt bởi sự kiện. Ví dụ, một chức năng không máy chủ có thể khởi động một tác nhân khi có email mới, nhưng gặp khó khăn với các quy trình chạy lâu dài và quản lý trạng thái do giới hạn thời gian thực thi.
• Điều phối Container (ví dụ: Kubernetes): Cung cấp độ linh hoạt và kiểm soát tối đa cho các tác nhân phức tạp, chạy lâu dài. Kubernetes cho phép bạn chạy các tác nhân như các dịch vụ liên tục, nhưng đi kèm với gánh nặng DevOps đáng kể về thiết lập, quản lý và mở rộng. Đây là lựa chọn phổ biến cho việc triển khai đám mây tác nhân phức tạp.
• Nền tảng AI Quản lý (ví dụ: Vertex AI, Azure AI): Các nền tảng này trừu tượng hóa phần lớn cơ sở hạ tầng cơ bản, đơn giản hóa việc triển khai. Mặc dù có thể tăng tốc phát triển, chúng có thể dẫn đến khóa nhà cung cấp và chi phí cao hơn so với giải pháp tự quản lý.
• Phương pháp tiếp cận kết hợp: Một chiến lược phổ biến và thực tế bao gồm việc sử dụng các chức năng không máy chủ cho các khởi đầu và nhiệm vụ đơn giản, sau đó chuyển giao quy trình cho một dịch vụ có chứa lâu dài hơn, giúp cân bằng hiệu quả chi phí với hiệu suất.

Tầng Quản lý Trạng thái: Làm thế nào để xây dựng bộ nhớ của tác nhân?

Tầng quản lý trạng thái hoạt động như bộ nhớ của tác nhân, được chia thành các bộ nhớ ngắn hạn, dài hạn và lưu trữ có cấu trúc để hỗ trợ các nhu cầu vận hành khác nhau.

• Các Cơ sở Dữ liệu Trong Bộ nhớ (ví dụ, Redis): Những cơ sở dữ liệu này cung cấp độ trễ cực thấp cần thiết cho ‘trí nhớ ngắn hạn’ của một tác nhân trong một lần chạy duy nhất, đang hoạt động. Redis thường được sử dụng để lưu trữ ngữ cảnh ngay lập tức, lịch sử hội thoại và sổ ghi chép của nhiệm vụ hiện tại của một tác nhân.
• Các Cơ sở Dữ liệu Vector (ví dụ, Pinecone, Weaviate): Rất cần thiết cho ‘trí nhớ dài hạn’ của tác nhân, cho phép nó thực hiện các tìm kiếm ngữ nghĩa qua các trải nghiệm trong quá khứ, kiến thức đã học, và kho tài liệu rộng lớn. Chẳng hạn, một tác nhân có thể truy vấn cơ sở dữ liệu vector để nhớ lại cách nó đã giải quyết một vấn đề tương tự trong quá khứ.
• Các Cơ sở Dữ liệu Truyền thống (ví dụ, PostgreSQL): Được sử dụng để lưu trữ bền vững, có cấu trúc cho các kết quả cuối cùng, hồ sơ người dùng, nhật ký kiểm toán và dữ liệu quan hệ khác. Lớp này đảm bảo rằng các kết quả quan trọng và lịch sử hoạt động của tác nhân được lưu trữ vĩnh viễn và đáng tin cậy.

Lớp Điều phối: Điều gì hoạt động như ‘thân não’ của tác nhân?

Lớp điều phối là ‘thân não’ hoặc hệ thống thần kinh trung ương của tác nhân. Nó quản lý vòng lõi của tác nhân: phân nhỏ các mục tiêu thành các bước, lên kế hoạch hành động, kích hoạt công cụ và quản lý các chuyển đổi trạng thái.

• Các Khung Mở Nguồn (ví dụ, LangChain, CrewAI, AutoGen): Những khung này cung cấp các khối xây dựng logic để tạo ra các tác nhân. Chúng mang lại sự linh hoạt lớn nhưng đặt trách nhiệm về việc lưu trữ, mở rộng quy mô và duy trì thời gian chạy điều phối trực tiếp lên đội ngũ của bạn.
• Các Nền tảng Điều phối Được Quản lý: Ngày càng có nhiều nhà cung cấp đám mây và khởi nghiệp cung cấp ‘thời gian chạy tác nhân’ như một dịch vụ được quản lý. Các nền tảng này xử lý logic điều phối phức tạp, quản lý trạng thái và tích hợp công cụ, cho phép nhà phát triển tập trung vào mục đích của tác nhân thay vì cơ sở hạ tầng của nó.

Cổng Công cụ & API: Tác nhân tương tác với thế giới như thế nào?

Lớp này quản lý cách tác nhân tương tác an toàn và hiệu quả với các hệ thống bên ngoài. Nó hoạt động như một người gác cổng được kiểm soát cho tất cả các giao tiếp đi ra ngoài của tác nhân.

• Cổng API an toàn: Là điểm vào trung tâm, an toàn cho tất cả các cuộc gọi API bên ngoài mà tác nhân thực hiện. Điều này cho phép xác thực, ủy quyền, ghi nhật ký và giới hạn tốc độ thống nhất, ngăn chặn tác nhân sử dụng sai các công cụ hoặc làm lộ thông tin nhạy cảm.
• Lớp bộ nhớ đệm: Nhiều tác vụ của tác nhân liên quan đến việc gọi đi gọi lại cùng một API với cùng đầu vào (ví dụ, tra cứu giá cổ phiếu). Lớp bộ nhớ đệm lưu trữ kết quả của các cuộc gọi thường xuyên này, mà Nghiên cứu năm 2025 ghi chú rằng có thể giảm cả độ trễ và chi phí API hơn 90% trong một số khối lượng công việc.

Làm thế nào để mở rộng hệ thống tác nhân từ một đến một triệu người dùng?

Mở rộng tác nhân AI là một vấn đề đa chiều đòi hỏi nhiều hơn chỉ là thêm máy chủ. Nó liên quan đến việc thiết kế một cơ sở hạ tầng AI tự động có thể phát triển cả về khả năng cho các tác vụ riêng lẻ và trong khả năng xử lý số lượng lớn người dùng đồng thời.

Hai chiều của mở rộng là gì?

Mở rộng một hệ thống tác nhân xảy ra theo hai trục riêng biệt: theo chiều dọc để xử lý độ phức tạp của tác vụ và theo chiều ngang để xử lý khối lượng người dùng.

• Mở rộng ‘Lên’ (Mở rộng dọc): Điều này liên quan đến việc tăng nguồn lực cho một tác vụ tác nhân đơn lẻ, cực kỳ phức tạp. Ví dụ, nếu một tác nhân được giao nhiệm vụ phân tích một tập dữ liệu khổng lồ, mở rộng ‘lên’ có thể có nghĩa là cung cấp cho nó quyền truy cập vào GPU mạnh hơn, nhiều RAM hơn hoặc CPU nhanh hơn để hoàn thành công việc của nó nhanh hơn.
• Phóng to ‘Ra ngoài’ (Mở rộng theo chiều ngang): Đây là việc xử lý một lượng lớn người dùng đồng thời, mỗi người chạy một tác nhân độc lập riêng. Thách thức ở đây là quản lý hàng ngàn hoặc hàng triệu quy trình tác nhân cùng một lúc mà không can thiệp lẫn nhau, đồng thời giữ chi phí hợp lý. Đây là cốt lõi của mở rộng tác nhân thông minh.

Những mẫu kiến trúc nào được sử dụng để mở rộng cho nhiều người dùng?

Khi xem xét cách mở rộng với các tác nhân AI, nhiều mẫu kiến trúc đã xuất hiện để giải quyết các thách thức của việc mở rộng theo chiều ngang.

• Kiến trúc Đơn Lẻ: Trong mô hình này, mỗi người dùng hoặc khách hàng có một môi trường tác nhân riêng biệt và độc lập, bao gồm các phiên bản máy tính và cơ sở dữ liệu riêng. Cách tiếp cận này mang lại tối đa về bảo mật và khả năng dự đoán hiệu suất, nhưng là tốn kém nhất và phức tạp để quản lý ở quy mô lớn.
• Kiến trúc Nhiều Người Dùng: Ở đây, nhiều người dùng chia sẻ cùng một nguồn tài nguyên hạ tầng cơ bản. Đây là cách tiếp cận hiệu quả về chi phí và dễ dàng hoạt động hơn nhiều. Tuy nhiên, nó đòi hỏi thiết kế kiến trúc cẩn thận để đảm bảo cách ly dữ liệu giữa các người thuê một cách nghiêm ngặt và giảm thiểu vấn đề ‘láng giềng ồn ào’, nơi mà tác nhân sử dụng tài nguyên nhiều của một người dùng có thể làm chậm trải nghiệm của người khác.
• Mô hình ‘Hồ Tác Nhân’: Đây là một mẫu đa người dùng tiên tiến nơi một đội ngũ các ‘nhân viên’ tác nhân không trạng thái, đã được chuẩn bị sẵn sàng. Khi một người dùng bắt đầu một tác vụ, một nhân viên được gán cho họ từ hồ, và trạng thái cụ thể của tác nhân (như bộ nhớ và ngữ cảnh) được tải động từ một trung tâm lưu trữ trạng thái trung tâm như Redis hoặc cơ sở dữ liệu vector. Khi nhiệm vụ hoàn tất, nhân viên sẽ được trả về hồ, sẵn sàng cho người dùng tiếp theo.

Làm thế nào để bạn quản lý thực tế hoạt động của các tác nhân trong sản xuất?

Khi được triển khai, các tác nhân AI đòi hỏi sự giám sát và quản lý liên tục để đảm bảo chúng hoạt động chính xác, hiệu quả về chi phí và đáng tin cậy. Kỷ luật vận hành này rất quan trọng cho bất kỳ việc triển khai tác nhân AI nghiêm túc nào.

Làm thế nào để bạn giám sát chi phí và hiệu suất của đội ngũ tác nhân?

Giám sát hiệu quả vượt xa kiểm tra sức khỏe máy chủ đơn giản. Nó yêu cầu sự quan sát sâu sắc vào quá trình ra quyết định và sử dụng tài nguyên của tác nhân.

• Theo dõi chi phí theo mức Token: Vì các cuộc gọi API của LLM là động lực chi phí chính, nên việc triển khai hệ thống giám sát số lượng token đầu vào và đầu ra mà mỗi tác nhân tiêu thụ là cần thiết, phân chia theo nhiệm vụ, người dùng hoặc thậm chí theo từng bước. Điều này cho phép quy chi phí chính xác và giúp xác định hành vi tác nhân không hiệu quả.
• Khả năng quan sát và Truy vết: Các công cụ như LangSmith, Traceloop, hoặc các nền tảng hỗ trợ OpenTelemetry rất quan trọng. Chúng cung cấp một ‘dấu vết’ hiển thị toàn bộ quá trình suy nghĩ của tác nhân—mỗi cuộc gọi LLM, mỗi lần sử dụng công cụ, và mỗi quyết định—giúp có thể sửa lỗi, xác định các nút thắt hiệu suất, và hiểu tại sao tác nhân đã thực hiện một lựa chọn cụ thể.
• Các chỉ số Hiệu suất: Ngoài chi phí, theo dõi các chỉ số hoạt động chính là rất quan trọng. Bao gồm ‘thời gian đến hành động đầu tiên’ (tốc độ tác nhân bắt đầu làm việc), ‘tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ’ (độ tin cậy của nó), và ‘tỷ lệ lỗi công cụ’ (tần suất thất bại khi tương tác với các API bên ngoài).

Lợi ích và bất lợi giữa việc xây dựng và mua cơ sở hạ tầng tác nhân của bạn là gì?

Khi thiết lập lưu trữ tác nhân AI của bạn, bạn sẽ đối mặt với quyết định truyền thống giữa xây dựng và mua. Mỗi con đường có những ý nghĩa quan trọng về tốc độ, chi phí và kiểm soát.

• Xây dựng (Phương pháp DIY): Đây là con đường cung cấp sự kiểm soát tối đa đối với cơ sở hạ tầng của bạn và có thể tiết kiệm chi phí hơn ở quy mô rất lớn. Tuy nhiên, nó đòi hỏi một đội DevOps có tay nghề cao, chuyên môn hóa và sự đầu tư đáng kể ban đầu về thời gian và nguồn lực để xây dựng và duy trì cấu trúc phức tạp.
• Mua (Nền tảng quản lý): Sử dụng dịch vụ quản lý để triển khai đám mây tác nhân hoặc hệ điều phối đẩy nhanh quá trình phát triển và giảm gánh nặng vận hành liên tục. Điều này cho phép các đội triển khai tác nhân nhanh hơn nhiều, nhưng nó đi kèm với chi phí cao hơn và cung cấp ít tùy chỉnh hơn so với hệ thống tự xây dựng theo nhu cầu.

Những Ngộ Nhận Phổ Biến Về Triển Khai Tác Nhân AI Là Gì?

Tính mới mẻ của AI tác nhân đã dẫn đến nhiều ngộ nhận phổ biến về những gì cần làm để vận hành chúng trong môi trường sản xuất. Hiểu rõ những ngộ nhận này là chìa khóa để lập kế hoạch triển khai thành công.

Ngộ Nhận 1: ‘Bạn có thể chỉ cần chạy một tác nhân AI trong chức năng không máy chủ.’

• Thực Tế: Cách tiếp cận này chỉ hoạt động cho những tác nhân đơn giản nhất, không lưu trữ trạng thái và thực hiện một nhiệm vụ ngắn gọn. Bất kỳ tác nhân nào cần ghi nhớ các tương tác trước đó, học hỏi theo thời gian, hoặc chạy trong hơn vài phút đều cần kiến trúc lưu trữ trạng thái mạnh mẽ hơn được xây dựng trên container hoặc máy ảo bền vững.

Ngộ Nhận 2: ‘Tăng cường quy mô tác nhân giống như tăng cường dịch vụ web.’

• Thực Tế: Bản chất lưu trữ trạng thái và chạy dài hạn của các tác nhân làm cho việc mở rộng quy mô chúng trở nên cơ bản khó khăn hơn. Bạn không thể chỉ đơn giản thêm nhiều bản sao không lưu trạng thái giống hệt nhau của ứng dụng. Mở rộng hiệu quả cần quản lý phức tạp trạng thái phân tán, các quá trình dài hạn và sự phối hợp giữa nhiều phiên bản tác nhân đồng thời tiêu tốn nhiều bộ nhớ.

Ngộ Nhận 3: ‘Chi phí lớn nhất là các cuộc gọi GPU/LLM.’

• Thực tế: Mặc dù chi phí token của LLM là đáng kể và rất dễ nhận thấy, nhưng chúng thường không phải là khoản chi lớn nhất về lâu dài. Các chi phí ẩn liên quan đến độ phức tạp của cơ sở hạ tầng, tài năng DevOps chuyên biệt cần thiết, và bộ công cụ quản lý và giám sát cần thiết để chạy các đại lý một cách đáng tin cậy trong môi trường sản xuất thường đại diện một tổng chi phí sở hữu lớn hơn.

Kết luận: Biên giới tiếp theo của DevOps là AgentOps

Việc chuyển các tác nhân AI từ máy tính của nhà phát triển sang hệ thống sản xuất phục vụ hàng triệu người dùng không phải là một nhiệm vụ đơn giản. Nó đánh dấu một sự khác biệt rõ ràng so với triển khai ứng dụng truyền thống. Những yêu cầu đặc biệt về tính trạng thái, nhiệm vụ chạy dài và thử thách tài nguyên ‘ba đầu’ đòi hỏi một cấu trúc hạ tầng mới và một tư duy vận hành mới.

Khi các tổ chức ngày càng dựa vào hệ thống tự động, ngành ‘AgentOps’ đang nổi lên để giải quyết những thách thức cụ thể này. Làm chủ việc triển khai tác nhân AI không còn chỉ là một trở ngại kỹ thuật; nó là một yêu cầu chiến lược. Những mẫu kiến trúc và thực tiễn vận hành được thiết lập ngày nay sẽ xác định làn sóng ứng dụng thông minh tiếp theo, tạo ra sự khác biệt rõ ràng giữa các công ty chỉ có thể thử nghiệm với AI và những công ty có thể mở rộng nó thành công.