Mākslīgā intelekta praktiskā izmantošana uzņēmumos prasa pāreju no monolītām sistēmām uz modulāru arhitektūru, kurā drošības barjeras un datu kontrole tiek nodalīta no pašiem valodas modeļiem. Vercel vadītājs Giljermo Rauhs uzsver, ka veiksmīgai aģentu darbībai ražošanas vidē ir svarīgi izmantot slēgtas smilškastes un elastīgu modeļu rotāciju.
Uzņēmumu pāreja no vienkāršas AI prototipu veidošanas uz reālu sistēmu integrāciju ikdienas procesos ir izgaismojusi nopietnus datu drošības un izmaksu efektivitātes izaicinājumus. Daudzas organizācijas saskaras ar riskiem, kad darbinieku izmantotie izstrādes rīki var nekontrolēti nosūtīt konfidenciālu pirmkodu publisko mākoņpakalpojumu modeļu apmācībai. Kā nesenā intervijā medijam TechCrunch norādīja mākoņinfrastruktūras uzņēmuma Vercel izpilddirektors Giljermo Rauhs, šobrīd notiek aktīva virzība uz drošu un modulāru aģentu vidi, kurā intelekts tiek nodalīts no pašas izpildes infrastruktūras.
Kas ir AI aģents
Kas ir AI aģents? AI aģents ir autonoma programmatūra, kas spēj izpildīt sarežģītus uzdevumus, izmantojot lielo valodas modeli (LLM) kā lēmumu pieņemšanas dzinēju, un patstāvīgi izsaukt dažādus ārējos rīkus, datubāzes vai lietojumprogrammu saskarnes (API).
Divi galvenie AI aģentu izmantošanas virzieni
Rauhs izceļ divas galvenās jomas, kurās autonomie aģenti šobrīd rada vislielāko praktisko vērtību un patērē apjomīgus datu resursus:
- Programmēšanas asistenti. Šie rīki patstāvīgi veido un labo programmatūras kodu, radot vajadzību pēc spēcīgas mākoņu infrastruktūras tā izvietošanai un testēšanai.
- Iekšējie uzņēmuma aģenti. Tie palīdz darbiniekiem ātri piekļūt korporatīvajiem datiem, piemēram, apkopojot informāciju no klientu attiecību pārvaldības (CRM) sistēmām vai iekšējiem reģistriem bez sarežģītu pārskatu paneļu manuālas izveides.
Drošības nodrošināšana šādās sistēmās ir kļuvusi par primāro uzdevumu, jo aģentiem ir jādod piekļuve uzņēmuma datiem, vienlaikus garantējot, ka šie dati nepamet drošo perimetru.
Aģentu izolēšana un datu noplūdes novēršana
Lai risinātu datu drošības problēmu, Vercel ir izveidojis ietvaru Eve un speciālu izolācijas vidi Sandbox. Šī tehnoloģija ļauj palaist AI aģentu drošā virtuālā vidē, kurā tiek piemērotas stingras datu apstrādes politikas.
Lielākais smilškastes ieguvums ir pilnīga datu kontrole. Reāls risks, par ko es vienmēr domāju, ir tādu izstrādes rīku kā Devin vai Cursor izmantošana. Nepareizu iestatījumu gadījumā tie var izmantot visu jūsu koda bāzi modeļu apmācībai. Tas ir bīstami uzņēmumiem, kuru rīcībā ir gadu desmitiem uzkrāts unikāls intelektuālais īpašums.
Izmantojot izolētas izpildes vides, uzņēmums var precīzi kontrolēt, kāda informācija nonāk pie aģenta un kādi dati drīkst atstāt drošības zonu.
Pāreja uz plug-and-play modeļu izvēli
Agrāk uzņēmumi bieži izvēlējās strādāt tikai ar vienu lielo modeļu izstrādātāju, taču tagad vērojama tendence veidot elastīgas sistēmas. Katrs elements - modelis, datu platforma, drošības smilškaste un vārteja - kļūst par savstarpēji aizvietojamu moduli.
Uzņēmumi aizvien biežāk izvēlas modeļus, balstoties uz izmaksu un veiktspējas attiecību. Piemēram, Google Gemini modeļi un atvērtā pirmkoda alternatīvas kā DeepSeek gūst arvien lielāku popularitāti reālajā ražošanas vidē.
Šeit ir vienkāršs piemērs tam, kā moderni AI vārteju (Gateway) konfigurācijas faili ļauj dinamiski mainīt izmantojamos modeļus, nemainot paša aģenta kodu:
{
"routing": {
"strategy": "fallback",
"targets": [
{
"provider": "gemini",
"model": "gemini-1.5-pro",
"weight": 70
},
{
"provider": "openai",
"model": "gpt-4o",
"weight": 30
}
]
}
}Šāda pieeja novērš atkarību no viena pakalpojumu sniedzēja un ļauj optimizēt izmaksas. Šos procesus palīdz automatizēt mākslīgā intelekta asistenti uzņēmumiem, kas ļauj elastīgi pielāgot izmantotos modeļus konkrētā uzdevuma prasībām.
| Aspekts | Monolīta pieeja | Modulāra (Vercel) pieeja |
|---|---|---|
| Atkarība | Piesaiste vienam nodrošinātājam (piem. OpenAI) | Dinamiska modeļu maiņa (OpenAI, Gemini, DeepSeek) |
| Datu drošība | Dati tiek sūtīti tieši uz ārējiem modeļiem | Izolēta smilškastes vide ar datu izgūšanas kontroli |
| Izmaksu kontrole | Fiksētas viena pakalpojumu sniedzēja cenas | Optimizācija pēc cenas un veiktspējas attiecības |
Latvijas un Baltijas uzņēmumiem, uzsākot AI aģentu integrāciju iekšējās sistēmās, ieteicams jau pirmajā izstrādes posmā ieviest viduslāņa arhitektūru jeb AI Gateway. Tas ļaus ne tikai viegli pārslēgties starp dažādiem modeļiem atkarībā no to pašreizējām cenām un ātruma, bet arī nodrošinās centralizētu audita žurnālu. Tādā veidā varēsiet skaidri redzēt, kādus datus un kurā brīdī aģents ir pieprasījis no jūsu grāmatvedības vai CRM sistēmas.
Biežāk uzdotie jautājumi (FAQ)
Kas ir modulāra AI arhitektūra?
Modulāra AI arhitektūra ir pieeja programmatūras izstrādei, kurā lielie valodas modeļi, datu bāzes, drošības mehānismi un lietotāja saskarnes tiek uztverti kā atsevišķi, savstarpēji aizvietojami bloki. Tas ļauj viegli mainīt modeļus bez visas sistēmas pārrakstīšanas.
Kāpēc programmēšanas asistenti rada drošības riskus uzņēmumiem?
Ja programmēšanas rīki netiek pareizi konfigurēti, tie var automātiski augšupielādēt uzņēmuma unikālo pirmkodu publiskajos mākoņos modeļu apmācībai. Tas var novest pie intelektuālā īpašuma noplūdes.
Kā uzņēmumi var nodrošināt drošu piekļuvi saviem iekšējiem datiem?
To var panākt, izmantojot izolētas izpildes vides (smilškastes jeb sandboxes). Tajās aģentam tiek piešķirtas stingri ierobežotas tiesības, kas neļauj sensitīvai informācijai pamest uzņēmuma iekšējo tīklu.
