Agentlər millisaniyələrlə düşünür, köhnə infrastruktur buna hazır deyil – LinkedIn, Walmart və Zendesk VB Transform 2026-da boşluğu necə bağladıqlarını paylaşdı

VB Transform 2026 konfransında bir araya gələn üç infrastruktur lideri – LinkedIn, Walmart və Zendesk – süni intellekt agentlərini yavaşladan əsas amilin modellərin özü deyil, köhnə infrastruktur olduğu qənaətinə gəldi. Hər bir şirkət agentləri sınaq mərhələsindən istehsal mühitinə keçirərkən fərqli maneələrlə qarşılaşsa da, hamısı eyni nəticəyə çatdı: qarşılaşdıqları darboğazların heç biri model problemləri ilə bağlı deyildi. Onların ortaq kəşfi, müəssisə infrastrukturunun insanların iş tempinə uyğun qurulduğu, agentlərin isə daha sürətli və fərqli işlədiyi idi. Panelin iştirakçıları – LinkedIn-dən süni intellekt platforması və infrastruktur üzrə baş direktor Animesh Sinqh, Walmart-dan korporativ texnologiya xidmətləri və strategiyası üzrə baş vitse-prezident Desiree Qosbi və Zendesk-dən tətbiqi süni intellekt üzrə vitse-prezident Sami Qoş – agentlərin miqyaslandırılması zamanı faktiki olaraq nəyin sıradan çıxdığını təsvir etdi. Qosbi, Walmart-ın öz işçi qüvvəsində agentləri genişləndirərkən öyrəndiklərini izah edərkən, məqsədin “mühəndisliyin bir daha etmək istədiklərimiz üçün darboğaza çevrilməməsini təmin etmək” olduğunu vurğuladı. Hər üç şirkət fərqli başlanğıc nöqtələrindən eyni nəticəyə gəldi: heç bir maneə modelin özündən qaynaqlanmırdı. Əsl darboğazın harada olduğu sualına gəldikdə, hər şirkət eyni divarın fərqli bir versiyası ilə qarşılaşdı: insanların iş üsuluna uyğun qurulmuş infrastruktur, agentlər işi ələ aldıqda dağılır. LinkedIn-də ilk darboğaz bir model deyil, Kubernetes oldu, çünki bu sistem konteynerlərin tələb əsasında işə düşdüyünü güman edir, lakin bu proses saniyələr çəkir. Sinqh qeyd etdi ki, bu sürət agentlər üçün çox yavaşdır. Həll yolu, tələb əsasında təminatdan əvvəlcədən hazırlanmış konteyner hovuzlarına keçmək oldu ki, agent yükləri real vaxtda dəyişdirilə bilsin. LinkedIn agentlərə öz orkestrasiyalarını idarə etməyə icazə verdikdə daha çətin bir problem ortaya çıxdı. Beş ballıq qiymətləndirmə sistemi təmiz görünsə də, halüsinasiya (yanlış məlumat istehsalı) yenə də baş verirdi. Sinqh izah etdi ki, problem struktural xarakter daşıyır: bir böyük dil modelinin (LLM) digər LLM-in çıxışını qiymətləndirməsi, qiymətləndirdiyi şeylə eyni uğursuzluq rejimini paylaşır. Nəticədə, hər üç şirkət agentlərin sürətli və avtonom işləməsinə uyğun yeni infrastruktur qurmağın vacibliyini qəbul etdi və bu, onların gələcək inkişaf strategiyasının əsasını təşkil etdi.