Hybrydowy asystent AI – ewolucja współczesnych agentów

Ten artykuł napisałem samodzielnie, a następnie poprosiłem AI o poprawienie mojego angielskiego.

To moja osobista opinia jako architekta rozwiązań, który od 20 lat tworzy oprogramowanie chmurowe i platformy danych. To raczej przemyślenie na temat tego, jak widzę Actor za 1-2 lata.

W miarę jak asystenci AI stają się coraz bardziej zaawansowani, architektura, na której się opierają, staje się równie ważna jak same modele. Obecnie agentów ocenia się na podstawie używanych modeli, frameworka i promptów.

W przypadku systemów takich jak Actor, zaprojektowanych do obsługi poczty e-mail, kalendarzy, dokumentów i firmowych przepływów pracy, podejście wyłącznie chmurowe lub wyłącznie lokalne szybko okazuje się niewystarczające.

Zamiast tego zaczyna wyłaniać się architektura hybrydowa, w której przetwarzanie i wykonywanie zadań są rozproszone między urządzeniami lokalnymi, prywatną infrastrukturą i modelami w chmurze.

Nie chodzi tu tyle o preferencje technologiczne, ile o konieczność architektoniczną.

Ograniczenia asystenta działającego wyłącznie w chmurze

Większość obecnych asystentów AI działa przede wszystkim w chmurze. Na początek ma to sens: modele są duże, infrastruktura scentralizowana, a aktualizacje łatwe. Ponadto wnioskowanie jest tanie (a przynajmniej w przypadku niektórych modeli).

Gdy jednak asystent zostaje głęboko zintegrowany z systemami wykorzystywanymi w pracy, pojawia się kilka problemów strukturalnych.

Po pierwsze, granice danych mają znaczenie.
Asystenci do pracy mają dostęp do bardzo wrażliwych informacji: dokumentów finansowych, wewnętrznej korespondencji e-mail, umów, planów rozwoju produktów i rozmów dotyczących kadr. Wiele organizacji nie może ze względów prawnych ani operacyjnych stale przesyłać tych danych do zewnętrznej infrastruktury.

Następnie łączność staje się warunkiem koniecznym.
Asystent do pracy, który przestaje działać w samolocie, w tunelu kolejowym lub podczas problemów z siecią, staje się zawodny w codziennej pracy.

Chmurowa sztuczna inteligencja jest potężna, ale nie może realistycznie obsłużyć każdej warstwy systemu.

Ograniczenia asystenta działającego wyłącznie lokalnie

Z drugiej strony, uruchamianie wszystkiego lokalnie również wiąże się z poważnymi ograniczeniami.

Najbardziej zaawansowane modele rozumujące nadal wymagają znacznej infrastruktury obliczeniowej. Choć lokalny sprzęt szybko się rozwija — Apple Silicon, jednostki NPU i dedykowane układy AI — uruchamianie modeli najnowszej generacji do złożonego rozumowania lub syntezy informacji z wielu dokumentów pozostaje niepraktyczne na większości urządzeń.

Po drugie, opóźnienia się kumulują w przepływach pracy agentów.
Asystent wykonujący wiele czynności, takich jak odczytywanie e-maila, wyodrębnianie zadań, sprawdzanie kalendarza, przygotowywanie odpowiedzi i planowanie dalszych działań, tworzy łańcuch wywołań modeli i interakcji z API. Nawet niewielkie opóźnienia się sumują, gdy czynności są wykonywane kolejno.

Istnieje również wyzwanie związane z zarządzaniem.
Zarządzanie modelami na tysiącach urządzeń pracowników wiąże się ze złożonością operacyjną: aktualizacjami, poprawkami bezpieczeństwa, zarządzaniem konfiguracją i monitorowaniem zgodności.

Wreszcie wiele procesów asystenta wymaga wspólnego stanu.
Oś czasu projektu, baza wiedzy zespołu ani system wspólnego zarządzania zadaniami nie mogą znajdować się wyłącznie na komputerze jednej osoby.

Sama lokalna inteligencja również nie zapewni pełnego obrazu.

Prawdopodobny kierunek: rozproszona inteligencja

Bardziej naturalna architektura dla asystentów takich jak Actor to model rozproszonej inteligencji, w której poszczególne warstwy systemu działają w różnych środowiskach.

Uproszczony podział może wyglądać następująco:

Warstwa lokalna (środowisko uruchomieniowe urządzenia)
Odpowiada za świadomość otoczenia użytkownika i szybkie działanie.

Typowe zadania:

• uzyskiwanie dostępu do plików lokalnych, aplikacji i powiadomień
• wykrywanie sygnałów kontekstowych (aktywnych dokumentów, spotkań, e-maili)
• wykonywanie szybkich, prywatnych działań
• buforowanie często używanej wiedzy

Prywatna infrastruktura (chmura organizacji lub użytkownika)
Odpowiada za wspólny stan i przetwarzanie wrażliwych danych.

Typowe zadania:

• firmowe bazy wiedzy
• współdzielona pamięć agenta
• kontekst współpracy zespołowej
• przetwarzanie poufnych dokumentów

Modele chmury publicznej
Odpowiada za zaawansowane wnioskowanie i wiedzę na dużą skalę.

Typowe zadania:

• zadania wymagające zaawansowanego rozumowania
• złożona synteza informacji z wielu dokumentów
• wyszukiwanie informacji w dużych zasobach wiedzy
• zaawansowane możliwości językowe

W tym modelu lokalne środowisko uruchomieniowe pełni funkcję koordynatora, decydując, gdzie powinno być wykonywane każde zadanie.

Znaczenie granicy zaufania

Jedną z najważniejszych decyzji projektowych staje się określenie granicy zaufania.

W praktyce oznacza to konieczność odpowiedzi na pytania takie jak:

• Jakie dane nigdy nie opuszczają urządzenia?
• Jakie dane mogą być przesyłane do prywatnej infrastruktury?
• Które zadania mogą bezpiecznie korzystać z modeli zewnętrznych?
• W jaki sposób te decyzje są rejestrowane i poddawane audytowi?

Ta granica ma kluczowe znaczenie dla wdrażania rozwiązań w przedsiębiorstwach.

Organizacje nie chcą jedynie możliwości AI — chcą przewidywalności i kontroli nad przepływem danych.

Dlaczego ta architektura prawdopodobnie stanie się standardem

Kilka trendów w branży wskazuje na ten kierunek.

Sprzętowe przyspieszanie obliczeń na urządzeniach lokalnych szybko się rozwija, umożliwiając korzystanie z lekkich modeli i szybkie lokalne wnioskowanie.

Jednocześnie możliwości najbardziej zaawansowanych modeli wciąż rosną w środowiskach chmurowych, utrzymując różnicę, która sprawia, że w przypadku złożonych zadań atrakcyjne jest wnioskowanie w chmurze.

Przedsiębiorstwa coraz częściej wymagają gwarancje w zakresie ładu danych, skłaniając systemy AI ku architekturze, która może respektować wewnętrzne granice.

Wreszcie, powstające frameworki agentowe są już oparte na routingu między modelami, w którym różne modele i środowiska wykonawcze obsługują różne zadania.

Architektury hybrydowe naturalnie wpisują się w ten schemat.

Co to oznacza dla Actor

W przypadku Actor architektura hybrydowa mogłaby odblokować kilka możliwości:

Lokalne środowisko wykonawcze mogłoby stale analizować otoczenie użytkownika, kontekst poczty e-mail, spotkania i dokumenty, bez konieczności przesyłania wszystkiego na zewnątrz.

Prywatna warstwa infrastruktury Actor mogłaby przechowywać pamięć użytkownika, grafy zadań i kontekst współpracy.

Modele chmurowe można by wtedy uruchamiać wybiórczo przy zadaniach, które naprawdę wymagają głębszego rozumowania.

Zamiast pojedynczego punktu dostępu do AI, Actor staje się systemem koordynującym inteligencję na wielu warstwach.

Ta architektura pozwala też użytkownikom i organizacjom wybierać różne strategie wdrożenia, zależnie od ich potrzeb:

• chmura osobista
• infrastruktura firmy
• hybrydowo: lokalnie + w chmurze
• wdrożenia w pełni prywatne

Innymi słowy, Actor ewoluuje z prostego asystenta w rozproszoną warstwę poznawczą dla pracy.

Co przyniesie przyszłość

Przyszłość asystentów do pracy prawdopodobnie nie będzie zależeć od jednego modelu ani dostawcy.

Zamiast tego ukształtuje ją sposób koordynowania działania sztucznej inteligencji w różnych środowiskach.

Systemy, które łączą ochronę prywatności, szybkość reakcji i zaawansowane możliwości wnioskowania, będą miały strukturalną przewagę.

Architektury hybrydowe wydają się jedną z najbardziej obiecujących dróg do osiągnięcia tej równowagi.

PS: Przebudowuję całą architekturę, aby w niedalekiej przyszłości była gotowa na model hybrydowy. To dużo pracy i zajmie trochę czasu, ale właśnie tym się pasjonuję.