Автор анализирует трансформацию процесса инференса в эпоху LLM, отмечая переход от линейных ответов к сложным агентным цепочкам. Основная мысль заключается в том, что инференс перестает быть просто генерацией текста и становится динамическим процессом принятия решений, где стоимость и задержка определяются не только моделью, но и архитектурой оркестрации агентов и внешними вызовами.
Современные системы всё чаще делегируют выполнение задач цепочкам агентов, что меняет экономику вычислений. Вместо одного тяжелого запроса к модели, приложения разбивают задачу на множество мелких шагов, каждый из которых требует оценки контекста, выбора инструмента и проверки результата. Это создает новые вызовы для инфраструктуры, требуя оптимизации не только самих моделей, но и протоколов взаимодействия между ними.
Значимость этого сдвига заключается в изменении метрик эффективности. Если раньше ключевым показателем была скорость генерации токенов, то теперь на первый план выходит общая стоимость выполнения бизнес-задачи (task completion cost) и надежность агентных цепочек. Разработчики вынуждены балансировать между использованием мощных моделей для сложных рассуждений и дешевых моделей для простых операций, что требует внедрения интеллектуальных систем маршрутизации запросов.
Ключевые факты
- Переход от модели «один запрос — один ответ» к многошаговым агентным процессам.
- Рост значимости стоимости выполнения всей цепочки задач над стоимостью генерации одного токена.
- Необходимость внедрения динамической маршрутизации для оптимизации затрат на инференс.
- Усложнение архитектуры приложений из-за интеграции внешних инструментов и систем памяти.
- Смещение фокуса с чистого размера модели на эффективность её применения в агентных пайплайнах.