Компания Confluent, специализирующаяся на потоковой обработке данных, предложила архитектурный подход для создания ИИ-агентов, которые могут работать с состоянием и соблюдать регуляторные требования. В статье на их блоге рассматривается, как использовать Apache Kafka и Kafka Streams для управления состоянием агентов и обеспечения их соответствия нормативным требованиям.
Ключевая идея заключается в том, что агент должен обрабатывать данные в реальном времени, сохраняя при этом контекст предыдущих взаимодействий. Это особенно важно для агентов, работающих в финансовой, медицинской или других регулируемых сферах, где важно не только качество ответов, но и их соответствие законам и правилам.
Авторы предлагают использовать Kafka Streams для управления состоянием агентов, что позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных и обеспечивать их надежность и отказоустойчивость. Также рассматриваются примеры использования этой архитектуры для создания агентов, которые могут работать с персональными данными, соблюдая требования GDPR и других регуляторов.
Для разработчиков ИИ-агентов, таких как Jarv, этот подход может быть полезен для создания более надежных и соответсвующих нормативным требованиям систем. Использование потоковой обработки данных позволяет не только улучшить производительность, но и обеспечить безопасность и конфиденциальность данных, что является критически важным для многих приложений.