Разработана архитектура для построения масштабируемых ИИ-систем, основанная на событийном подходе. В качестве основного брокера сообщений используется Redpanda, обеспечивающая высокую пропускную способность и низкую задержку при передаче данных между компонентами. Взаимодействие с внешними запросами и управление потоками данных реализовано через фреймворк FastAPI, что позволяет эффективно обрабатывать асинхронные задачи в реальном времени.
Система упакована в контейнеры Docker, что упрощает развертывание и масштабирование инфраструктуры в различных средах. Такой подход позволяет отделить логику обработки данных от процесса генерации ответов ИИ-моделями, обеспечивая стабильную работу при высоких нагрузках. Использование событийной модели позволяет гибко интегрировать дополнительные этапы обработки, такие как предварительная фильтрация данных или логирование, без изменения основной архитектуры приложения.
Данное решение демонстрирует паттерн построения конвейеров для обработки данных, поступающих в потоковом режиме. Это критически важно для создания отзывчивых агентных систем, где требуется быстрая реакция на внешние события и последовательная обработка информации. Интеграция компонентов через стандартные протоколы обмена сообщениями упрощает поддержку и дальнейшее расширение функциональности системы.