智能體人工智慧工具包
基於本地基礎架構的自主智能
在邊緣部署智能體人工智慧的關鍵挑戰
當智能體人工智慧從試點階段遷移到生產環境時，團隊會面臨反覆出現的挑戰，因為持續運作、低延遲和系統信任至關重要。主要挑戰包括：
- 支持持續、低延遲的推理，以進行連續推理循環
- 可靠地處理不可預測且長時間運行的人工智慧工作負載
- 將人工智慧系統與現有企業和營運資料來源集成
- 無需重新設計或系統更換即可擴展基礎設施
- 滿足安全性、可用性和長期部署要求
選擇用於智能體人工智慧的本地部署基礎架構的檢查清單
在生產環境中部署智能體人工智慧時，團隊必須選擇支援持續推理、低延遲和長期可靠性的平台。以下清單總結了工具包中的關鍵注意事項：
• 人工智慧加速和運算餘裕
該平台是否為當前和未來的代理工作負載提供足夠的 CPU 和 GPU 資源？
• 擴充性和可擴充性
能否在不重新設計系統的情況下添加網路、儲存或加速功能？
• 資料位置和儲存存取
本地儲存是否快速、易於存取且可在不中斷正在進行的工作負載的情況下進行維護？
• 工具和系統的連接
該系統是否能夠輕鬆與企業軟體、感測器和營運系統整合？
• 始終在線運行的可靠性
該平台是否設計用於連續使用，無需頻繁停機或乾預？
• 可維護性和維護
能否在不中斷人工智慧運作的情況下維護或更換組件？
