Skalowanie agentów AI: opóźnienie, współbieżność i limity tempa
Pierwszy szczyt ruchu uczy każdy zespół tego samego. Serwery prawie stoją, baza ma się dobrze, a wszystko jest wolne — bo każde żądanie to kilka kilkusekundowych wywołań do dostawcy z limitem, a limitów nie obchodzi, ile kontenerów uruchomiliście.
Skalowanie agentów to więc głównie teoria kolejek i zarządzanie oczekiwaniami, plus trochę planowania pojemności.
Ustalcie, który z trzech limitów was uderza#
| Objaw | Prawdopodobny limit | Rozwiązanie |
|---|---|---|
| 429 od dostawcy | Żądania lub tokeny na minutę | Kolejka, backoff, rozłożenie na klucze lub regiony |
| Wolno, ale bez błędów | Sekwencyjne wywołania na przebieg | Zrównoleglić niezależne kroki |
| Wyczerpana pamięć lub połączenia | Wasza usługa | Zwykła praca nad pojemnością |
| Wolno tylko w szczycie | Rywalizacja o wspólny limit | Kolejka priorytetowa |
Kolejkujcie wszystko, co nieinteraktywne#
Podzielcie ruch na dwie klasy od pierwszego dnia. Praca interaktywna — ktoś czeka — dostaje krótki termin, ostry limit kroków i szybki model tam, gdzie jakość na to pozwala. Praca w tle idzie do kolejki, której współbieżność kontrolujecie.
Skróćcie czekanie uczciwie#
- Strumieniujcie odpowiedź w trakcie powstawania.
- Pokazujcie bieżący krok prostym językiem.
- Przy limicie zwróćcie użyteczny wynik częściowy i nazwijcie, czego brakuje.
- Zdejmijcie ze ścieżki krytycznej wszystko, co nie blokuje.
Odczucie opóźnienia to tyle samo problem produktowy, co inżynierski.
Zaprojektujcie tryb degradacji, zanim będzie potrzebny#
Zdecydujcie z góry, co agent robi, gdy dostawca jest wolny, poza limitem albo niedostępny. Sensowna drabina: pełny agent, tańszy lub alternatywny model, odpowiedź wyłącznie z wyszukiwania bez narzędzi, wreszcie uczciwe przeprosiny i przekazanie człowiekowi.
Najczęstsze pytania
Kilka kont lub regionów dostawcy?
Dla prawdziwej skali lub odporności tak. Zróbcie to za jednym wewnętrznym interfejsem.
Jak utrzymać akceptowalne opóźnienie interaktywne?
Twarde limity kroków, proste kroki do szybkiego modelu, zrównoleglenie niezależnych wywołań i strumieniowanie.
Co pęka pierwsze przy wzroście?
Prawie zawsze limity dostawcy, potem wewnętrzne API najbardziej obciążonego narzędzia.
skalowanie agentówlimity tempa llmopóźnienie agentakolejki llmtryb degradacji
