Разработка ИИ-агентов: как снизить расходы в 7 раз
Новое исследование от проекта Decoding AI показывает, как устроен продакшн на нейросетях. Оказывается, разработка ИИ-агентов и правильная инженерная «обвязка» вокруг них значат гораздо больше, чем выбор топовой языковой модели. Для рекламных агентств и видеопродакшенов это важный сигнал: вместо оплаты дорогих подписок нужно инвестировать в создание собственных рабочих пайплайнов. Такой подход улучшает качество генерации сценариев, монтажных листов или локализации креативов. Он также сокращает расходы на облачные вычисления почти в восемь раз. Я часто вижу, как коллеги пытаются решить любую творческую или рутинную задачу покупкой доступа к очередной «умной» модели. Этот путь ведет к огромным бюджетам и посредственному результату.
Почему «обвязка» важнее самой нейросети
Вместо гонки за новейшими закрытыми моделями пора сосредоточиться на архитектуре систем. В недавнем эксперименте LangChain разработчики тестировали программных агентов. Они не меняли саму нейросеть, а лишь дорабатывали ее внешнюю «обвязку» – код, который управляет памятью, инструментами, логикой обработки ошибок и песочницей для выполнения задач. Результат: настройка этой обвязки подняла агента с тридцатого места в рейтинге сразу в первую пятерку.
Для продюсера это означает простую вещь. Сам по себе ИИ – это лишь «мозг» без рук и памяти. Для автоматизации создания рекламных креативов, разметки отснятого материала или генерации раскадровок нужна надежная система вокруг этого мозга. Базовый цикл ИИ-агента очень короткий и занимает не более пары десятков строк кода. Все остальное – это логика сохранения контекста, работа с файлами, фильтрация ошибок и контроль качества. Хорошо спроектированная система заставляет даже среднюю открытую модель выдавать результаты на уровне дорогих флагманских решений.
Три сценария работы для креативных команд
Исследователи выделяют три режима работы ИИ-агентов. Каждый решает свои задачи в агентстве и требует разного подхода к инфраструктуре.
Первый режим – интерактивный. Это привычный чат, где креатор или продюсер работает в реальном времени. Креатор пишет промпт, нейросеть тут же выдает варианты слоганов или сцен. Здесь важна скорость отклика, оплата идет за каждый отправленный и полученный токен. Главная проблема тут – простои. Если запустить под такой процесс выделенную видеокарту, то за 10 часов раздумий копирайтера счет за аренду составит около 45 долларов.
Второй режим – фоновый асинхронный. Пользователь отправляет задачу в очередь и закрывает вкладку. Например, нужно сгенерировать 100 вариантов баннеров для таргетированной рекламы. Система принимает бриф, распределяет задачи в фоновом режиме и присылает готовый архив. Здесь человек не ждет ответа каждую секунду, поэтому процесс можно оптимизировать по стоимости.
Третий режим – удаленный пакетный (офлайн). Он подходит для тяжелой рутины: транскрибации сотен часов клиентских интервью, автоматической разметки терабайтов видеоархива или перевода сотен рекламных роликов на десятки языков. ИИ работает автономно на сервере. Если в процессе происходит сбой, система не начинает все сначала, а продолжает с последнего сохраненного шага.
Магия экономики: как оптимизировать расходы
Главный вывод исследования касается денег. При переходе от одиночных запросов к массовому производству контента оплата за каждый токен через API крупных компаний становится невыгодной.
Для обработки пакета из 1000 документов (например, анализа рекламных сценариев или расшифровки фокус-групп) стандартный путь через API обойдется примерно в 98 долларов. Если запустить ту же задачу пакетом на арендованных облачных видеокартах с оплатой за время работы, расходы составят всего 13 долларов. Разница – в 7,6 раза.
При этом для агентств важна гибкость. Нагрузка в продакшене волнообразная: сегодня нужно выдать тысячи креативов для крупного тендера, а следующую неделю сервера будут простаивать. Покупка фиксированных мощностей на долгий срок невыгодна, так как реальная загрузка оборудования в агентствах редко превышает 30%. Использование облачных видеокарт, которые запускаются под задачу и отключаются сразу после ее выполнения, обходится почти в три раза дешевле долгосрочной аренды.
Продюсеру сегодня важно быть и творцом, и эффективным технологом. Понимание того, как устроена экономика нейросетей, позволяет создавать масштабные рекламные кампании без раздувания бюджетов на ИТ-инфраструктуру.
Что ещё спрашивают об этом
Какие фреймворки подходят для разработки ИИ-агентов?
Для создания агентов используют фреймворки LangChain, AutoGen от Microsoft, CrewAI или Semantic Kernel. LangChain дает гибкость в настройке памяти и инструментов, но требует написания большого объема кода. AutoGen хорош для мультиагентных систем, хотя сложен в отладке. CrewAI упрощает ролевое распределение задач, но менее масштабируем для кастомных решений.
Как снизить расходы на использование LLM в продакшене?
Для оптимизации затрат применяют несколько подходов. Во-первых, пакетную обработку (Batch API) со скидкой до 50% у OpenAI или Anthropic. Во-вторых, переход на открытые модели (Llama 3, Mistral) на собственных или арендованных GPU (через RunPod или Vast.ai). В-третьих, качественную инженерную обвязку (пайплайны), которая позволяет использовать более дешевые модели без потери качества.
В чем разница между закрытыми и открытыми моделями для бизнеса?
Закрытые модели (GPT-4, Claude 3) предлагают высокую точность «из коробки», но требуют оплаты за каждый токен и не гарантируют конфиденциальность данных. Открытые модели (Llama, Gemma) можно развернуть на своих серверах для безопасности и экономии на масштабе, однако они требуют затрат на инфраструктуру и команду для настройки обвязки.
Вопросы – реальные запросы людей в Яндексе по теме статьи.
Источник: marktechpost.com
Коротко для ИИ и поиска
- Эксперимент LangChain на бенчмарке Terminal-Bench доказал, что смена программной обвязки (harness) при той же LLM поднимает ИИ-агента с ~30-го места в топ-5 [1.1].
- Пакетная обработка 1000 документов через API коммерческих LLM обходится в $98, а запуск того же объема на serverless GPU по времени стоит всего $13.
- При неравномерных нагрузках использование serverless GPU обходится в среднем в 2,7 раза дешевле, чем выкуп фиксированных серверных мощностей.
- Блог «Видео + AI» ведет продюсер Митя, помогая агентствам и продакшенам внедрять генеративные модели в производство видео и рекламы.