Sunʼiy agentlar koʻpincha pilot sinov bosqichida yaxshi natijalar koʻrsatadi, chunki bunday sharoitlarda qoʻllash sohasi cheklangan, maʼlumotlar nazorat qilinadi va soʻrovlar bashorat qilinadi. Biroq, ishlab chiqarish muhiti boshqacha boʻladi va aynan shu farq koʻplab loyihalarning toʻxtab qolishiga olib keladi.
Gartner 2027-yil oxirigacha agentli AI loyihalarining 40% dan ortigʻi oʻsib borayotgan xarajatlar, noaniq biznes qiymati yoki xatarlarni yetarli darajada nazorat qila olmaslik tufayli bekor qilinishini prognoz qilmoqda. VeloDBning Osiyo-Tinch okeani mintazisi boʻyicha regional direktori Nitin Vaguldening fikricha, muammoning katta qismi modelning oʻzida emas, balki maʼlumotlar darajasida yotadi.
«Katta miqyosdagi AI agentlari: Namoyishdan keyingi tirik qolish» nomli nutqida Nitin AI agentlari maʼlumotlardan insonlardan qanday farqli ravishda foydalanishini, ularning katta hajmdagi ishonchli ishlashi uchun nimaga muhtojligini va kompaniyalar bu tizimlarni qoʻllab-quvvatlash uchun maʼlumotlar infratuzilmasini qanday qayta qurayotganini batafsil tushuntirdi.
Nitin misol bilan boshladi: anʼanaviy tizimda menejer tayyor hisobotni ishga tushirish orqali oʻtgan yil sotuvlari haqidagi maʼlumotlarni olishi mumkin edi. Vaziyat tubdan oʻzgaradi, agar siz AI agentidan soʻnggi uch chorakdagi sotuvlar pasayishini tushuntirishni soʻrasangiz. Agent buyurtma yozuvlarini ERP va CRM tizimlaridan ajratib olish, texnik yordam tiketlari va yirik mijozlar muammolari boʻyicha chatlarni tahlil qilish, shuningdek, sotuv boʻlimining hududlar dinamikasi haqidagi hisobotlarini oʻrganishi kerak boʻladi. Agar uning fikrlari toʻliq boʻlmasa, u qoʻshimcha maʼlumotlar uchun qaytib keladi.
U taʼkidladi: «Avval bitta oddiy qidiruv yoki bitta oddiy soʻrov bilan yakunlanadigan narsa endi bir xil maʼlumotni olish uchun yuzlab qidiruv operatsiyalarini talab qiladi». Avval biznes maʼlumotlarining asosiy isteʼmolchilari odamlar va hisobotlar edi, va tizimlar aniq chegaralarga ega fiksatsiya qilingan hisobotlar atrofida qurilgan edi.
Endi, Nitin soʻzlariga koʻra, AI bu maʼlumotlarning yangi mijoziga aylandi va u butunlay boshqacha xatti-harakat qiladi. Agentlar kun davomida ishlaydi, bir vaqtning oʻzida koʻp savollar beradi va iterativ siklda faoliyat yuritadi: soʻrash, oʻylash, qidirish va javob olishgacha urinishlarni takrorlash. Ularning savollari ham oldindan yozilgan boʻlmagan, bu esa maʼlumotlar qatlami ustida kuchli va bashorat qilib boʻlmaydigan yukni yaratadi.
Murakkablik shundaki, biznes maʼlumotlari koʻplab joylarda tarqatilgan: tranzaksiya yozuvlari, chat xotirasi, hujjatlar, monitoring panellari va maʼno boʻyicha qidirish uchun vektor omborlari. Agent barcha bu manbalarda qidirishi va javob berishdan oldin natijalarni birlashtirishi kerak.
Maʼlumotlarga har bir qoʻshimcha soʻrov xarajatlarni oshiradi. Agar maʼlumotlar eskirgan boʻlsa, javob notoʻgʻri boʻladi. Nitin buni notoʻgʻri trafik xaritasi boʻylab haydashga oʻxshatdi. Bundan tashqari, maʼlumotlar koʻp manbalardan kelganda, javob manbasini aniqlash qiyinlashadi, bu esa ishonch muammosini keltirib chiqaradi.
U bu vaziyatni odamni hujjatlarni yigʻish uchun beshta kartochka shkafiga yuborishga oʻxshatdi. Inson beshinchi shkafdan qaytib kelgunga qadar, birinchi shkafdagi maʼlumot eskirgan boʻlishi mumkin.
Nitin agentlar pilot rejimdan toʻliq ekspluatatsiyaga oʻtishi uchun javob berishi kerak boʻlgan toʻrtta talabni belgiladi. VeloDBning javobi barcha bu ehtiyojlarni qondiradigan yagona dvigateldadir. Kompaniya 2023-yilda ochilgan boʻlib, dastlabki ishlab chiquvchilari Apache Doris, bu real vaqtda analitika uchun ochiq kodli maʼlumotlar bazasi boʻlib, 2022-yil iyun oyida Apache dasturiy taʼminoti fondining yuqori darajali loyihasiga aylangan. VeloDB maʼlumotlariga koʻra, Apache Doris GitHubʼda 14 000 dan ortiq yulduzcha va 700 kontribyutorga ega va dunyo boʻylab 5 000 dan ortiq korxonalar tomonidan ishlatiladi.
Agentlarning ishlashini sekinlashtiradigan qaytariluvchi soʻrovlar sonini kamaytirish uchun VeloDB gibrid soʻrovlarni qoʻllab-quvvatlaydi. Bitta soʻrov SQL, vektor qidiruvi va matnli qidiruvni birlashtira oladi, deterministik va ehtimoliy qidiruvlarni parallel bajaradi. Natijada, tarqatilgan maʼlumotlar oʻrniga yagona ishonchli manba hosil boʻladi.
Nitin ushbu arxitekturadan foydalanadigan ikki kompaniya misolini taqdim etdi. Birinchisi – u nomini aytmagan 120 milliondan ortiq foydalanuvchiga ega eng yirik kriptovalyuta birjalaridan biri. Birja AI agentlariga tranzaksiya maʼlumotlarini taqdim etadi, ular chakana investorlar tomonidan, masalan, katta savdogarlarning qaysi aktiv boʻyicha pozitsiyalarini koʻrish uchun soʻrovlar berishi mumkin. U agentlari kun davomida ishlayotgan holda, taxminan 33 000 dialogni 3 millisekund atrofida qayta ishlayotganini maʼlum qildi.
Ikkinchi misol – Hong Kong fond birjasiga 2026-yil yanvar oyida chiqib, 200 dan ortiq mamlakatdagi 212 million foydalanuvchiga xizmat koʻrsatadigan xitoy AI kompaniyasi MiniMax. MiniMax loglash tizimini Grafana Lokiʼdan voz kechib, Apache Dorisga qayta qurdi, chunki loglar saqlab va soʻrov qilish lozim boʻlgan qimmatli maʼlumot manbai boʻldi.
Nitin MiniMax 10 Gbit/s tezlikda maʼlumot yuklayotganini va ikkita sekunddan kam vaqt ichida taxminan 10 petabayt soʻrov bera olishini, shu bilan birga xarajatlarni 70% ga kamaytirishini aniqlashtirdi. VeloDB alohida maʼlumot berishicha, Doris asosidagi tizim endi MiniMaxning barcha biznes yoʻnalishlaridagi loglarni petabayt miqyosida 99,9% dan yuqori mavjudlik bilan qoʻllab-quvvatlaydi.
Nitin boshlangʻich bosqichdagi agentlarni yaratuvchi startaplar uchun ham shu muammolar dolzarb ekanligini qoʻshimcha qildi. VeloDB MiniMax yoki kripto birjasi kabi xuddi shu kengayish muammolari bilan duch kelayotgan fintech startaplari bilan ham hamkorlik qiladi, faqat yanada boshlangʻich bosqichda.
Uning yakuniy tezi shuki, agentlar doimo yuzlab savollar beradi, shuning uchun infratuzilma har birining arzon, tez va dolzarb boʻlishini taʼminlashi kerak. Nitin uchun AI agentlarini kengaytirish kamroq modelni topishga, balki agentlarga yagona manbadan real vaqtda ishonchli maʼlumotlar taʼminlashga bogʻliq. U kompaniyalar maʼlumotlar darajasini toʻgʻri sozlagan holda, qarorlarni tezroq qabul qila oladi, xarajatlarni kamaytiradi va agentlarini sinov rejimidan ishga tushirishga ishonch bilan oʻtishi mumkinligini taʼkidladi.
