Агентный ИИ привел к появлению автономных систем, которые обучаются, адаптируются и взаимодействуют с внешними объектами, пользователями и друг с другом. К 2028 году треть корпоративных программных приложений будут включать агентный ИИ по сравнению с менее  чем 1% в 2024 году, что позволит автономно  принимать15% повседневных рабочих решений, прогнозируют в Gartner.

Агентному ИИ необходимы сети с высокой пропускной способностью для передачи больших объемов данных в реальном времени, поскольку агентам нужен постоянный доступ к данным предприятий.

ИИ-агенты взаимодействуют с корпоративными данными при помощи протокола Model Context Protocol (MCP), MCP-серверов и набора инструментов, связывающих  информацию компании с ИИ-моделью таким образом, чтобы агент мог использовать эти данные для своих задач. Такая цепочка затрудняет оценку влияния ИИ-агентов на трафик сети, тем более при наличии нескольких инструментов и серверов MCP. Политики доступа к данным  должны определять, какой сервер может использовать конкретная модель, какие инструменты предлагает сервер и каким данными можно воспользоваться.

На предприятиях, внедривших агентный ИИ, сообщили, что в их основных ЦОДах установлены небольшие ИИ-серверы и весь трафик, создаваемый ИИ — внутри модели и при ее внешних взаимодействиях — проходит по сети дата-центров. Тот, кто не знает, как  агентское приложение использует данные, может легко создать такой же по объему трафик, как за неделю при обычной работе. Если трафик еще и связан с облаком, то это способно резко увеличить «облачные»  расходы. Около трети сообщивших сведения предприятий заявили, что проблемы с ИИ-агентами привели к увеличению трафика, что вызвало локальную перегрузку сети или скачок затрат на облако, достаточный для проведения финансового анализа.

Использование ИИ-агентами инструментов MCP может привести к проблемам  безопасности и управления, так как стандарты MCP не всегда требуют строгой аутентификации, а сами инструменты могут быть повреждены или взломаны, что приводит к искажению, подделке или потере данных. Поэтому важным шагом является  разработка инструментов MCP, требующих строгой аутентификации и обеспечивающих защиту от бесконечных запросов, способных привести к резкому увеличению трафика и расходов. Лучший способ добиться этого — не предоставлять доступ к большим базам данных агентам, используемым непрофессионалами.

Ограничить проблемы с трафиком можно рациональным размещением моделей ИИ-агентов. Поскольку они менее требовательны, чем LLM, к ресурсам, хосты для агентов можно распределить и разместить их в традиционных серверах предприятий, включая серверы баз данных, используемых агентами.

Большинству предприятий все же следует пересмотреть топологию и пропускную способность сети ЦОДа, чтобы она могла справляться с дополнительным трафиком, создаваемым ИИ. Однако никто пока не предполагает, что для агентов ИИ потребуется InfiniBand вместо Ethernet. Это хорошая новость для специалистов по планированию сетей корпоративных ЦОДов и поставщиков оборудования.