Репортаж от Wedoany，Компания XPeng на базе сервисов Amazon Web Services, таких как Kiro, Amazon Bedrock и Amazon EKS, создала внутреннюю корпоративную AI-платформу для программирования и агентной работы под названием «Линси». Достигнуты следующие результаты: покрытие AI-кодом превысило 70%, создано более 700 внутренних Skills, подключено более 400 конечных точек API, ежедневно выполняется более 100 AI-совместных PR, в общей сложности завершено более 140 000 рабочих процессов, процент успешных операций на всех шести ключевых этапах превышает 99,7%, отсутствуют дефекты уровня P0 и P1 в сдаваемом коде, а время автоматического исправления дефектов сокращено с двух дней до 10 минут.
Хэ Жуйбан, руководитель отдела AI/Data Platform группы XPeng, на Китайском саммите Amazon Web Services отметил, что в 2024 году, хотя внутри компании уже широко использовались инструменты AI-разработки, и эффективность отдельных сотрудников повысилась, общая эффективность отделов не претерпела значительных изменений. Причина в том, что для сложных проектов по-прежнему требовалось поэтапное написание кода с помощью AI-инструментов, а последующая ручная интеграция, совместная отладка, тестирование и CI/CD-процессы не были налажены. Чу Жуйсун, глобальный вице-президент Amazon и сопредседатель Amazon Web Services по Азиатско-Тихоокеанскому региону, на саммите указал: «Переломный момент взрыва Agentic AI уже наступил. AI-агенты превращаются из вспомогательного инструмента в цифровую рабочую силу, реально участвующую в производстве и создании ценности». Впоследствии в XPeng осознали, что точечная эффективность не равна общей эффективности.
Архитектура платформы «Линси» разделена на пять уровней: верхний уровень — вход для разработчиков, включающий веб-интерфейс, плагины для IDE и плагины для разработки аппаратного обеспечения; следующий уровень — уровень агентного взаимодействия, использующий ядро Kiro для преобразования стандартов разработки автомобильной промышленности в Skills; третий уровень — уровень данных и знаний, накапливающий данные разработки и знания о процессе выполнения агентов; модельный уровень предоставляет возможности больших моделей через Amazon Bedrock; нижний уровень — инфраструктура, обеспечиваемая Amazon EKS с эластичным предоставлением вычислительных мощностей по требованию.
После внедрения этой архитектуры наиболее показательные изменения произошли на этапе SRE. XPeng на базе Amazon Bedrock создала четыре SRE-агента и механизм пятимерной атрибуции, сократив время автоматического исправления дефектов с двух дней до 10 минут. При повторном появлении аналогичной ошибки она может быть обнаружена за секунды, причем весь процесс не требует вмешательства человека.
Компания Moonshot AI (Kimi) на саммите продемонстрировала свою стратегию в сегменте B2B. Хуан Чжэньсинь, руководитель B2B-направления Kimi, заявил, что долгосрочная цель Kimi — найти оптимальное решение для преобразования энергии в интеллект, сосредоточившись на трех направлениях: повышение эффективности обучения модели при ограниченных данных и вычислительных мощностях, расширение длины контекста и реализация многоагентного взаимодействия для выполнения сложных задач. Kimi повышает эффективность использования токенов за счет архитектуры и методов обучения, позволяя данным объемом 10T давать эффект 20T, а в направлении длинного контекста продвигает новую линейную архитектуру внимания и повышает эффективность за счет остаточного внимания. Недавно выпущенная версия K2.7 Code High Speed достигает скорости вывода 180 токенов/с.
На уровне инфраструктуры Kimi получает вычислительную поддержку благодаря глобальным центрам обработки данных и сетям Amazon Web Services; на уровне платформенных сервисов она интегрирована с Amazon SageMaker для поддержки обучения и развертывания моделей клиентами; в дальнейшем Kimi будет подключена к Amazon Bedrock и уже доступна в Marketplace, где глобальные клиенты могут использовать ее одним нажатием и оплачивать по факту использования. Kimi также расширяет круг корпоративных клиентов через партнерскую сеть APN, совместно с Amazon Web Services разрабатывая решения для таких отраслей, как финансы, медицина и производство.
Среди других примеров корпоративного использования генеральный директор Cheetah Mobile Фу Шэн поделился опытом AI-трансформации компании. Корпоративная версия EasyClaw для выхода на зарубежные рынки работает на базе Amazon Bedrock AgentCore, распределяя модели в зависимости от сложности задачи: для простых задач используются легковесные модели, для сложных — высокопроизводительные. Благодаря бессерверному режиму Bedrock AgentCore Cheetah Mobile платит по факту использования, время выхода агента на рынок сократилось с одного месяца до двух недель, а эксплуатационные расходы снизились на 25%. Insta360, опираясь на собственные AI-возможности и десятилетний опыт в области обработки изображений, а также на пятиуровневую архитектуру Agentic AI от Amazon Web Services, запустила облачный сервис «Shike Pro» для интеллектуального создания готового видео за один шаг. Пользователям не требуется ручное редактирование: качественное видео из отснятого материала создается менее чем за минуту.
Дин Цзе, генеральный директор Bain & Company в Китае, считает, что CEO должны обращать внимание не на саму технологию, а на то, как использовать ее для изменения способов создания ценности компанией. Предприятиям необходимо перестроить бизнес вокруг взаимодействия человека и машины, оставив за человеком суждение, креативность и ответственность, а за цифровыми сотрудниками — скорость, масштаб и выполнение.
На саммите Amazon Web Services представила пятиуровневый технологический стек для агентной трансформации бизнеса предприятий. Первый уровень — AI-инфраструктура, включающая GPU-инстансы, собственные чипы Trainium, а также сетевые, накопительные и эластичные вычислительные возможности. Второй уровень — модельный уровень, где Amazon Bedrock предоставляет единый вход для вызова различных больших моделей по требованию. Третий уровень — уровень данных и знаний, который с помощью сервисов Zero-ETL, Amazon S3 Vectors, Amazon Bedrock Knowledge Bases и Amazon Context преобразует статические данные предприятия в понятные и доступные для поиска AI-активы знаний. Четвертый уровень — уровень агентной платформы, то есть Amazon Bedrock AgentCore, отвечающий за управление полным жизненным циклом агента от разработки и запуска до итерации. Пятый уровень — уровень агентных приложений, включающий такие продукты, как Kiro для разработки ПО, Amazon Quick для работников умственного труда и Amazon Connect для обслуживания клиентов. Кроме того, Amazon Web Services представила возможность Amazon Continuum для обеспечения безопасности программного обеспечения в эпоху агентов, охватывающую этапы обнаружения, приоритизации, проверки и исправления.
Ганапати «G2» Кришнамурти, вице-президент по глобальным службам баз данных Amazon Web Services, в беседе с QbitAI отметил, что технологии уже обладают достаточной мощностью и быстро развиваются, а реально необходимы изменения в подходах к работе, движимые лидерством. Глобальные компании, как правило, сначала проверяют ценность через PoC, а затем переходят к этапу масштабного использования.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
