Isso inclui atendimento ao cliente e centros de contato, engenharia de software e automação DevOps, operações de TI, automação de processos de serviços financeiros, administração de saúde, coordenação da cadeia de suprimentos e operações de segurança, onde os agentes de IA geralmente operam simultaneamente em escala, acrescentou Dewan.
Os hiperescaladores estão seguindo caminhos diferentes para a IA de produção
A AWS, no entanto, não está sozinha na adaptação da sua infraestrutura para ajudar as empresas a dimensionar os agentes de IA na produção, e os hiperscaladores rivais, como a Microsoft e o Google, estão a abordar o desafio de diferentes formas.
A abordagem da Microsoft com o Azure Foundry Agent Service, de acordo com Chandak, difere da AWS: “Muitos dos limites de tempo de execução do agente são fixos por design; eles não podem ser aumentados nem mesmo mediante solicitação”.
