既存の人間向けシステムが不十分であることが証明されているため、組織はエージェントAIに対応するためにインフラストラクチャを変革する必要があります。Metaのエンジニアリング担当VPであるBarak Yagour氏は、わずか6ヶ月でMetaのデータシステムに到達するエージェントクエリが30倍に増加したことを指摘しており、これはインターネット上の自動トラフィックが人間のトラフィックを上回るという広範な傾向を反映しています。この変化は、エンタープライズインフラストラクチャにおける容量、アイデンティティ、および速度に関する基本的な前提を覆しています。1人のエンジニアが多数のエージェントを生成し、一晩で大量の負荷を発生させる可能性があるため、容量の問題が発生し、動的な制御を備えたエージェント対応インフラストラクチャが必要となります。エージェントは従来のアクセス制御カテゴリに当てはまらないため、アイデンティティも逼迫しており、新しいフレームワークが必要です。エージェントによるコード生成速度が開発パイプラインの他の部分を凌駕するため、速度も影響を受け、全体的な加速が求められます。データは特に重要であり、Metaはエージェントにより多くの自律性を与えながら、ガバナンスと人間の監視を維持するために「信頼できるデータ環境」を開発しています。さらに、Metaの推論モデルは広範なリアルタイムデータを必要とするため、GPUの枯渇を防ぐためにバッチ処理からリアルタイムストリーミングおよびスキーマ対応ストレージへの移行が進んでいます。データインフラストラクチャのこの進化は、単純なキーワードではなくユーザーの意図を推論する会話型レコメンデーションシステムに直接つながります。Yagour氏は、エージェント、データ、およびレコメンデーションが継続的なイノベーションを推進する強化されたフライホイールを形成すると強調しています。彼は、業界が人間とエージェントが大規模に協力する未来のためにインフラストラクチャを再構築するための限られた期間、おそらく20ヶ月しかないと警告しています。