ИИ-агенты работают как герой фильма «День сурка»: каждый раз им приходится заново «читать» всю свою историю, чтобы сделать следующий шаг. Это значит, что на каждом запросе модель получает полный контекст — список инструментов, инструкции, всю историю вызовов и результатов. Такой подход приводит к значительным затратам на обработку токенов и замедляет работу.
Amazon Bedrock внедрил механизм кэширования запросов (prompt caching), который сохраняет состояние модели после обработки неизменной части контекста — например, инструментов и инструкций. При последующих запросах эта сохранённая часть загружается, и модель обрабатывает только новую информацию, что экономит вычислительные ресурсы и деньги.
Кэширование может быть двух типов: неявное, когда Bedrock сам выбирает, какую часть контекста кэшировать, и явное, когда разработчик указывает точку разрыва кэша. Рекомендуется использовать оба подхода вместе — это позволяет эффективно переиспользовать общие данные и одновременно адаптироваться к изменяющейся истории диалога.
В статье подробно описан пример использования кэширования на практике, включая настройку ключей кэша и оптимизацию взаимодействия с моделью. Такой подход особенно полезен для сложных агентных систем с множеством вызовов инструментов и длительной историей взаимодействия.
В итоге, prompt caching в Amazon Bedrock помогает снизить расходы на токены, ускорить работу ИИ-агентов и повысить их стабильность и отзывчивость, что критично для бизнес-приложений с интенсивным использованием больших языковых моделей.
Использование кэширования запросов в ИИ-агентах на Amazon Bedrock позволяет существенно снизить операционные расходы и повысить производительность систем, что делает масштабирование и внедрение ИИ в бизнес-процессы более экономичным и эффективным.
Материал подготовлен редакцией VOSHOD по открытому источнику. Мы сокращаем и адаптируем текст, чтобы выделить практический смысл.