L'Intelligence Devient Gratuite — Et Ensuite ? Systèmes de Données pour Agents, d'Agents, et par Agents

Des auteurs du laboratoire EPIC Data Lab de l'Université de Californie à Berkeley analysent les implications de la baisse des coûts d'inférence des modèles d'IA. Au cours de l'année écoulée, les prix d'inférence ont chuté d'un facteur 9 à 900, avec une réduction médiane d'environ 50 fois, rendant l'intelligence suffisante pour la plupart des tâches cognitives presque gratuite. Cela donne lieu à trois directions pour les systèmes de données. Premièrement, les systèmes de données pour les agents : les agents effectuent un volume important de travail, y compris des requêtes spéculatives (spéculation agentique), où jusqu'à 80 à 90 % des sous-requêtes sont redondantes, offrant des opportunités d'optimisation—telles que la réutilisation des résultats et l'optimisation multi-requêtes. Deuxièmement, les systèmes de données issus des agents : une infrastructure est nécessaire pour gérer des milliers d'agents—mémoire organisée (structurée plutôt que des fichiers Markdown non structurés), coordination et résolution de conflits pour les modifications simultanées. Troisièmement, les systèmes de données créés par les agents : les agents peuvent synthétiser des systèmes de données entiers à la volée, mais leur exactitude doit être vérifiée. Les auteurs discutent du concept de mémoire structurée pour les agents, où les souvenirs sont organisés par attributs (par exemple, module, langage, opération), ainsi que des problèmes d'édition collaborative et de blocage actif lorsque plusieurs agents travaillent simultanément.