Runtime de agentes que sabe donde se ejecuta, lo que cuesta y lo que emite.
- Runtime privado de agentes dentro de tu tenancy con IAM, auditoria y tracing
- Programacion de batch de inferencia en ventanas de red mas limpia
- Neutral al modelo y proveedor con memoria Cortex integrada
- Ubicacion consciente del carbono restringida por tus reglas de compliance
Llevar agentes de demos a produccion expone cada brecha en tu infraestructura
Los sistemas de agentes en produccion enfrentan un conjunto diferente de problemas a los demos. La capa de infraestructura hace o deshace las operaciones de IA gobernadas, auditables y con coste controlado.
Los runtimes de agentes se ejecutan en infraestructura compartida sin aislamiento de carga
Los runtimes de agentes se ejecutan en infraestructura compartida sin aislamiento de carga
La mayoria de despliegues de agentes se ejecutan en computo de nube publica sin aislamiento a nivel de carga, sin atribucion de llamadas al modelo y sin traza de auditoria que satisfaga el compliance. La misma infraestructura gestiona cargas sensibles y no sensibles sin diferenciacion.
Los costes de inferencia son impredecibles y no atribuidos
Los costes de inferencia son impredecibles y no atribuidos
El consumo de tokens y el coste de computo por ejecucion de agente no se rastrean a nivel de carga. Los equipos no pueden atribuir el coste de inferencia a agentes, casos de uso o tenants especificos. Las desviaciones de presupuesto se descubren a posteriori.
Los trabajos batch de IA se ejecutan de inmediato, no en ventanas de red limpia
Los trabajos batch de IA se ejecutan de inmediato, no en ventanas de red limpia
Los entrenamientos, la generacion de embeddings y los grandes batches de inferencia se ejecutan tan pronto como los recursos estan disponibles. No hay inteligencia de programacion que conecte el estado de carbono de la red con el momento de ejecucion batch.
Las llamadas al modelo no se auditan al nivel que requiere el compliance
Las llamadas al modelo no se auditan al nivel que requiere el compliance
Las obligaciones del AI Act para sistemas de alto riesgo requieren registros de llamadas al modelo, mecanismos de supervision humana y proveniencia de decisiones. La infraestructura cloud estandar no produce estos a nivel de runtime sin instrumentacion personalizada.
El bloqueo al proveedor limita tanto la flexibilidad operativa como la optimizacion de carbono
El bloqueo al proveedor limita tanto la flexibilidad operativa como la optimizacion de carbono
Los runtimes de agentes ligados a un unico proveedor pierden la capacidad de enrutar inferencia entre proveedores con senales de carbono, coste y rendimiento simultaneamente.
La memoria del agente es sin estado o usa almacenes de vectores compartidos sin aislamiento
La memoria del agente es sin estado o usa almacenes de vectores compartidos sin aislamiento
Sin aislamiento de memoria por tenant, el contexto del agente se filtra entre clientes, asuntos o departamentos. Los despliegues de agentes con compliance sensible no pueden compartir infraestructura de memoria sin violar los requisitos de aislamiento.
Como compara GREENPOW Infraestructura para Agentes IA
Frente a plataformas IA del hiperescalador, herramientas MLOps genericas, inferencia nativa del proveedor y hosting GPU en bare-metal.
| GREENPOW Agentes IA | Plataforma IA hiperescalador | MLOps generico | Inferencia nativa del proveedor | GPU bare-metal | |
|---|---|---|---|---|---|
| Aislamiento de runtime privado por tenant | - | Parcial | - | ||
| Enrutamiento de inferencia consciente del carbono | - | - | - | - | |
| Enrutamiento neutral al modelo | - | Parcial | - | ||
| Traza de auditoria de llamadas al modelo por ejecucion | Limitado | Limitado | - | - | |
| Controles de compliance AI Act | - | - | - | - | |
| Integracion de memoria Cortex | - | - | - | - | |
| Programacion batch para ventanas de red limpia | - | - | - | - | |
| Etiqueta de evidencia de carbono por ejecucion | - | - | - | - |
Como opera la orquestacion del runtime de agentes
El ciclo de orquestacion para cargas de agentes IA ejecuta las mismas ocho etapas con programacion de inferencia, controles de compliance e integracion de memoria.
Superficie de despliegue tecnico
GREENPOW Infraestructura para Agentes IA se despliega como capa de runtime privada dentro de tu tenancy con enrutamiento de inferencia neutral al modelo y controles de compliance.
Runtime privado de agentes dentro de tu tenancy
Entorno de ejecucion de agentes aislado dentro de tu tenancy con acceso controlado por IAM, registro de auditoria activado por defecto y cuotas de recursos por agente. Sin computo compartido con otros tenants.
Enrutamiento de inferencia neutral al modelo
Enruta solicitudes de inferencia entre OpenAI, Anthropic, Mistral, modelos auto-hospedados y endpoints de inferencia personalizados. Decisiones de enrutamiento tomadas por solicitud en senales de carbono, coste, latencia y compliance.
Integracion de memoria Cortex
Namespaces de memoria por tenant de Cortex integrados en el runtime de agentes. Los agentes acumulan y recuperan contexto organizacional dentro de estrictos limites de aislamiento. Audit ledger de memoria incluido.
Instrumentacion de compliance AI Act
Controles de runtime de sistemas IA de alto riesgo desplegados como componentes de la capa de orquestacion: registro de llamadas al modelo, puntos de control de supervision humana, registros de proveniencia de decisiones y documentacion de evaluacion de conformidad.
Programacion batch consciente del carbono
Generacion de embeddings, entrenamientos y batches de evaluacion programados en ventanas de red limpia usando feeds de senal GREENPOW. Carbono atribuido por ejecucion con etiqueta de evidencia adjunta a registros del registro de modelos.
Observabilidad y atribucion de costes
Telemetria por agente, por ejecucion y por llamada al modelo disponible via API y dashboard. Coste y carbono atribuidos a nivel de carga. Integracion con Prometheus, Datadog y pilas de observabilidad personalizadas.
Como los equipos IA usan la orquestacion del runtime de agentes
Agente IA legal con aislamiento por asunto y traza de auditoria
El agente IA legal se ejecuta en nube publica compartida sin aislamiento por asunto. Las llamadas al modelo no se registran al nivel requerido para la defensibilidad legal. La firma no puede probar que modelo se uso para que asunto en que momento.
GREENPOW ejecuta el agente en un namespace aislado por asunto. Cada llamada al modelo se registra con version del modelo, recuento de tokens, marca de tiempo y clasificacion de compliance. La traza de auditoria es exportable por asunto para revision del cliente.
Programacion de batch IA para entrenamiento de modelos empresariales
Los entrenamientos se ejecutan de inmediato en la capacidad GPU disponible. El equipo MLOps no tiene mecanismo para enrutar entrenamientos a regiones de menor carbono o ventanas de red mas limpia. El carbono por ejecucion de entrenamiento es desconocido.
GREENPOW programa los entrenamientos en la proxima ventana de red limpia elegible en la region conforme de menor carbono. El carbono por ejecucion de entrenamiento se mide y atribuye. La evidencia queda adjunta a cada registro de ejecucion en el registro de modelos.
Enrutamiento de inferencia entre proveedores para optimizacion de coste y carbono
El equipo de plataforma enruta toda la inferencia a un unico proveedor por defecto. No pueden comparar carbono, coste y latencia entre proveedores en tiempo real. El bloqueo al proveedor de modelos es estructural.
GREENPOW puntua los endpoints de inferencia elegibles en carbono, coste y latencia por tipo de solicitud. El enrutamiento se adapta en tiempo real a medida que cambian las condiciones. El bloqueo al proveedor se elimina en la capa de enrutamiento del runtime.
Agente IA con memoria operativa Cortex para trabajo de conocimiento empresarial
El agente empresarial no tiene memoria persistente entre sesiones. Vuelve a preguntar por el contexto en cada ejecucion, produciendo salidas inconsistentes y frustrando a los usuarios que esperan continuidad entre interacciones.
GREENPOW integra la memoria por tenant de Cortex en el runtime del agente. El agente acumula conocimiento organizacional entre sesiones dentro de estricto aislamiento por tenant. El contexto se reutiliza sin reprompting.
Preguntas tecnicas
GREENPOW soporta todos los principales proveedores de modelos?
GREENPOW enruta inferencia entre OpenAI, Anthropic, Mistral, Cohere y modelos auto-hospedados via APIs compatibles. Las decisiones de enrutamiento se toman por solicitud en senales de carbono, coste, latencia y compliance. Se pueden agregar nuevos proveedores via configuracion.
Como funciona el aislamiento por asunto para agentes IA legales?
Cada asunto obtiene un namespace de runtime de agente aislado con acceso controlado por IAM, telemetria con alcance por ID de asunto y namespace de memoria Cortex. Los registros de llamadas al modelo tienen alcance al ID del asunto. Las exportaciones de evidencia son por asunto y exportables para revision del cliente sin fuga de datos entre asuntos.
Que controles de compliance del AI Act proporciona GREENPOW?
GREENPOW proporciona controles de compliance a nivel de capa de orquestacion para sistemas IA de alto riesgo: registro de llamadas al modelo con version y parametros del modelo, instrumentacion de puntos de control de supervision humana, registros de proveniencia de decisiones y documentacion para evaluacion de conformidad. Las reglas de marco son politica como codigo y pueden extenderse.
Como funciona la programacion batch consciente del carbono para entrenamientos?
Los trabajos de entrenamiento y embeddings se envian a una cola programable. GREENPOW proyecta la prevision de carbono y precio a 24h para regiones de computo elegibles y programa la ejecucion en la proxima ventana de red limpia dentro del limite de SLA configurado. La atribucion de carbono se adjunta al registro de ejecucion en tu registro de modelos.
Puede GREENPOW integrarse con nuestro pipeline MLOps existente?
Si. GREENPOW expone una API de programacion compatible con herramientas MLOps estandar. Los trabajos de entrenamiento se pueden enviar via SDK, CLI o especificacion de Kubernetes Job. Los registros de ejecucion con atribucion de carbono se pueden exportar a MLflow, W&B o registros de modelos personalizados via webhook.
Como se integra la memoria Cortex con el runtime de agentes?
Cortex proporciona namespaces de memoria por tenant que el runtime del agente lee y escribe dentro de cada sesion de agente. La memoria esta aislada por tenant: no es posible la recuperacion entre tenants. El audit ledger de Cortex registra cada escritura y recuperacion de memoria con marcas de tiempo e identidad del agente.
Cuando elegir un producto hermano en su lugar
Revisa tu arquitectura de runtime IA
Cuentanos tu perfil de carga de agentes, requisitos de compliance y restricciones de proveedor. Mapeamos juntos una arquitectura de runtime gobernada.