capability map

Карта AI Platform

Семь устойчивых зон ответственности: от выбора сценария до эксплуатации, безопасности и ownership.

Это capability map, а не целевая архитектура конкретной компании и не строгий путь запроса. Строки читаются сверху вниз; пересечения показаны отдельно.

  1. 01

    Стратегия и границы

    Запланировано

    Назначение

    Как выбрать полезные ИИ-сценарии, определить границы платформы и решить, когда нужен внешний или собственный сервис моделей.

    Граница ответственности

    Определяет, какие сценарии требуют платформенной инвестиции и где проходит граница между MaaS, self-hosted и гибридным исполнением.

    Ключевой вопрос

    Когда общая платформа оправдана, а когда достаточно одного сценария?

    Основные компоненты

    Сценарии, зрелость, execution mode, критерии инвестиции

  2. 02

    Управляющий контур (Control Plane)

    Запланировано

    Назначение

    Как платформа управляет доступом к моделям, маршрутизацией запросов, лимитами и выпуском настроек.

    Граница ответственности

    Управляет доступом, стабильными именами, маршрутами, лимитами, политиками и выпуском конфигурации; сам инференс остаётся снаружи.

    Ключевой вопрос

    Какие общие контракты управляют доступом, маршрутами и выпуском?

    Основные компоненты

    Platform API и SDK, gateway, registry, routing, policies, quotas

  3. 03

    Контур инференса (Inference Plane)

    Проверено

    Назначение

    Как платформа запускает модели, распределяет нагрузку и управляет ресурсами для генерации, распознавания речи и векторизации.

    Граница ответственности

    Исполняет модельные нагрузки и управляет средами исполнения, пулами ресурсов, планированием, пакетной обработкой, памятью и кэшем; не выбирает бизнес-сценарий.

    Ключевой вопрос

    Где и как исполняется модельная нагрузка?

    Основные компоненты

    Runtimes, model pools, scheduling, batching, cache

  4. 04

    Контекст и исполнение агентов (Context & Agent Runtime)

    Запланировано

    Назначение

    Как система находит контекст, подключает инструменты, хранит состояние сессии и ограничивает память агента.

    Граница ответственности

    Собирает контекст и управляет многошаговой работой агента: поиском данных, инструментами, состоянием сессии, памятью, остановкой и восстановлением.

    Ключевой вопрос

    Как система собирает контекст, вызывает tools и хранит состояние?

    Основные компоненты

    Retrieval lifecycle, tool registry, execution, state, memory

  5. 05

    Качество и жизненный цикл

    Запланировано

    Назначение

    Как команда проверяет качество данных, моделей, промптов и агентов перед выпуском и после него.

    Граница ответственности

    Связывает изменения данных, моделей, промптов и агентов с evals, release gates, версиями, обратной связью и откатом.

    Ключевой вопрос

    Как изменение проходит проверку и попадает в production?

    Основные компоненты

    Evals, datasets, release gates, model/prompt/agent lifecycle

  6. 06

    Эксплуатация и экономика

    Запланировано

    Назначение

    Как команда следит за доступностью, нагрузкой, инцидентами и стоимостью работы ИИ-сценариев.

    Граница ответственности

    Связывает SLO, capacity, инциденты и cost attribution с эксплуатационными решениями; утилизация остаётся входом, а не решением.

    Ключевой вопрос

    Как связать SLO, capacity, инциденты и стоимость результата?

    Основные компоненты

    Observability, SLO, capacity, incidents, cost attribution

  7. 07

    Безопасность и ответственность

    Запланировано

    Назначение

    Как команда защищает данные, управляет доступом, проверяет действия системы и закрепляет ответственность.

    Граница ответственности

    Задаёт границы данных, доступ, guardrails, аудит и владельцев решений и реакции на инциденты; эта ответственность пересекает все области.

    Ключевой вопрос

    Где проходят границы данных, доступа и operational ownership?

    Основные компоненты

    Data boundaries, guardrails, access, audit, ownership

Как области пересекаются

  1. 01

    Control Plane и Inference Plane

    Control Plane задаёт route intent, policy и limits. Inference Plane отвечает доступностью, pressure и фактом исполнения.

  2. 02

    Context & Agent Runtime и Quality & Lifecycle

    Agent runtime собирает контекст и действия. Quality & Lifecycle проверяет версии данных, промптов, tools и поведения перед выпуском.

  3. 03

    Эксплуатация, экономика, безопасность и ownership

    SLO, capacity, cost, data boundaries, audit и владельцы решений проходят через все области, а не образуют отдельный шаг request path.