Ватты и долги агентных фреймворков

Контекст. Любая агентная ИИ-система, выпущенная в продакшен, несёт два скрытых риска: накопленный технический долг (TD) и неотслеживаемые затраты энергии в рантайме. Хотя функциональное бенчмаркирование распространено, эмпирическая связь между внутренним структурным качеством (в частности, техническим долгом) и динамическим энергопотреблением во время исполнения остаётся неизученной - это создаёт «слепое пятно» для практиков и организаций, управляющих устойчивостью и операционными бюджетами в масштабе.

Цель. Авторы предлагают подтверждающее эмпирическое исследование, коррелирующее самопризнанный технический долг (SATD, Self-Admitted Technical Debt) с энергопотреблением в рантайме на уровне оборудования по разным агентным фреймворкам, чтобы определить, может ли качество кода направлять энергоосознанные проектные решения.

Метод. Будут оценены пять открытых агентных фреймворков путём выполнения стандартизированного набора задач в строго контролируемой среде. Технический долг будет измеряться автоматическим анализом исходного кода, а энергия в рантайме - на уровне оборудования. Исследование рассмотрит три вопроса: (RQ1) наличие TD в этих фреймворках; (RQ2) разброс энергопотребления в рантайме между архитектурами; (RQ3) статистическую корреляцию между TD фреймворка и его энергопотреблением на уровне задач.

Заключение. Результаты установят, может ли автоматический анализ исходного кода служить надёжным ранним индикатором для выбора энергоэффективного фреймворка, продвигая тем самым и «зелёную» инженерию ПО, и исследования качества агентного ИИ.