YouTube разрешил зрителям описывать желаемую ленту словами — алгоритм соберёт её сам. Одновременно Cisco опубликовала замеры, из-за которых такие функции выглядят не только удобством, но и новой нагрузкой на сетевую инфраструктуру.
На ежегодном мероприятии Made on YouTube компания представила custom feed: пользователь вводит описание — от подборки видеоподкастов до видео под определённое настроение — и указывает, что включить, исключить и чему отдать приоритет. Модель Gemini формирует ленту, которая закрепляется отдельной вкладкой на главной странице. Помимо этого, «Ask YouTube» теперь позволяет задавать уточняющие вопросы в диалоге, а при поиске отзывов о товарах — получать упорядоченные видеорекомендации и сравнительные таблицы с характеристиками.
Это пользовательский сценарий агентного поведения: зритель передаёт ИИ намерение, а система сама формирует результат. По данным Cisco, именно такие агентные сценарии меняют профиль сетевой нагрузки. Компания опросила более 1 000 ИТ- и сетевых специалистов и зафиксировала: 75% уже используют ИИ для сетевых операций, 51% применяют агентный ИИ, который выполняет действия без участия человека. При этом 84% ожидают перехода на операционную модель под управлением ИИ в течение 12 месяцев.
Нагрузка растёт быстрее, чем можно было ожидать. Трафик ИИ, по оценке Cisco, удваивается каждые шесть месяцев, а задачи, которые выполняют агенты, способны создавать до 450% больше общего сетевого трафика. Готовность делегировать ИИ реальные решения в продакшен-сетях оказалась высокой: 82% допускают хотя бы часть изменений без предварительного одобрения человеком, а 24% готовы к полностью автономным действиям.
Связь с YouTube здесь не в том, что видеосервис как-то использует данные Cisco. Настраиваемые ленты — наглядный пример того, как агентные функции превращаются из эксперимента в массовый пользовательский инструмент. А это, в свою очередь, означает менее предсказуемый трафик: запросы формируются индивидуально, и пики нагрузки сложнее планировать заранее.