<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>WebSockets on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>https://ai-uchi.ru/tags/websockets/</link><description>Recent content in WebSockets on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Sun, 06 Sep 2026 11:00:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="https://ai-uchi.ru/tags/websockets/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>WebSockets в Responses API: агентный цикл на 40% быстрее</title><link>https://ai-uchi.ru/translations/websockets-responses-api-agent-loop-faster/</link><pubDate>Sun, 06 Sep 2026 11:00:00 +0300</pubDate><guid>https://ai-uchi.ru/translations/websockets-responses-api-agent-loop-faster/</guid><description>&lt;h2 id="когда-модель-быстрее-api-новая-проблема-ai-разработчиков"&gt;Когда модель быстрее API: новая проблема AI-разработчиков&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;С точки зрения задержки агентный цикл Codex проводит большую часть времени в трёх основных стадиях: работа в API-сервисах (валидация и обработка запросов), инференс модели и клиентское время (выполнение инструментов и формирование контекста модели).&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Раньше запуск LLM-инференса на GPU был самой медленной частью агентного цикла, поэтому накладные расходы API легко скрывались. Но по мере того как инференс становится быстрее, накопленные API-издержки от агентного прогона становятся всё заметнее.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>