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如何避免缩放代理AI
隐藏的成本会悄悄地使您的代理AI策略脱轨。了解在开发，部署和操作中要注意的内容，以及如何保持控制。
来源:DataRobot博客代理AI迅速成为企业创新的核心。这些系统（能够独立推理，计划和行动）承诺在自动化和适应性方面取得突破，释放新的业务价值并释放人类能力。
，但潜力和生产之间是一个坚硬的事实：成本。
代理系统的构建，扩展和运行昂贵。这既是由于它们的复杂性和一条带有隐藏陷阱的路径。
代理系统即使是简单的单个用例，也带来了飙升的API使用，基础设施蔓延，编排开销和延迟挑战。
在地平线上有多代理体系结构，代理商的原因，协调和链条行动，这些成本不仅会上升；他们会呈指数乘以。
解决这些费用不是可选的。这是负责任，可持续地缩放代理AI的基础。
为什么代理AI本质上是成本密集的
代理AI成本并未集中在一个地方。它们分布在系统中的每个组件上。
采用简单的检索仪（RAG）用例。 LLM的选择，嵌入模型，分块策略和检索方法会极大地影响成本，可用性和性能。
将另一个代理添加到流中，复杂性化合物。
在代理中，每个决定 - 路由，工具选择，上下文生成 - 都可以触发多个LLM调用。保持步骤之间的内存需要快速，有状态的执行，通常需要在正确的时间在正确的位置进行高级基础架构。
高级基础设施代理AI不仅运行计算。它使它在不断变化的景观中精心策划。如果没有故意的设计，成本就会失控。快速地。
隐藏成本DERAIL AGESIC AI
即使是成功的原型也经常在生产中崩溃。该系统可能起作用，但是脆弱的基础设施和气球成本使得无法扩展。
三个隐藏成本陷阱悄悄破坏了早期胜利：
过度提供 像AI网关一样