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边缘代理与云代理：为什么错误的选择会降低 AI 性能
云或边缘人工智能：错误的选择会降低性能边缘代理与云代理：为什么错误的选择会降低人工智能性能一文首先出现在 Spritle 软件上。
来源:Spritle 博客人工智能不再局限于大型服务器或集中式云。随着 2025 年的深入，人工智能已经变得分布式、自治，并嵌入到数字基础设施的每一层。但随着这种转变，每个工程和业务领导者都面临着一个新的战略问题：
您的 AI 代理实际上应该位于何处 - 云端还是边缘？
这个架构决策并非小事。它确定：
对于部署 Agentic AI（能够自主推理、规划和行动的系统）的公司来说，基于云的代理和边缘代理之间的选择正在塑造下一代智能基础设施。
本博客详细分析了两种方法的权衡、用例和 2025 年现实，以及为什么未来不属于任何一方，而是属于融合了两者优势的混合编排模型。
云代理：规模驱动的智能
云代理在远程服务器上运行，这些服务器通常托管在 AWS、Azure 或 Google Cloud 等超大规模服务器上。它们是企业级人工智能系统的支柱，需要强大的计算能力、全球可用性以及跨业务工具的无缝集成。
他们不只是运行模型 - 他们编排整个管道，从推理到检索再到多代理协作。
为什么云代理表现出色
1. 大规模可扩展性
云代理轻松并行处理数千个请求。
无论您是全球零售商、金融科技平台还是物流网络，云基础设施都能立即适应工作负载高峰。
使用案例：– 客户服务副驾驶
– 欺诈检测引擎
– 跨全球团队集成的 CRM 代理
2.持续学习+集中更新
托管在云中的模型可以在不停机的情况下进行重新训练、微调或更新。
无本地配置。没有逐个设备的更新。
这可以实现：