Agentic AI 的成本超出您的预算。原因如下。

您批准了该业务案例。飞行员表现出了希望。然后生产改变了数学。 Agentic AI 不仅仅会花费你所构建的东西。它需要运行、管理、评估、安全和扩展所需的成本。大多数企业在吸收这些运营成本之前不会对这些运营成本进行清晰的建模。费用复合得很快。代币使用量随着......后 Agentic AI 的成本超出您的预算而增长。原因如下。首先出现在 DataRobot 上。

来源:DataRobot博客

您批准了该业务案例。飞行员表现出了希望。然后生产改变了数学。

Agentic AI 不仅仅会花费您构建的东西。它需要运行、管理、评估、安全和扩展所需的成本。大多数企业在吸收这些运营成本之前不会对这些运营成本进行清晰的建模。

费用复合得很快。令牌使用量随着工作流程中的每一步而增长。工具调用和 API 依赖项引入了新的消费模式。治理和监控增加了开销,团队通常将其视为次要的,直到合规性、可靠性或成本问题迫使问题出现。

结果并不总是一个戏剧性的峰值。更常见的情况是,基础设施效率低下、消耗不透明和昂贵的返工导致了稳定的预算漂移。

解决办法不是减少预算。它更准确地描绘了资金的去向,也是从第一天起就针对这一现实制定的计划。

要点

  • 代理人工智能的成本远远超出了最初的开发范围,推理、编排、治理、监控和基础设施效率低下往往使总成本远远超出了最初的计划。
  • 自主性、多步骤推理和需要大量工具的工作流程会带来基础设施、数据管道、安全性和开发人员时间的复合成本。
  • 非托管 GPU 使用、令牌消耗和闲置容量是规模化代理系统中最大且最不明显的成本驱动因素。
  • 缺乏统一治理、监控和消耗可视性的企业很难在不进行昂贵返工的情况下将试点投入生产。
  • 正确的平台可以通过弹性执行、编排、自动化治理和工作流程优化来降低隐性成本,从而在浪费累积之前将低效率暴露出来。
  • 为什么代理人工智能项目无法扩展

    大多数人工智能试点的失败并不仅仅因为模型质量。它们之所以失败,是因为运营模式从来就不是为生产而设计的。

    在受控飞行员中起作用的东西在现实条件下经常会崩溃:

    复杂性和自治级别

    常见问题解答