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没人谈论的代理人工智能成本问题：缓慢的迭代周期
想象一下工厂车间，每台机器都满负荷运行。灯亮了，设备嗡嗡作响，工程师们忙碌着。什么都没有发货。瓶颈不在于产能。这是一个质量控制循环，每个周期需要三周时间，可以支撑一切，并且无论生产线是否移动，成本都相同......无人谈论的代理人工智能成本问题：缓慢的迭代周期首先出现在 DataRobot 上。
来源:DataRobot博客想象一下工厂车间，每台机器都满负荷运行。灯亮了，设备嗡嗡作响，工程师们忙碌着。什么都没有发货。
瓶颈不是产能。这是一个质量控制循环，每个周期需要三周时间，可以支撑一切，并且无论生产线移动还是静止，成本都是相同的。您可以购买更快的机器。您可以雇用更多工程师。在循环加速之前，成本会持续上升，产出也会停滞不前。
这正是目前大多数企业代理人工智能程序所处的位置。模型足够好。计算已配置。团队正在建设中。但从开发到评估到审批再到部署的路径太慢，每一个额外的周期都会在业务价值显现之前消耗预算。
这就是代理 AI 成本高昂的原因，而许多团队都低估了这一点。这些系统不仅仅产生输出。他们做出决策、调用工具并以足够的自主权采取行动，如果不不断完善，就会对生产造成真正的损害。使它们变得强大的复杂性与当流程不是为了速度而构建时使每个周期变得昂贵的复杂性相同。
解决办法不是增加预算。这是一个更快的循环，评估、治理和部署都内置于您的迭代方式中，而不是最后固定下来。
要点