大多数基于我的10美元航班API构建的AI代理，使用定时任务效果更佳

我向构建代理的人提供实时航班和酒店价格（flightpowers，每月10美元在RapidAPI上即可获得全部服务），因此我能看到人们实际运行的内容。我的真实看法是，也许只有三分之一的任务真的需要代理。有效的模式很枯燥：一个时间表、一组固定路线、每条路线一次调用、一个阈值和一个消息。有一位客户每天在UTC时间09:00执行相同的18次往返搜索，从未需要模型做任何决定；我自己的扫描器上周为111条路线定价，其中的“代理”部分只是最后写摘要的一句话。烧钱的模式是一个工具调用循环，它决定搜索哪些日期。放任不管的话，它会搜索40种日期组合来回答一个包含6个日期的问题，而每次调用都要付费。嵌套循环枚举日历的效果与模型一样好，更快且账单可预测，而账单是真实的——我自己的免费套餐每天上限是150次后端搜索，像这样的循环在午餐前就会用完。代理真正物有所值的地方是最后一公里。“169美元对十月来说真的便宜吗”是一个判断性问题，一个带有Google跟踪价格范围的模型能很好地做出这个决定。我绝不会将其写成代码。所以我的规则是：在扇出部分使用确定性方法，在解释部分使用模型，而昂贵的错误是让它选择搜索空间。我处于供应方，因此请酌情考虑，说这话让我花钱！我这边无法判断的是，40日期循环是人们在原型设计还是生产中运行。如果你正在运行一个，是哪一种？