为AI代理构建性能分析引导优化

Reddit r/AI_Agents 工具
ai-agents profile-guided-optimization cost-optimization model-selection benchmarks

摘要

作者正在开发Agent-PGO，这是一个工具，可以分析AI代理的执行，动态地为不太关键的任务替换更便宜的模型，同时通过评估基准保持质量。

在代理系统中，我经常看到一个模式，即模型选择大多是静态的。你为代理选择一个强大的模型，可能手动降低几个步骤，并希望成本/质量权衡在生产中保持。我正在围绕不同的方法构建Agent-PGO。它在节点级别分析实际执行，测量成本和延迟实际发生在哪里，然后针对评估套件测试更便宜的模型替换。只有保持在明确的质量范围内，替换才能保留。所以，像格式化器或提取器这样的东西可能会转向更便宜的模型，而推理密集型节点则保留在更强大的模型上。有趣的部分不是找到最便宜的模型，而是找到仍然通过工作负载的最便宜的执行计划。着陆页和优化工作室现在正在工作。后端V1目前正在构建中。当它变得可用时，我将分享分析/优化器设计和真实基准测试结果。
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