你们是不是也遇到了代理的成本瓶颈?有没有实际支持批量API的工具?

Reddit r/AI_Agents 工具

摘要

一位开发者讨论了将所有推理视为实时处理而导致代理工作流成本高昂的问题,并向社区询问有哪些原生支持批量API的框架或模式来降低成本。

我一直在追踪我的代理工作流成本,发现大量预算被浪费了,因为我的后台代理把所有事情都当作“实时”推理来处理。有人找到更好的代理框架或编排模式来处理这个问题吗?有没有什么框架把“批量API”当作代理循环中的一等公民?还是你们大多数人都在构建自定义队列/缓冲层,先对请求进行分组再发送给模型?我目前正在纠结是否要构建一个自定义的原生批量编排层,但如果已经有现成的模式或库被我忽略了,我也不想重新发明轮子。很想听听你们在生产环境中是如何降低代理成本的,尤其是对于那些不需要即时人工介入响应的任务。
查看原文

相似文章

你们究竟是如何降低 Agent 系统成本的?

Reddit r/AI_Agents

本文探讨了 AI Agent 系统在成本优化和 FinOps 方面面临的挑战,指出了 Token 账单不可预测、缺乏细粒度归因工具等问题,并提到了缓存和硬性限制等应对策略。

AI agents 正在改变人们对计算成本的看法

Reddit r/AI_Agents

本文讨论了AI代理工作流如何将优化重心从单纯的推理成本转向更广泛的挑战,如延迟、编排开销和可靠性。文章强调了向混合架构和动态模型路由发展的趋势,以应对这些多步骤工作流的复杂性。