尽管 AI 代理在功能上具有优势，但其开发和部署会产生显著的成本和延迟，这可能会阻碍其采用。单个代理任务可能涉及多次模型调用，导致每次成功任务的成本高达几美分，并且随着数量的增加而迅速攀升。此外，这些调用累积的延迟，尤其是在分布的尾部，可能导致糟糕的用户体验。开发人员必须仔细权衡代理的可靠性与经济可行性之间的权衡，因为一个方面的改进通常会以牺牲另一个方面为代价。诸如对简单步骤使用更小的模型、缓存重复操作以及设置严格的成本和延迟上限等策略对于成功部署至关重要。 AI
影响 强调了在实际部署 AI 代理时必须管理的经济和性能方面的关键权衡。
排序理由 文章讨论了部署 AI 代理的实际挑战，重点关注成本和延迟，而不是发布新产品或研究。
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