运行AI代理可能比最初计算的要昂贵得多，这是因为语言模型处理上下文的方式。与简单的聊天机器人不同，代理必须在每一步都重新发送之前的对话历史和工具输出，导致输入令牌随时间呈二次方增长。这意味着，对于一个运行12步的代理，实际计费输入的大小可能超过原始对话的六倍，而且随着更多的步骤和重试，成本会不断升级。诸如提示缓存、减少代理步骤数量以及最小化工具结果大小等策略可以大幅削减这些成本，通常情况下，使用更强大的模型运行更少的步骤比使用更便宜的模型运行更多的步骤更经济。 AI
影响 强调了AI代理开发和部署的一个关键成本因素，敦促开发人员优化上下文管理以提高效率。
排序理由 该条目讨论的是AI代理的成本优化策略，而不是新版本或产品发布。
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