构建多个 AI 代理的团队经常面临不断上涨的成本，这是由于无监管的大语言模型路由造成的，在这种情况下，代理被硬编码到特定的模型，而无法了解支出情况。这会导致对简单任务使用昂贵的尖端模型。实施受监管的路由系统，例如 Covasant 的 SERAA Cortex 及其 Agent Control Tower，可以将模型选择与代理功能分开，从而根据任务复杂性和成本进行运行时决策。通过为任务匹配正确的模型并提供成本归属和审计日志，这种方法可以将大语言模型支出降低 40-60%。 AI
影响 优化大语言模型路由可以显著降低 AI 驱动的应用程序和服务的运营成本。
排序理由 该项目讨论的产品/服务解决了 AI 开发中的一个常见问题，而不是新模型发布或研究突破。
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