一个自主代理工作室发现，无人值守运行 AI 代理会导致成本过高，由于低效的会话管理和提示缓存问题，消耗了 1.36 亿个 token。为了解决这个问题，他们围绕四个核心原则重新构建了系统：避免在定时器上自调用前沿模型，将任务路由到最便宜的可用模型（包括本地选项），为廉价模型的输出实施确定性验证，以及强制执行每个代理的硬支出上限。据报道，这些改变将他们的运营成本降低了约 90%。 AI
影响 通过智能模型路由和会话管理优化 AI 代理的运营成本，可以显著降低开发人员和企业的开支。
排序理由 文章描述了运行 AI 代理的运营成本节约策略，这是一个实际应用，而不是核心 AI 发布或研究。
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