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AI CostGuard
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AI成本控制从监控转向主动运行时护栏
OpenAI的最新更新强调了AI系统中监控与成本控制之间的关键区别。监控是在超出预算后向用户发出警报，而更有效的方法是采用运行时控制，在执行即将到来的请求之前对其进行评估。这种主动方法（以OpenAI的Preparedness Framework为例）可以防止不必要的支出，尤其是在没有持续人工监督的自主代理中。关键在于建立预定义的阈值，触发自动响应，确保确定性行为和高效的资源管理。
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AI代理需要呼叫前的防护措施来控制，而不仅仅是事后遥测
AI代理的可观测性，特别是关于成本和控制方面，是其开发中一个关键但常被忽视的方面。虽然像GitHub Copilot这样的工具现在提供遥测功能，例如会话流和OpenTelemetry导出，但这些主要是在事后提供发生了什么的证据。然而，真正的控制涉及在不希望的操作发生之前就加以阻止，例如过度的重试或可能导致资源浪费的提示循环。实施呼叫前的防护措施，评估预算、步骤限制和潜在的无限循环等因素，可以显著提高代理的可靠性和成本效益，通过提供关于…