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AI 代理框架：成本与鲁棒性测量

对 AI 代理框架的最新分析揭示了其运营成本和鲁棒性方面存在显著差异。测量结果表明，虽然大多数框架与基本的自制循环相比，在提示令牌使用量方面处于狭窄范围内，但有一个框架 smolagents 由于重复的数据传输，使用的令牌量几乎是其四倍。研究还发现，大多数框架为 API 错误提供了基本的重试机制，但只有 smolagents 通过实施静默延迟，在面对多次连续故障时表现出弹性，尽管这会影响整体吞吐量。