Оптимизация с учётом ресурсов

Динамически регулирует вычислительные ресурсы в зависимости от нагрузки и требований к производительности.

Интеллектуально выбирает ИИ-модели на основе компромисса между стоимостью и производительностью для конкретных задач.

Оптимизирует ИИ-вывод для минимального энергопотребления при сохранении производительности.

Эффективно управляет использованием памяти с помощью стратегий кэширования, сжатия и сборки мусора.

Минимизирует время отклика за счёт предиктивной загрузки, кэширования и оптимизации запросов.

Использование простоя между взаимодействиями с пользователем для фоновых рассуждений вместо ожидания следующего запроса. Агент реорганизует и сжимает память, заранее вычисляет вероятно необходимые выводы и заготавливает ответы на ожидаемые вопросы, перенося работу с критического по задержке пути. К моменту инференса ответ в основном готов, что снижает вычисления и задержку на этапе выполнения.

Кэширование ответов LLM или агента по ключу на основе сходства эмбеддингов, а не точного совпадения строк, чтобы семантически эквивалентные запросы повторно использовали сохранённый ответ. Порог сходства определяет попадание, TTL свежести ограничивает устаревание, а политика инвалидации удаляет записи при изменении исходных данных. Это снижает стоимость и задержку при высоконагруженном трафике и отличается от кэширования префикса промпта или KV-кэширования.

Жёсткие, принудительно применяемые бюджеты на уровне задачи и сессии по токенам, деньгам, реальному времени и числу вызовов инструментов, которые проверяются перед каждым вызовом и приостанавливают или завершают выполнение, а не выдают запоздалые оповещения о затратах. К механизмам относятся предварительные проверки бюджета, которые вызывают остановку по превышению бюджета до того, как следующий вызов достигнет провайдера, предохранитель по скорости расхода токенов, срабатывающий на неуправляемых циклах, детекторы циклов, останавливающие итерации без прогресса, и делегированные потолки бюджета, когда родительский агент выдаёт дочернему лимит расходов, который тот не может превысить. Отличается от `cost-aware-model-selection`, который направляет запросы к более дешёвым моделям для снижения удельной стоимости, но не устанавливает потолок и не останавливает расходы.