AI推理指南
智能体 AI 推理模式
智能体推理的挑战
与传统 AI 应用相比，智能体 AI 系统表现出根本不同的推理模式。它们需要多阶段推理、工具编排和动态资源分配，成本可能是简单问答基准的数倍。
独有的推理模式
多阶段推理循环
需要多次推理调用的 计划 → 反思 → 行动 循环
度量指标： 每个用户请求的模型调用次数和成功完成的任务数
工具调用级联
一次工具返回的结果，往往又会引出一次用于解读或规划的推理
度量指标： 每次成功任务的工具调用数、工具失败数、重试次数和外部服务费用
上下文累积
交互链条越长，记忆占用越大
度量指标： 每一步的输入、输出、缓存、检索和被丢弃的 token 数
决策树探索
有些设计会串行或并行地评估多条候选路径
度量指标： 创建、剪枝、验证和最终选中的分支数，以及它们带来的增量价值
度量单次成功任务的成本
“一个聊天机器人”或“一个智能体”并没有放之四海皆准的美元成本。请按你实际使用的模型和工具的当前价格来算，并把失败的尝试和基础设施成本也计入分母。
记录用量
- • 输入、输出、缓存和推理 token
- • 搜索、工具、嵌入、存储和出网调用
- • 重试、超时和被放弃的任务
- • 端到端延迟和任务成功率
套用当前单价
- • 锁定模型/工具版本和价格生效日期
- • 加上摊销后的服务、可观测性和支持成本
- • 用总支出除以独立验证过的成功次数
- • 与更简单的单次调用基准做对比
优化策略
动态资源分配
把简单任务路由到边缘，把复杂推理路由到云端
上下文压缩
用智能的记忆管理来降低 token 开销
投机执行
在当前步骤执行的同时，预先算出可能的下一步
预算感知的推理
根据推理预算动态权衡质量与成本