成本优化

2026 年，AI Agent 不再是极客的玩具。企业里跑着客服 Agent、编码 Agent、数据分析 Agent——但真正把它们放到生产环境时，问题来了： 成本失控：一个任务跑下来，几百块人民币说没就没 不可观测：Agent 干了什么、为什么出错，一问三不知 安全风险：Agent 获得了系统权限，会不会乱来？ 运维困难：Agent 挂了吗？性能下降了吗？一概不知 这些问题，传统的 DevOps 解决不了。MLOps 也不行。因为 Agent 是非确定性的——同样的输入可能产生不同的输出，同样的代码可能这次成功下次失败。 ...

你和你的 LLM 应用，用户问了一个问题。系统查了一下，发现这个问题之前回答过——但因为用户换了一种问法（“请问病假政策” vs “我们有多少天病假”），传统的精确匹配缓存直接 miss 了。结果：一次昂贵的 LLM 调用、一个慢响应、一个肉疼的账单。 ...