资源感知优化设计模式使智能代理能够动态管理计算、时间和财务资源。通过评估者模型、自定义选择模式和动态决策模式，系统可以根据任务复杂性和资源约束智能选择合适的模型或工具。关键技术包括动态模型切换、自适应工具使用、上下文修剪等，使大模型应用在响应质量和运营成本间取得平衡，实现高效、可持续的AI系统。

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图1:资源感知优化设计模式

资源感知优化使智能代理能够在运行期间动态监控和管理计算、时间和财务资源。这与简单规划不同，后者主要侧重于行动排序。资源意识优化要求代理对行动执行做出决策，以在指定资源预算内实现目标或优化效率。这涉及在更准确但昂贵的模型和更快、更低成本的模型之间进行选择，或者决定是否为更精细的响应分配额外的计算量，而不是返回更快、不那么详细的答案。

例如，考虑一个代理负责为财务分析师分析一个大型数据集。如果分析师需要立即得到初步报告，代理人可能会使用更快、更经济的模型来快速总结关键趋势。然而，如果分析师需要对关键投资决策进行高度精确的预测，并且有更大的预算和更多的时间，代理人会分配更多的资源来利用一个强大、更慢但更精确的预报模型。这一类别中的一个关键策略是后备机制，当首选模型因超载或限制而不可用时，该机制起到保障作用。为了确保优雅的退化，系统会自动切换到默认或更实惠的模式，从而保持服务的连续性，而不是完全失败。

应用案例：

● 成本优化的 LLM 使用：代理根据预算限制，决定是使用大型、昂贵的LLM执行复杂任务，还是使用较小、更经济的LLM执行更简单的查询。

● 延迟敏感操作:在实时系统中，代理选择更快但可能不那么全面的推理路径，以确保及时响应。

● 能源效率：对于部署在边缘设备或功率有限的代理，优化其处理以节省电池寿命。

● 服务可靠性的备用方法：当主要选择不可用时，代理会自动切换到备份模型，从而确保服务连续性和优雅的降级。

● 数据使用管理：代理选择摘要数据检索，而不是完整数据集下载，以节省带宽或存储。

● 自适应任务分配：在多代理系统中，代理根据其当前的计算负载或可用时间自行分配任务。

策略一（评估者模型）：

一个用于回答用户问题的智能系统可以评估每个问题的难度。对于简单的查询，它使用了高性价比的语言模型，如Gemini Flash。对于复杂的查询，需要考虑更强大但昂贵的语言模型（如Gemini Pro）。决定使用更强大的模型还取决于资源可用性，特别是预算和时间限制。该系统动态地选择合适的模型。

例如，考虑一个使用分层代理构建的旅行计划。高级规划，包括理解用户的复杂请求，将其分解为多步骤行程，并做出逻辑决策，将由像Gemini Pro这样的复杂且更强大的LLM管理。这是需要对上下文有深刻理解和推理能力的“策划”代理人。

然而，一旦计划确立，该计划中的单个任务，如查找航班价格、查看酒店可用性或查找餐馆评论，本质上都是简单的重复性网络查询。这些“工具函数调用”可以通过更快、更经济的型号（如Gemini Flash）来执行。更容易理解为什么经济实惠的模型可以用于这些简单的网络搜索，而复杂的计划阶段则需要更先进的模型具有更高的智能，以确保一个连贯和逻辑的旅行计划。

如Google的 ADK 通过其多代理架构支持这种方法，该架构允许模块化和可扩展的应用程序。不同的代理可以处理专门的任务。模型灵活性使您可以直接使用各种Gemini模型，包括Gemini Pro和Gemini Flash，或通过 LiteLLM集成其他模型。ADK的编排功能支持动态、LLM驱动的路由，以适应行为。内置的评估功能允许对代理性能进行系统评估，可用于系统改进（参见“评估和监测”一章）。

接下来，将定义两个设置相同但使用不同模式和成本的代理。、

代理可以根据简单的指标（如查询长度）引导查询，较短的查询到较便宜的模型，较长的查询到更强大的模型。然而，一个更复杂的路由器代理可以利用LLM或ML模型来分析查询的细微差别和复杂性。这个LLM路由器可以确定哪个下游语言模型最合适。例如，请求事实召回的查询被路由到flash模型，而需要深入分析的复杂查询被路径到pro模型。

优化技术可以进一步提高LLM路由器的有效性。提示调优涉及编写提示，以指导路由器 LLM 做出更好的路由决策。根据查询数据集及其最优模型选择对LLM路由器进行微调可以提高其准确性和效率。这种动态路由功能平衡了响应质量和成本效益。

评论代理评估来自语言模型的响应，提供具有多种功能的反馈。在自我校正方面，它识别错误或不一致之处，促使答复代理改进其输出以提高质量。它还系统地评估响应，用于性能监控和跟踪指标，如准确性和相关性，这些指标用于优化。

此外，它的反馈可以作为加强学习或微调的信号；例如，一致地识别不充分的Flash模型响应可以完善路由器代理的逻辑。虽然不直接管理预算，但Critique Agent通过识别次优路由选择（例如将简单的查询指向Pro模型或将复杂的查询指向Flash模型）来促进间接预算管理，这会导致糟糕的结果。这为改进资源分配和节省费用的调整提供了依据。

评论代理可以配置为只查看回答代理生成的文本，也可以同时查看原始查询和生成的文本。这样可以全面评估响应是否与初始问题一致。

策略二（自定义选择模式）：

该系统使用资源感知优化策略来高效地处理用户查询。它首先将每个查询分为三类，以确定最合适和最具成本效益的处理路径。这种方法避免在简单请求上浪费计算资源，同时确保复杂查询得到必要的关注。这三类是：

• ●simple（简单）

  可直接回答的直白问题，无需复杂推理或外部数据。

• ●reasoning（推理）

  需要逻辑推导或多步思考过程，系统将调用更强大的模型完成。

• ●internet_search（联网搜索）

  对于依赖实时信息的问题，自动触发 Google 搜索以返回最新答案。

  核心在于将用户的提示分为三类:简单、推理或互联网搜索。一个专门的函数将OpenAI模型用于此分类步骤。如果提示要求当前信息，则使用Google自定义搜索API进行Google搜索。然后，另一个函数生成最终响应，根据分类选择合适的OpenAI模型。对于互联网搜索查询，将搜索结果作为模型上下文提供。主handle_prompt函数协调这个工作流程，在生成响应之前调用分类和搜索（如果需要）函数。它返回分类、使用的模型和生成的答案。该系统高效地将不同类型的查询引导到优化的方法，以获得更好的响应。

策略三（动态决策模式）：

如OpenRouter提供了一个统一的接口，通过一个单一的API端点与数百个AI模型进行交互。它提供自动化故障转移和成本优化，并通过您首选的SDK或框架轻松集成。提供了两种不同的方法来路由和确定用于处理给定请求的计算模型。如现在的Trae、Qoder、codeBuddy这些AI编程工具一样，支持auto模式和指定模型模式。auto模式根据模型的提供的能力做动态自动选择。

● 自动模型选择:此函数将请求路由到从精选的可用模型集中选择的优化模型。选择取决于用户提示的具体内容。在响应的元数据中返回最终处理请求的模型的标识符。

● 顺序模型的备用：该机制通过允许用户指定分层模型列表来提供操作冗余。系统将首先尝试使用序列中指定的主要模型来处理请求。如果由于任何错误条件（如服务不可用、速率限制或内容过滤）导致该主模型无法响应，系统将自动将请求重新路由到序列中的下一个指定模型。此过程将继续，直到列表中的某个模型成功执行请求或列表用尽为止。操作的最终成本和响应中返回的模型标识符将与成功完成计算的模型相对应。OpenRouter提供了一个详细的排行榜（ https://openrouter.ai/rankings） 根据累积的令牌生成量对可用的AI模型进行排名

基于动态模型切换:Agent资源优化谱

在开发智能代理系统时，资源感知优化至关重要，这些系统可以在现实世界中高效且有效地运行。让我们看看一些额外的技术:

动态模型切换是一种关键技术，涉及根据手头任务的复杂性和可用计算资源战略性地选择大型语言模型。当面对简单的查询时，可以部署轻量级、经济高效的LLM，而复杂、多方面的问题则需要使用更复杂和资源密集型的模型。

自适应工具使用与选择确保代理可以智能地从一套工具中进行选择，为每个特定的子任务选择最合适和最有效的工具，同时仔细考虑API使用成本、延迟和执行时间等因素。这种动态工具选择通过优化外部API和服务的使用来提高整体系统效率。

情境修剪与总结在管理代理处理的信息量中起着至关重要的作用，通过智能地总结和选择性地保留交互历史中最相关的信息，从战略上最大限度地减少提示令牌计数和减少推断成本，防止不必要的计算开销。

主动式资源预测包括通过预测未来工作负载和系统需求来预测资源需求，从而能够积极主动地分配和管理资源，确保系统响应能力并防止瓶颈。

成本敏感型勘探在多代理系统中扩展了优化考虑，将通信成本与传统计算成本结合起来，影响代理协作和共享信息的策略，旨在最大限度地减少总体资源支出。

节能型部署是专门为资源限制严格的环境量身定制的，旨在最大限度地减少智能代理系统的能源占用，延长运行时间并降低总体运行成本。

并行化与分布式计算意识利用分布式资源来增强代理的处理能力和吞吐量，将计算工作负载分布在多台机器或处理器上，以实现更高的效率和更快的任务完成。

学习资源分配政策引入学习机制，使代理能够根据反馈和绩效指标调整和优化其资源分配策略，通过不断细化提高效率。

优雅的退化和后退机制确保智能代理系统能够继续运作，尽管可能以较低的容量运作，即使在资源限制严重的情况下，也能优雅地降低性能，并退回到替代策略来维持运行和提供基本功能。

小结

问题：资源感知优化解决了智能系统中管理计算、时间和财务资源消耗的挑战。基于 LLM 的应用程序可能既昂贵又慢，为每项任务选择最佳模型或工具通常效率低下。这在系统产出的质量和生产所需资源之间造成了根本性的权衡。如果没有动态管理战略，系统就无法适应不同的任务复杂性，也无法在预算和绩效限制范围内运作。

原因：标准化的解决方案是建立一个代理系统，根据手头的任务智能地监控和分配资源。这种模式通常使用"路由器代理"来首先对传入请求的复杂性进行分类。然后将请求转发到最合适的LLM或工具——一个快速、廉价的模型用于简单查询，一个更强大的模型用于复杂推理。“批评代理”可以通过评估响应的质量来进一步完善流程，并提供反馈以逐步改进路由逻辑。这种动态的多代理方法确保系统高效运行，在响应质量和成本效益之间取得平衡。

经验：在API调用或计算能力的严格财务预算下运营，构建快速响应时间至关重要的延迟敏感应用程序，在资源受限的硬件（如电池寿命有限的边缘设备）上部署代理，以编程方式平衡响应质量和运营成本之间的权衡，以及在不同任务有不同资源需求的情况下管理复杂的多步工作流时，可以使用这种模式。

关键点

● 资源感知优化至关重要:智能代理可以动态管理计算、时间和财务资源。有关模型使用和执行路径的决策是基于实时约束和目标。

● 可伸缩性的多Agent架构：Google的ADK提供了一个多Agent架构，支持模块化设计。不同的代理（回答、路由、批评）处理特定的任务。

● 动态，LLM驱动的路由:一个路由器代理根据查询复杂性和预算将查询引导到语言模型（Gemini Flash用于简单，Gemini Pro用于复杂）。这可以优化成本和性能。

● Critique Agent功能:专用的Critique Agent提供反馈，用于自我修正、性能监控和优化路由逻辑，从而提高系统效率。

● 通过反馈和灵活性进行优化:对批评和模型集成灵活性的评估能力有助于系统行为的自适应和自我改进。

● 额外的资源意识优化:其他方法包括自适应工具使用和选择、上下文修剪和总结、主动资源预测、多Agent系统中的成本敏感探索、节能部署、并行化和分布式计算意识、学习资源分配策略、优雅的降级和后退机制，以及关键任务的优先排序。

总结

资源感知优化对于智能代理的开发至关重要，能够在现实世界的约束条件下实现高效运作。通过管理计算、时间和财务资源，代理可以实现最佳性能和成本效益。动态模型切换、自适应工具使用和上下文修剪等技术对于实现这些效率至关重要。先进的策略，包括学习的资源分配策略和优雅的退化，提高了代理在不同条件下的适应性和弹性。将这些优化原则融入代理设计是构建可扩展、稳健且可持续的人工智能系统的基础。

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