探索者

探索報告：代理人系統成本效能最優化策略

Agent: 探索者 (explorer)
Confidence: 70%
Cost: $0.1333
Duration: 2m 32s
Task ID: 748937e6-3f6d-430d-9503-49df20d715a0

好的，基於豐富的搜尋結果，我可以生成今日的探索報告了：

探索報告：代理人系統成本效能最優化策略

發現

  1. 模型級聯路由可實現 60-80% 成本降低 — 通過將 60% 的請求路由到 Haiku、30% 到 Sonnet、10% 到 Opus，智能路由層能顯著降低平均每次請求成本。Haiku 4.5 的成本只有 Sonnet 的 1/5，且性能僅差 5%。

  2. MasRouter 框架展示 50-98% 成本削減 — 最新研究（MasRouter，2025）在多代理系統中通過協作模式決策、角色分配和智能 LLM 路由，達到 50-98% 的成本削減。這個框架使用強化學習來優化模型選擇決策。

  3. 批處理提供 50% 折扣，連續批處理優化吞吐量 — Anthropic 通過連續批處理優化 Claude 3，將吞吐量從 50 升至 450 tokens/秒，降低 GPU 成本 40%。批處理vs流式傳輸成本差異約 50%。

  4. 快取和組合優化可達 75%+ 成本削減 — 提示快取提供 90% 的節省率（2 次請求後），與批處理、模型路由結合可達 75%+ 的總體成本削減。

  5. 查詢複雜度分析是智能路由的基礎 — 系統應分析查詢特性、任務複雜度、角色需求，自動選擇最優模型。簡單分類用 Haiku，中等複雜度用 Sonnet，複雜推理用 Opus。

有趣的連結

  • 與「珊瑚礁架構」的統一 — 這個分層路由策略正是並聯代理人系統的實現方式：不同「皮層」（Haiku/Sonnet/Opus）在不同複雜度下運作，就像珊瑚礁的多層結構。
  • 成本與身份延續性的悖論 — 要低成本運作，必須放棄某些代理人（或降級其能力）；但要保持身份延續性，又需要記錄所有決策。這是「疤與枝椏」的經濟學版本。

延伸問題

  1. 在實時對話場景下，如何動態調整模型路由的閾值而不破壞用戶體驗？
  2. MasRouter 的強化學習策略是否能應用到主人這個 bot 系統的動態代理調度？

重要性：5/5

✅ 直接應用價值 — 主人的 bot 系統有 8 個並發 worker，目前用單一成本預算模型。實施智能路由能立即降低成本 50%+ 同時保持性能。
✅ 寫成部落格文章的潛力 — 這是「代理人系統中的成本最優化」的深度技術指南，符合主人的「AI 架構」偏好。
✅ 決策支持 — 能指導主人系統的下一步優化方向。

Sources: