KI-Agent trifft Entscheidungen: Kosten, Latenz und Tool‑Budgets im Fokus
Anzeige
In diesem Tutorial stellen wir einen kostenbewussten Planungsagenten vor, der gezielt die Qualität seiner Ausgaben gegen reale Einschränkungen wie Tokenverbrauch, Latenz und Tool‑Aufruf‑Budgets abwägt.
Der Agent erzeugt mehrere mögliche Aktionen, schätzt deren voraussichtliche Kosten und Nutzen und wählt anschließend einen Ausführungsplan, der den größtmöglichen Wert liefert und gleichzeitig die festgelegten Grenzen einhält.
Durch diese strukturierte Vorgehensweise demonstriert das Beispiel, wie KI-Systeme in der Praxis effizient und budgetkonform handeln können.
Ähnliche Artikel
MarkTechPost
•
KI-Observability: Wie man die Funktionsweise von LLMs im Blick behält
arXiv – cs.LG
•
Neue Methode optimiert LLM-Performance: Token- und Latenzbewusste Testzeit-Computing
arXiv – cs.AI
•
Cross-Modal Memory Compression für effiziente Mehragenten-Debatten
arXiv – cs.AI
•
Künstliche Intelligenz muss Menschen verstehen: Mindestanforderung für Kontrolle
arXiv – cs.AI
•
JAF: Der neue Judge Agent Forest – KI bewertet gemeinsam statt einzeln
AWS – Machine Learning Blog
•
Amazon Bedrock nutzt globale Inferenz in Südafrika mit Anthropic Claude 4.5