Google 智能体设计模式：资源感知优化

核心概念

• 资源感知优化：智能体在运行过程中动态监控和管理 计算、时间、财务 等资源。
• 与单纯的“规划”不同，它强调 在预算和约束条件下做出执行决策，在 效率与精度 之间权衡。
• 典型场景：
  • 在快速但粗略的模型 vs. 精确但昂贵的模型之间选择
  • 决定是否投入更多算力以获得更优结果
  • 当资源不足时，优雅降级（fallback）到更经济的模型
    

实际应用场景

• 成本优化：复杂任务用大型LLM，简单任务用小模型。
• 延迟敏感：实时系统优先选择快速响应路径。
• 能源效率：边缘设备上优化计算以延长电池寿命。
• 服务可靠性：主模型不可用时自动切换备用模型。
• 数据使用管理：用摘要数据代替完整数据集下载。
• 自适应任务分配：多Agent系统中按负载动态分工。

实践示例

1. 旅行规划器

   • 高层规划：复杂推理 → 使用 Gemini Pro
   • 具体任务：航班/酒店查询 → 使用 Gemini Flash
   • 体现了 分层模型选择 的思想。

2. 路由器 Agent

   • 简单查询 → Flash
   • 复杂查询 → Pro
   • 可通过 LLM驱动的路由器 分析查询复杂度，动态选择模型。
   • 优化手段：提示调优、在数据集上微调路由器。

3. 批评 Agent

   • 评估回答质量，发现错误或不一致
   • 提供反馈，改进路由逻辑
   • 通过识别次优路由选择，间接优化预算

4. 分类与路由代码（OpenAI实践）

   • 将查询分为三类：
     • simple → 直接回答
     • reasoning → 复杂推理
     • internet_search → 调用Google搜索
   • 避免在简单任务上浪费算力，同时保证复杂任务得到充分处理。

5. OpenRouter示例

   • 提供统一接口，支持：
     • 自动模型选择（系统自动挑选最优模型）
     • 顺序回退（主模型不可用时自动切换下一个）

进阶优化技术

• 动态模型切换：根据任务复杂度与资源情况选择不同LLM。
• 自适应工具使用：智能选择最合适的外部API或工具，考虑成本与延迟。
• 上下文修剪与摘要：减少token消耗，降低推理成本。
• 主动资源预测：提前预测未来负载，主动分配资源。
• 成本敏感探索：在多Agent系统中考虑通信成本。
• 节能部署：在资源受限环境中降低能耗。
• 并行化与分布式计算：利用多机/多核提升吞吐量。
• 学习型资源分配：通过反馈不断优化资源使用策略。
• 优雅降级与回退：在资源不足时保持基本功能。

概览总结

• 是什么：解决智能体在计算、时间、财务资源上的动态管理问题。
• 为什么：避免在不同复杂度任务中资源浪费，保证在预算/性能约束下运行。
• 怎么做：
  • 路由器Agent → 分类请求并分配模型
  • 批评Agent → 质量监控与反馈
  • 多Agent架构 → 模块化、可扩展
• 经验法则：
  • 预算有限
  • 延迟敏感
  • 资源受限硬件
  • 多步骤复杂工作流

关键要点

• 资源感知优化是智能Agent高效运行的核心。
• 多Agent架构（回答、路由、批评）提升可扩展性。
• 动态路由与批评反馈机制确保 质量与成本平衡。
• 高级技术（学习型分配、优雅降级）增强系统 适应性与鲁棒性。