AI Agent优化实战：一份杜绝空谈的降本增效操作手册-优快云博客

前言：正视问题，拒绝空谈

当前用大语言模型（LLM）构建AI Agent的模式，正让我们陷入困境。问题很具体，不是抽象的理论：

这套模式难以为继。幸运的是，英伟达和佐治亚理工的研究为我们指明了出路：分清主次，将系统中大部分的结构化任务交给小语言模型（SLM）处理。

本手册将抛弃所有比喻和代码，只提供可执行的步骤和基于你原文的事实，旨在成为一份能直接用于项目改进的SOP（标准作业程序）。

动手前，先统一认知，明确问题的根源。

关键一：成本与任务不匹配原文事实：一个7B参数的SLM，在延迟、能耗和算力消耗上，相比70B以上的LLM有10到30倍的优势。诊断结论：我们正在为Agent中大量的简单任务（如意图识别、字段抽取）支付高达30倍的“冤枉钱”。
关键二：能力与需求不匹配原文事实：Agent内部绝大多数模块在反复做有限模板化的工作，最怕“有时灵光、有时走神”。SLM更容易被训练成“永远不走样”的专家。诊断结论：我们需要的是工程上的“稳定性”和“可预测性”，而LLM的“创造性”和“通用性”在此类任务上反而是负债。
关键三：架构与趋势不匹配原文事实：Agent天然是多模型异构的，这和现代工程的微服务化直觉相契合。诊断结论：坚持使用单一LLM处理一切，是一种过时的“单体架构”思维。未来的趋势必然是任务解耦，使用多个专科模型协同工作。

这是手册的核心，严格遵循原文给出的转型清单。

做什么：对系统中所有非用户直接交互的模型调用，进行全面的日志记录。记录内容：完整输入、完整输出、调用参数、处理延迟。核心要求：必须做好加密、权限控制和敏感信息脱敏。这是所有后续工作的前提。

做什么：利用上一步收集的日志数据，进行无监督聚类分析。目标：找出那些重复性高的、适合被SLM替代的候选子任务。原文示例：意图识别、结构化抽取、特定文档摘要、特定工具的函数调用、代码片段生成等。从中圈定出调用量最大、成本最高的几个作为首批目标。

做什么：为确定的子任务，挑选1-2个候选SLM。选型依据（严格依据原文）：

指令跟随与推理能力：看它是否能理解并执行任务。
上下文长度：确保能处理任务所需的信息长度。
许可协议：确认其开源协议是否满足商业使用要求。
资源占用：评估其运行所需的显存和算力，是否符合你的部署环境。
参考样本（严格依据原文）：可以从Phi系列、Nemotron-H、SmolLM2、DeepSeek-R1-Distill、xLAM-2-8B等模型中进行评估和选择。

做什么：使用PEFT（如LoRA/QLoRA）或全参数微调技术，训练你的专科SLM。训练数据：使用步骤1收集并经过清洗（去除PII/PHI等敏感内容）的真实业务数据。可选操作（原文提及）：可以进行知识蒸馏，让SLM学习LLM在特定任务上的输出分布和边界。

做什么：将微调好的SLM部署到生产环境中，并在原有的调用逻辑中加入路由和灰度控制机制。如何操作：在代码层面，实现一个分发逻辑。例如，让5%的请求流向新的SLM，其余95%仍然使用旧的LLM。通过对比两组的性能数据来验证效果。衡量指标：重点监控业务成功率、端到端延迟（P50/P95）、单位成本等。

做什么：当灰度验证数据表明SLM的表现符合甚至超过预期时，将该任务的全部流量切换到SLM。持续优化：将此流程固化，定期用新采集的数据对SLM进行再训练，并持续对“待改造任务列表”中的其他任务执行这一套流程。

根据原文，转型中你一定会遇到以下问题：

障碍一：基础设施惯性
- 问题：团队、供应商、计费模式都和LLM深度绑定。
- 原文对策：从边缘/本地部署或后端微服务等非侵入性的地方开始，这些场景对LLM依赖较小，更容易撕开突破口。
障碍二：错误的评估标准
- 问题：习惯用通用基准来衡量一个专科SLM，导致评估结果与实际效用脱节。
- 原文对策：放弃通用基准，引入面向任务的内部指标，如“工具调用成功率”、“结构化字段符合率”、“端到端成功/时延/成本”。
障碍三：认知与宣传偏差
- 问题：老板或同事认为SLM是“降级方案”，声量小，不被信任。
- 原文对策：用数据说话。制作一个可视化仪表盘，把“钱，省了多少；错，少了多少；快，快了多少”这三件事清晰地摆在所有人面前。收益是最好的说服工具。