Cost-Aware Agent Scheduling（成本感知调度）

Skill-Cost-Aware-Agent-Scheduling · 16-智能体工程

causalexperimentoptimizationmulti_agent客服与VOCMAS与智能体工程WF-C 客服分诊

实现难度⭐⭐☆☆☆

业务优先级⭐⭐⭐☆☆

业务视角

适用角色CTO / 技术负责人 · 产品经理 · 数据工程师

适用平台跨境运营 AI Agent 工程落地 · Amazon SP API + LLM 集成 · 多平台数据采集 Agent

什么情况下用想把 AI 集成到业务系统，但 LLM 稳定性差、幻觉问题、成本控制都是挑战；Agent 任务失败了不知道哪步出了问题

成功是什么样的AI Agent 在生产环境稳定运行，失败可追踪，成本可控，复杂任务完成率 >85%

业务痛点

LLM 返回结果不稳定不可靠AI 幻觉导致业务决策错误Agent 任务失败了不知道哪步出问题AI 调用成本控制不住

1. 解决的问题

不是所有 Agent 任务都需要 GPT-4——简单分类任务用 SLM（Small LM），复杂推理用 LLM。成本感知调度根据任务复杂度动态路由到最优模型。

2. 核心算法逻辑

不是所有 Agent 任务都需要 GPT4——简单分类任务用 SLM（Small LM），复杂推理用 LLM。成本感知调度根据任务复杂度动态路由到最优模型。

3. 业务应用场景

客服 Agent 意图分类（"我的订单到哪了"）→ SLM 处理（$0.001/次）。复杂推理（"比较 S1 和 S2 吸奶器哪个更适合早产儿妈妈"）→ LLM 处理（$0.05/次）。日均 200 次简单 × $0.001 + 30 次复杂 × $0.05 = $1.70/天 vs 全 LLM $11.50/天。年省：$3,500。

4. 输入数据要求

请查看原始代码模板获取输入规格。

5. 输出结果

请查看原始代码模板获取输出规格。

6. 业务价值 / ROI

ROI：年化 Token 成本节省 $2,000-10,000
难度：⭐⭐☆☆☆ | 优先级：⭐⭐⭐☆☆

7. 代码模板

代码块数量：1 · 路径：未检测到

class CostAwareRouter:
    MODEL_COSTS = {'slm': 0.001, 'medium': 0.01, 'llm': 0.05}
    
    def classify_complexity(self, query: str) -> str:
        words = len(query.split()); has_reasoning = any(w in query.lower() 
            for w in ['why', 'compare', 'explain', 'analyze', 'which is better'])
        if has_reasoning or words > 30: return 'llm'
        if words > 15: return 'medium'
        return 'slm'
    
    def estimate_cost(self, queries: list) -> dict:
        costs = {'slm': 0, 'medium': 0, 'llm': 0}
        for q in queries:
            level = self.classify_complexity(q)
            costs[level] += self.MODEL_COSTS[level]
        total = sum(costs.values()); naive = len(queries) * self.MODEL_COSTS['llm']
        return {'cost': total, 'naive': naive, 'saving_pct': (naive-total)/naive}

router = CostAwareRouter()
queries = ["where is my order", "compare S1 vs S2 for premature baby", "return policy"]
r = router.estimate_cost(queries)
print(f"Cost-aware: ${r['cost']:.3f} vs Naive: ${r['naive']:.3f} (save {r['saving_pct']:.0%})")
print("[✓] Cost-Aware Scheduling 测试通过")

8. 论文来源

未自动抽取；请查看原始 Skill 卡片。