Founder Park2025-09-14 12:42:03
无论是一个能自主执行任务的复杂工作流,还是在应用中嵌入一个简单的问答助手,Agent 几乎已经是 AI 产品的标配了。
但 Agent 的开发上线,仅仅是第一步。一大难题在上线后那些「看不见」的成本:触发多轮的工具调用、复杂的逻辑推理和大量的上下文记忆,一次对话交互可能轻易就会消耗掉数万甚至数十万的 Token。
成本问题怎么控制?
完全托管的无服务器平台 Cloud Run 是个很好的选择,尤其是对于 AI Agent 这类应用,能够根据请求量自动伸缩,同时在没有流量的情况下实现零成本。
下周二(9 月 16 日),我们邀请到了 Google Cloud 应用现代化专家刘凡,来分享使用 Cloud Run 开发的技巧,以及如何做到极致的成本控制。
本次分享将深入探讨:
Cloud Run 如何根据实时请求量,在几秒内从零将实例扩展到数百上千实例?
如何通过「无请求即零成本」的模型,将 AI Agent 的运行成本可以降至为零?
通过生动的例子,解锁 Cloud Run 提升 AI 服务弹性的关键策略,洞察如何通过其动态伸缩能力平衡稳定性与成本控制。
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更新时间:2025-09-15
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