企业官网建设流程全解析

部署成本（算力、运维）是长期支出，需通过策略优化平衡性能与成本。本节将介绍智能体部署的成本优化策略。

13.4.1 算力选型

1. CPU推理与GPU推理

（1）CPU推理：适合低频请求（如日均调用≤10万次）、计算简单的任务（如规则引擎辅助决策），成本低（单台服务器月租数百元），但并行能力弱，高并发时延迟高。

（2）GPU推理：适合高频请求（如日均调用≥100万次）、计算密集型任务（如Transformer模型的NLP推理），并行能力强（单GPU可支持数千并发），但成本高（NVIDIA A100月租数万元）。

2. 按需计费模式

（1）云场景下，用Spot Instance（AWS）、竞价实例（阿里云）等闲置算力，成本比固定实例低50%~70%（适合非核心任务，如模型定期更新）。

（2）无服务器架构（如Aurora Serverless）：仅在有请求时启动算力，按使用时长计费，适合流量波动大的场景（如电商客服智能体，夜间流量较低）。

13.4.2 资源调度

1. Keda（Kubernetes Event Driven Autoscaling）自动扩缩容

基于Kubernetes的开源工具，可根据实时指标（如Kafka/PubSub消息队列深度、CPU使用率）自动增减实例数量。例如，当队列消息数＞1000时，自动扩容至10个节点；当队列消息数＜100时，缩容至2个节点，避免资源闲置。当队列积压超过阈值时，自动增加推理服务实例。

2. 非实时场景停机维护

例如夜间无用户的企业内部智能体（如日志分析），可设置定时停机（当日23:00~次日7:00），节省8小时/天的算力成本。