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全部文档 / 作者: vas / 标签: 工作流自动化

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Spend Less Tokens:如何削减90%以上的AI Token开销

文章指出企业AI token开销可削减90%以上,关键在于改变自动化设计思路。多数企业工作流本质上是确定性的,大部分步骤可用普通代码完成,仅在需要判断的环节才需要模型。作者提出不应以整个工作流为自动化单位,而应拆分为单个任务,分别评估智能需求,采用最小可用模型,并利用缓存复用已知输出。其团队采用90/9/1模型分配策略(90%非前沿模型、9%近前沿、1%前沿),实现以最低token成本获取最大效率提升,强调应衡量智能的ROI而非原始开销。

技术 › Agent vas 2026-08-1811.0 KB 148.7K 541 77

Forward Deployed Engineering 101: 如何成为 AI 时代的 FDE

本文深入探讨了 AI 公司(如 Anthropic、OpenAI)急需 Forward Deployed Engineer (FDE) 的原因,指出当大模型能力日益趋同时,将 AI 落地于具体业务场景成为核心竞争力。文章详细解析了 FDE 的核心职责——审计、评估和部署,并强调了深入了解客户环境的重要性。最后,作者为咨询顾问、产品经理和软件开发者提供了 30 天转型路径,建议通过构建生产级 Agent、RAG 管道或评估框架来积累实战经验。

技术 › Harness Engineering vas 2026-05-2125.7 KB 740.8K 1.8K 82