随着 Agentic AI 在 2025 年逐渐成熟，如何高效、经济地构建智能协作系统成为关键。本文深入剖析了 AI 编排 的重要性，对比了使用昂贵的商业 大模型 API 与 自定义模型 的优劣，强调了 自定义模型 在成本控制、性能优化和知识产权保护方面的显著优势，最终得出结论：在 Agentic AI 时代，与其租用智能，不如拥有智能。
1. Agentic AI 的崛起与 AI 编排 的需求
Agentic AI 代表着人工智能发展的新范式，它不再是单一的、静态的智能体，而是由多个智能体协作完成复杂任务的系统。这种协作的智能涌现，使得 Agentic AI 在数据库管理、客户服务、内容创作等领域展现出巨大的潜力。
然而，要充分发挥 Agentic AI 的力量，精巧的 AI 编排 至关重要。AI 编排指的是对多个 AI 智能体进行设计、配置、调度和监控，以实现协同工作、优化资源利用和提高整体性能的过程。就像一支交响乐团需要指挥家的精心编排才能演奏出美妙的乐章一样，一个高效的 Agentic AI 系统也需要强大的 AI 编排 能力。
举个例子，一个用于电商平台的智能客服 Agentic AI 系统，可能包含以下几个智能体：
- 意图识别智能体： 负责理解用户的查询意图。
- 知识库检索智能体： 负责在知识库中查找与用户问题相关的答案。
- 产品推荐智能体： 负责根据用户的历史购买记录和浏览行为推荐商品。
- 情感分析智能体： 负责识别用户的情绪，并据此调整回复的语气。
- 问题解决智能体： 负责处理用户投诉和退换货等问题。
如果这些智能体之间缺乏有效的 AI 编排，就会出现信息传递延迟、资源竞争、任务冲突等问题，导致用户体验下降，甚至影响销售业绩。一个优秀的 AI 编排 方案能够确保各个智能体协同工作，快速、准确地解决用户的问题，并提供个性化的服务。
2. 商业 大模型 API 的困境：成本、一致性与所有权
目前，许多开发者倾向于使用商业 大模型 API（如 GPT-4、Gemini）来构建 Agentic AI 系统，因为它们具有强大的通用能力，可以快速完成各种任务。然而，随着 Agentic AI 应用的普及，商业 大模型 API 的缺点也逐渐暴露出来。
首先，成本 是一个巨大的挑战。正如原文作者所指出的，一个小型 DBA 团队每天进行 1000 次查询，每月可能需要支付高达 1000 美元的费用。如果将 Agentic AI 应用于大型企业，每月的成本可能会达到六位数。
更重要的是，商业 大模型 API 的成本还会随着 Agentic AI 系统复杂度的增加而呈指数级增长。在一个包含多个智能体的系统中，每个智能体都需要调用 大模型 API 来完成任务，这会导致成本成倍增加。例如，原文中的数据库优化场景，一个简单的用户请求可能触发多个智能体之间的 10-12 次交互，导致单个请求的成本达到 0.3-0.36 美元。
其次，一致性 难以保证。商业 大模型 API 的服务质量受到多种因素的影响，如服务器负载、网络延迟、模型更新等。这意味着，即使对同一个查询，不同的 API 调用也可能返回不同的结果。这对于需要高度一致性的 Agentic AI 系统来说是不可接受的。原文作者指出，商业 API 可能会导致不一致的响应、版本漂移和上下文泄露，从而给系统带来混乱。
最后，所有权 也是一个重要的考虑因素。使用商业 大模型 API 意味着将数据和知识产权交给第三方，这可能会带来数据泄露和知识产权侵权的风险。此外，开发者对 大模型 的控制权有限，无法根据自身的需求进行定制和优化，从而限制了 Agentic AI 系统的发展潜力。
3. 自定义模型 的优势：成本效益、定制化与知识产权
与昂贵的商业 大模型 API 相比，自定义模型 具有显著的优势。自定义模型 是指开发者使用自己的数据和算法训练的 AI 模型，它可以根据特定的任务和需求进行优化，从而实现更高的性能和更低的成本。
首先，成本效益 是 自定义模型 最吸引人的优势之一。虽然训练 自定义模型 需要一定的初始投入，但从长远来看，它可以显著降低 Agentic AI 系统的运营成本。原文作者指出，与每月 300-360 美元的商业 API 费用相比，自定义模型 的月成本可能只有 2-5 美元。这相当于节省了 91% 的成本。
自定义模型 的成本优势主要体现在以下几个方面：
- 无需支付 API 调用费用： 开发者可以免费使用自己训练的模型，无需为每次 API 调用支付费用。
- 资源利用率更高： 自定义模型 可以根据实际需求进行优化，从而减少计算资源的使用。
- 长期投资回报： 虽然训练 自定义模型 需要一定的初始投入，但随着 Agentic AI 系统的发展，它可以带来长期的投资回报。
其次，定制化 是 自定义模型 的另一个重要优势。自定义模型 可以根据特定的任务和需求进行优化，从而实现更高的性能。例如，原文作者使用 LoRA（Low Rank Adaptation）技术对 GPT-2 和 DialoGPT-small 模型进行了微调，使其能够更好地完成数据库管理任务。
自定义模型 的定制化优势主要体现在以下几个方面：
- 针对特定任务进行优化： 开发者可以使用特定的数据和算法训练模型，使其能够更好地完成特定的任务。
- 可根据需求进行调整： 开发者可以根据实际需求调整模型的参数和结构，以实现更高的性能。
- 易于集成到现有系统： 自定义模型 可以很容易地集成到现有的系统中，无需进行大量的修改。
最后，知识产权 保护是选择 自定义模型 的重要因素。通过训练自己的模型，开发者可以保护自己的数据和知识产权，避免数据泄露和知识产权侵权的风险。
4. 自定义模型 的最佳实践：LoRA 微调与模型选择
要构建高效的 自定义模型，需要掌握一些最佳实践。其中，LoRA 微调和模型选择是两个关键环节。
LoRA 微调 是一种参数高效的微调技术，它可以只修改模型的一小部分参数，就能够使模型适应特定的任务。LoRA 的原理是将原始的权重矩阵分解为两个低秩矩阵，并在训练过程中只更新这两个低秩矩阵。这可以大大减少需要训练的参数数量，从而降低计算成本和存储成本。
原文作者使用 LoRA 技术对 GPT-2 和 DialoGPT-small 模型进行了微调，使其能够更好地完成数据库管理任务。作者发现，即使使用了高 alpha 值（32），DialoGPT-small 模型的性能仍然不如 GPT-2 模型。这是因为 DialoGPT-small 模型是在 Reddit 对话数据上训练的，其权重中包含了大量的对话模式，而这些模式与数据库管理任务无关。
这个案例说明，模型选择 也是一个非常重要的环节。在选择 自定义模型 时，需要考虑模型的架构、规模、训练数据等因素，选择最适合特定任务的模型。原文作者指出，基础模型决定了微调所能达到的最高质量。无论进行多少参数高效的训练，都无法克服基础架构的不匹配。
因此，在构建 Agentic AI 系统时，需要仔细评估不同的模型，并选择最适合特定任务的模型。
5. AI 编排 与 自定义模型 的结合：构建智能协作系统
AI 编排 和 自定义模型 是构建高效 Agentic AI 系统的两个关键要素。通过将两者结合起来，可以构建一个智能协作系统，实现更高的性能和更低的成本。
具体来说，可以按照以下步骤构建一个智能协作系统：
- 确定任务目标： 首先，需要明确 Agentic AI 系统要完成的任务目标。例如，一个用于电商平台的智能客服 Agentic AI 系统，其任务目标是快速、准确地解决用户的问题，并提供个性化的服务。
- 分解任务： 将任务分解为多个子任务，并为每个子任务选择最适合的 AI 智能体。例如，可以将智能客服任务分解为意图识别、知识库检索、产品推荐、情感分析、问题解决等子任务。
- 选择模型： 为每个智能体选择最适合的模型。对于复杂的任务，可以使用大型的 自定义模型 或商业 大模型 API；对于简单的任务，可以使用小型的 自定义模型。
- 进行微调： 使用 LoRA 等技术对模型进行微调，使其能够更好地完成特定的任务。
- 进行编排： 使用 AI 编排 工具对各个智能体进行编排，确保它们能够协同工作，高效地完成任务。
- 进行测试： 对系统进行全面的测试，并根据测试结果进行优化。
6. 结论：驾驭智能，而非租用
在 Agentic AI 时代，数据和知识产权是核心资产。与其将这些资产交给第三方，不如投资于 自定义模型，构建自己的智能协作系统。正如原文作者所说，我们是在租用智能，还是拥有智能？
自定义模型 具有成本效益、定制化和知识产权保护等优势，可以帮助企业构建更高效、更安全、更具竞争力的 Agentic AI 系统。随着 Agentic AI 技术的不断发展，自定义模型 将成为企业构建智能协作系统的必然选择。在这个智能时代，能够认识到这一基础原则并投资于 自定义模型 训练的组织将建立起不可逾越的竞争优势。问题不在于我们是否能负担得起训练 自定义模型，而在于我们是否能负担得起不这样做。