使用NVIDIA NeMo Switchyard跨模型路由AI Agent工作负载
Route AI Agent Workloads Across Models with NVIDIA NeMo Switchyard
摘要
构建AI agent（智能体）需根据任务步骤动态选择模型，而非固定单一模型。不同模型在优势、劣势和成本上存在差异，且随工作负载变化。例如，agentic任务中分类、推理及常规步骤可分别采用不同规模模型。将所有请求发送至最大模型可能导致成本上升或效率下降，需按需分配资源。
构建AI agent（智能体）并不止于选择单一模型。每个模型都有其自身的优势、劣势和成本特性，这些特性可能因工作负载的不同而有所变化——甚至在同一工作负载内部也会变化。例如，一个agentic任务可能在某一步需要分类，下一步需要推理，而常规的后续任务则可以用较小的模型。将所有请求都发送给最大的模型可能会导致……来源
译自 NVIDIA · Developer 博客 · 录于 二〇二六年八月十一日