AI Agent 如何在边缘节点实现本地推断？

边缘节点的本地推断使 AI Agent 能够直接在本地设备上处理数据，无需持续依赖云端，从而降低延迟并在无可靠云连接的情况下运行。

本地推断需要足够小以在资源有限的边缘硬件上运行的优化模型。使用预训练模型在设备端处理数据以获取即时洞察。主要优势包括通过将敏感数据保留在本地来增强隐私保护，以及减少带宽使用。成功实现依赖于平衡模型复杂性与硬件能力和能效。边缘部署适用于需要实时响应和离线功能的场景。

实施涉及通过量化等技术压缩云端训练模型以提升边缘效率。开发者使用 TensorFlow Lite 等框架将这些轻量级模型部署到边缘设备。Agent 随后在本地处理传感器数据以进行实时预测或决策。这有利于工业自动化在偏远地区进行即时设备监控，以及在离线使用期间实现智能手机上的即时语音命令，同时最小化云端成本。