AI Agent 需要多少服务器和算力资源？
AI Agent 的资源需求因模型复杂度和工作负载而存在显著差异，没有统一规格，可行性取决于特定 Agent 的设计和使用模式。
关键因素包括：底层 AI 模型大小（大语言模型等需要强大的 GPU）、任务复杂性（实时交互与批处理）以及并发用户/请求数量。由于需求波动，云端可扩展解决方案较为常见。对于复杂 Agent，高性能 GPU 和大量内存（RAM）通常至关重要，网络带宽和低延迟存储也是重要考虑因素。
实施建议：从云端服务开始小规模测试；对于生产部署，严格评估峰值负载、所需响应时间和必要的模型能力，以确定硬件规格或云实例大小。成本随算力增加而扩大，需要仔细优化和可能的混合架构，以平衡性能与费用。
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