AI 時代的 FinOps：工作流、RAG、AI Agent 與 Agentic AI 指南_Agentic AI

一位兼具 FinOps 思維的 CPO，正在讓創新與成本效率保持平衡

人工智能正在重塑產品構建方式，但它也帶來了新的成本複雜性 —— 即便是經驗豐富的雲團隊也可能被它打得措手不及。

炫酷的 AI 功能”必須和“雲預算”保持溝通。

從 FinOps 視角拆解四類快速演進的 AI 架構：

  • LLM Workflows（大模型工作流）
  • RAG（檢索增強生成）
  • AI Agents（AI 代理）
  • Agentic AI（自治式智能系統）

對每類架構，我們會逐一分析：

  • 核心技術組件
  • 這些組件如何影響雲成本
  • 控制支出的 FinOps 原則
  • AWS/GCP/Azure 實踐建議
  • 如何評估 ROI，讓效率最大化、意外最小化


Part 1：LLM 工作流 — 最直觀、最“聊天式”的模型

架構概覽

LLM 工作流是所有 AI 架構中最簡單的一類：輸入一個提示（prompt），得到一個模型生成的回答。典型場景包括基礎的問答機器人、文本摘要工具、代碼助手等。

技術組件也非常精簡：

  • 核心就是 LLM 本身（可能是調用 OpenAI 之類的 API，也可能是自託管模型）；
  • 少量 Prompt Engineering（系統提示、few-shot 示例等）；
  • 通常沒有長期記憶，也沒有外部工具調用。

LLM 看到輸入 → 根據訓練知識生成結果 → 返回給你。流程簡單明瞭。

成本驅動因素

別被它的簡單騙了 —— 花錢的地方可一點不少。

LLM 工作流的主要成本是 推理費用（inference cost）

  • 大多數 API 按 輸入/輸出 token 數量計費，所以提示越長、回答越囉嗦，花的錢越多。
  • 如果你自託管模型，則成本來自 GPU/CPU 計算 和 高性能實例的租用費。
  • 大模型（如 GPT-4 級別）遠比小模型貴，模型大小對成本影響巨大。
  • 還可能有 AWS Lambda/容器等外圍基礎設施的費用。

一句話總結：

在 LLM 工作流中，賬單上最大的一行通常就是“處理了多少 tokens”。

小技巧：

FinOps Foundation 的調研指出，只要在提示里加一句 “be concise”，平均可以減少 15–25% 的 token 用量（和費用）。

FinOps 原則實戰：給最簡單的 LLM 也做成本治理

即便是一個簡單的 LLM 服務，也需要 FinOps 的三大基石：


1. Visibility（可視化）

讓工程師和產品團隊 清楚看到每一次模型調用的成本。

操作示例：

  • 使用 OpenAI/Azure OpenAI 的用量報表，做成每日/每週的成本圖表。
  • 如果是自託管模型，監控 GPU 利用率與每次請求的 token 數。
  • 將成本展示成“每 1000 次請求的費用”“每個用户會話的費用”。

開發者一看到“這個 prompt 改動讓 token 翻倍了”，自然會更注意。


2. Allocation（分攤與歸屬）

將 LLM 使用量按團隊或功能拆分 —— 誰用的，誰承擔。

做法：

  • 為不同服務/團隊使用不同的 API Key 或 Metadata。
  • AWS Bedrock 等服務支持為調用加 Tag（例如：Project=MarketingAI）。
  • 這樣你可以做 showback/chargeback，避免月底出現“誰把 AI 用了 $10k？！”的大型互相甩鍋。


3. Optimization（優化）

優化 LLM 使用方式，在 不影響輸出質量 的前提下降低成本。

關鍵技巧包括：

  • 模型選型（Right-sizing）：不是所有請求都需要最大的模型。90% 的查詢也許用中型模型就夠。
  • 提示壓縮（Prompt brevity）：減少示例、減少無用話、總結歷史對話。
  • 緩存（Caching）：重複請求的結果直接返回，不再調用模型。
  • 限流（Rate limiting）：防止 bug 或用户濫用導致成本爆炸。
  • 分析最貴的 prompt：重點優化那 20% 的請求，它們可能貢獻 80% 的 token 消耗。

作為有 FinOps 思維的產品人，建議經常深入 prompt 設計，找潛在的節省空間。

雲上部署的最佳實踐（AWS/GCP/Azure）


1. Serverless 適合波動性大、使用不連續的場景

例如：

  • AWS Lambda
  • GCP Cloud Functions / Cloud Run
  • Azure Functions

按調用付費，避免 24/7 的實例閒置成本。
缺點：冷啓動會增加延遲，用户側應用可考慮“預熱”策略。


2. 正確選擇 GPU（自託管模型）

例如：

  • AWS Inf2（Inferentia2）更適合便宜推理
  • Spot 實例適合非關鍵的 batch 推理任務
  • GCP 則可對比 TPU 與 GPU 的性價比

務必避免 GPU 長期閒置 —— 那是最燒錢的浪費。


3. 小心使用託管服務（SageMaker / Azure OpenAI / Vertex AI）

託管服務有自動擴縮優勢，但價格未必最低。
如果可以“scale-to-zero”，一定打開 —— 空閒時不付費最重要。


4. 控制數據傳輸成本

跨雲、跨區域調用外部 API 會產生額外的流量費用。
儘量讓調用端靠近模型所在區域。


5. 監控與預算告警

使用各雲的預算工具設置：

  • “今天花錢超過 X”的告警
  • “本月支出可能超過預算”的預測告警

這是防止意外賬單的最後安全帶。

如何衡量 ROI 和效率

我們必須證明這個 LLM 工作流是否“值回票價”。


定義“單位價值”

例如：

  • 每次對話成本
  • 每份文檔摘要成本
  • 每個用户會話成本

如果一個 AI 客服對話成本 $0.02，而用户滿意度與人工相當，那就 物超所值。


持續追蹤效率趨勢

例如：

  • 在優化 prompt 後，請求的平均 token 成本下降 20%
  • 這就是實際省下的錢，應當作為效率指標記錄下來

我們常用的指標包括： tokens per user session
目標：保持平穩或下降。


避免虛假“成功”

“AI 已處理 100 萬次請求” 不説明價值。
關鍵問題是：

這些請求是否產生了超過 $1000 的價值（如果成本是 $1000）？

FinOps 就是要不斷把成本與業務結果關聯起來。


隨規模變化持續優化

LLM 工作流通常成本隨使用線性增長，但也可能出現：

  • prompt 越用越長
  • 用户問題越來越複雜

如果發現平均成本上升，要馬上檢查。

FinOps Foundation 研究顯示：

未經優化的 AI 部署與優化後的成本差異可達 30x–200x。

做好 FinOps，可以用 零頭級別的成本實現原本同等的 AI 價值。

Part 2：檢索增強生成（RAG）— 為 LLM 配備一個“知識副駕”

架構概覽：

檢索增強生成（RAG）就像給你的 LLM 配了一張專屬的“圖書證”。在 RAG 架構中，系統可以檢索外部信息（文檔、數據庫條目、網頁結果等），並將其輸入 LLM，以確保回答更加可靠。技術上，這引入了幾個新的組件：


  • Embedding 模型與向量數據庫（或其他檢索系統） 用於存儲和查詢相關信息。你的數據（如公司知識庫或文檔）會被轉換成數值向量，並索引在向量數據庫中。
  • 檢索步驟 在用户查詢後，通過相似度搜索找到最相關的文本片段並返回。
  • LLM 仍負責生成最終答案，但現在其提示詞中包含了檢索到的文本（通常作為上下文或參考材料）。
  • 可選的編排邏輯 負責將這些步驟串聯起來：接收用户查詢 → 執行檢索 → 組裝 LLM 提示詞（可能包含諸如“根據以下信息回答”的系統提示）→ 獲取回答 → 以及可選的引用標註。

總結來説，RAG 架構讓 LLM 具備“開卷”能力——在生成回答時可以實時查閲資料。這能夠顯著提升準確性，並允許使用更小的模型（因為事實記憶的重負被轉移給知識庫）。一個常見示例是企業內部的政策問答機器人：RAG 會從數據庫中取出相關政策片段，LLM 再將其組織成自然語言答案。

RAG 架構示例工作流：

文檔會被切分成 chunks 並生成 embeddings 存入向量數據庫；查詢時系統檢索相關 chunks 並將其作為上下文提供給 LLM。流程通常包括文檔檢索、上下文生成、LLM 響應和評估等階段。RAG 在實踐中只向 LLM 提供最相關的信息，以優化準確性並控制提示詞長度。

成本影響：RAG 帶來了新的成本來源

使用 RAG 後，成本不再只來自 LLM 推理本身，還包括：


1. 向量數據庫存儲

文檔和文本片段需要存儲。如果使用託管服務（Pinecone、Weaviate Cloud、Azure Cognitive Search 等），需要支付存儲和讀寫費用；自建服務則需支付 VM / 容器與存儲成本。大量 embedding（即便只是浮點數）也可能累積到 GB 級別。


2. Embedding 生成

將文本轉換成 embedding 需要調用 embedding 模型。例如 10 萬份文檔就意味着 10 萬次 embedding 調用。用户每次查詢也可能需要 embedding，因此形成持續成本。若你有每月百萬級查詢，即便每次 embedding 只需幾分錢，也會累積成千上萬的費用。


3. 檢索開銷

查詢向量數據庫也可能有費用（尤其在託管服務中），包括按查詢量計費或計算資源消耗。即便自託管，也存在 CPU 成本。


4. 提示詞變長（上下文注入）

檢索內容會加入提示詞，使輸入 token 變多，LLM 推理成本上升。例如一個 300 字片段會增加幾百個 token 的輸入成本。


5. 編排開銷

如果使用雲函數、Step Functions 等進行多步驟編排，步驟執行也有費用（如 Step Functions 收取狀態轉換費用）。


6. 數據傳輸

跨區域或跨雲傳輸 embedding、檢索結果等可能產生額外流量成本。

在不少團隊中，RAG 的引入是為了降低 LLM 推理成本或提升準確性，但他們常常忘記 embedding、向量數據庫等成本。FinOps 的核心是：比較“RAG 總成本”與“不使用 RAG”的差異。

RAG 的 FinOps 原則

與一般 FinOps 原則一致，但有一些特定關注點：


1. 可見性

將整個 RAG 管道成本分解為：

  • LLM 推理成本
  • Embedding 成本
  • 向量數據庫成本
  • 檢索與編排成本

這樣才能在成本異常時找到真正的暴漲來源。


2. 分攤

如果多個團隊使用同一個 RAG 基礎設施，需要按查詢量或數據佔比進行費用分攤。


3. 優化

常見優化包括：

  • 限制上下文大小：只檢索 top-k 小片段，不要把整個文檔塞進提示詞。
  • Embedding 優化：
  • 緩存重複問題的 embedding
  • 使用更便宜或更低維度的 embedding 模型
  • 檢索調優：
  • 運用 metadata 過濾減少無關檢索
  • 將文檔切分得更細
  • 選擇合適的向量數據庫：自建 vs 託管、容量規劃等。
  • 監控使用模式：去掉長期不用的數據，優化索引大小。
  • 合理安排 re-embedding 週期：只 re-embed 變更內容，而不是全量重跑。
  • 建立預算與限額：embedding 與 LLM 一樣需要預算保護。

AWS / GCP / Azure 的最佳實踐


⭐ AWS

  • 檢索：OpenSearch（支持 vector search）、Amazon Kendra
  • Embedding：Bedrock、SageMaker 模型
  • 注意 Step Functions 的狀態轉換成本
  • 建議將 LLM、向量數據庫、Lambda 部署在同一區域減少延遲與跨區費用


⭐ GCP

  • 檢索：Vertex AI Matching Engine
  • Embedding：Google Embedding APIs
  • BigQuery 也可用於存儲或部分向量任務
  • 全部組件儘量放在同一區域，避免 egress


⭐ Azure

  • 檢索：Azure Cognitive Search
  • Embedding & LLM：Azure OpenAI
  • 留意 Cognitive Search 的索引容量與單位成本
  • Durable Functions 費用可能隨大型編排增長


通用建議：

  • 所有組件儘可能同區域部署
  • 對高頻查詢做結果緩存
  • 限制檢索片段數量和長度
  • 優化向量庫的容量規劃

ROI 與效率評估

衡量 RAG 性價比的方式包括：

  • 答案質量 vs 成本：準確率顯著提升時，適度成本上升通常可以接受。
  • 單位查詢成本：拆解為 embedding + 檢索 + LLM 的綜合成本。
  • 數據利用率：被檢索的文檔佔總文檔比例，評估向量庫 ROI。
  • 可擴展性與吞吐量：在流量增長時成本增長是否線性或加速。
  • 異常監控：embedding 重跑、檢索風暴等導致的成本突增。

在很多情況下，RAG 能：

  • 讓你使用更便宜的模型 → 降低成本
  • 提升回答可靠性 → 減少人工介入
  • 提升用户滿意度 → 增加業務價值

但需要持續監控與優化，確保投入與價值匹配。

可視化建議

你可以加入以下圖示來輔助説明：

  • RAG 工作流圖
  • RAG 成本分佈餅圖（例如 “LLM 70% / Embedding 20% / Vector DB 10%”）
  • 優化前後單位成本對比折線圖

這些都能幫助讀者理解成本結構與 FinOps 優化效果。


Part 3: AI Agents：如何讓大模型真正“動起來”（含成本管理）


AI Agent 架構概覽

如果説單一 LLM 更像一個“非常聰明的圖書管理員”（被動回答問題），那麼 AI Agent 更像是一個“主動的研究助理”。它不會在回答完一個問題後立刻停止，而是能夠規劃動作、調用工具、執行多步驟任務來達成目標。例如，一個 Agent 可以幫你規劃旅行：它會反覆搜索航班、詢問偏好、通過 API 預訂酒店，所有過程都由 LLM 的“思考”進行編排。

從技術角度看，構成通常包括以下部分：

1. LLM（Agent 的大腦）

核心依然是大語言模型，但它被放入一個循環中使用，使其不僅能輸出答案，還能輸出“下一步行動”。Agent 的提示（prompt）通常會要求模型： “根據用户目標，決定下一步行動（使用某個工具或給出最終答案），並逐步推理。”

這通常通過 ReAct（Reason + Act）模式或鏈式思考提示來實現。


2. Tools / Actions（工具 / 動作）

這些可以是外部 API、數據庫、計算器、甚至其他模型。Agent 可以調用它們獲取中間結果。例如，在一個代碼 Agent 中，LLM 會決定調用“執行代碼”工具，獲取輸出後繼續下一步。


3. Memory / State（記憶 / 狀態）

與只處理單輪對話的 LLM 不同，Agent 需要記住之前的步驟。這可能包括：

  • 短期記憶（上下文或規劃步驟）
  • 長期記憶（寫入數據庫或向量庫）

部分框架內置可增長的內存結構，部分則藉助向量數據庫存儲會話中推理得到的重要信息。


4. Planning / Decision Logic（規劃 / 決策邏輯）

有些框架會將“規劃者（planner）”和“執行者（executor）”分離：

  • Planner 制定高層計劃
  • Executor 執行具體步驟

但更多時候，一個 LLM 通過提示完成所有工作。


5. Orchestration（編排）

通常會有一段協調邏輯（如使用 LangChain、Semantic Kernel 等框架），負責：

  • 將 LLM 輸出的工具調用請求傳遞給實際的工具
  • 獲取工具輸出
  • 將結果喂回給 LLM
  • 循環直到任務完成

運行位置可以是 serverless、容器或專業服務。


6. System Prompts / Guardrails（系統提示 / 軌道護欄）

包括：

  • 系統級提示詞（告知 Agent 可執行的任務與工具）
  • 超時、步數上限、內容審查等防護邏輯

總結一句話：

AI Agent 是一種“會反覆推理並採取行動的 LLM”，可與外部系統互動，比單輪 LLM 強大許多。但能力越強，若不加控制，雲成本也可能迅速膨脹。

成本因素：為什麼 Agent 比單次 LLM 調用貴

AI Agent 引入循環邏輯與工具調用，這會造成顯著成本增長。


1. 多次 LLM 調用

一個 Agent 會進行多輪自我對話，每一輪至少一次 LLM 推理。
例如，一個任務觸發 5 次 LLM 調用，就是 5 倍 token 成本（甚至更多，因為每輪 prompt 會變長）。

生產案例中出現過這樣的情況：

  • Demo 中一個 200-token 回答
  • 實際運行中需要 1200 tokens 的內部推理與檢查

成本是原來的 6 倍


2. 工具 API 的成本

每次調用工具可能產生成本：

  • 對外 API（天氣、股票等）
  • 第三方 AI 服務（如圖像生成）
  • 內部服務的性能成本（對流量敏感的微服務會引發間接成本）


3. 編排與基礎設施開銷

例如：

  • 使用 AWS Step Functions，每次 Action 都有 狀態轉換費用 + Lambda 調用費
  • 或者如果編排器一直運行，會消耗 CPU / 內存


4. 執行時間增長

Agent 的多步驟任務可能需要數秒甚至數分鐘：

  • Serverless 模型按時長計費
  • 長時間佔用容器也會產生成本


5. 狀態存儲

寫入數據庫 / 向量庫雖然成本低，但高頻寫入也會累計。


6. 錯誤與重試

錯誤循環可能迅速造成費用爆炸。
必須限制無限循環，否則代理將反覆消耗資源。

“單次 LLM 調用像一次函數調用；AI Agent 則像運行一個完整程序。”

應用 FinOps 原則：讓 Agent 有成本意識

FinOps 為 Agent 治理提供了理想框架。


1. Visibility（可見性）

記錄每一步：

  • 調用哪個工具
  • 多少 tokens
  • LLM 調用次數
  • 執行時長
  • 成本統計

可生成類似報告：

  • “任務 ABC – 平均 4.2 步、3 次 API 調用、1500 tokens、平均 $0.05”

並對異常行為設置報警。


2. Allocation（成本歸屬）

為不同 Agent、不同團隊設置獨立 API Key、Resource Group 或 project code，用於成本分攤。


3. Optimization（優化）

重點手段包括：

  • 限制循環次數：例如限制最多 10 步，否則交由人工。
  • 控制 Prompt 增長：如只保留最近 N 輪或壓縮歷史內容。
  • 分層模型（Tiered Reasoning）：簡單步驟用便宜模型，關鍵步驟用貴模型。
  • 工具調用成本意識：工具可以設置“成本標籤”，提示 LLM： “這個方法貴，除非必要請不要調用。”
  • 會話內緩存 / 跨會話緩存：避免重複工具調用。
  • 錯誤處理策略：而不是盲目重試。
  • 限制併發與 fan-out：避免不必要的廣度調用。


4. Monitoring & Alerts（監控與報警）

例如：

  • 單個會話成本超過 $1 觸發告警
  • 步驟超過閾值中止


5. Governance（治理流程）

建立例行審查機制：

  • 看任務價值是否匹配成本
  • 調整 prompt 或工具集

雲平台最佳實踐


AWS

注意：

  • Lambda 調用頻率 vs 長時間運行的成本差異
  • Step Functions 每步都計費
  • Bedrock Agents 的計費模型
  • 標籤（tags）用於成本追蹤
  • Tool 調用結果可使用 DynamoDB + TTL 進行緩存


GCP

可使用：

  • Cloud Run 運行 Agent 循環
  • Cloud Functions 處理事件
  • Workflows 編排
  • 設置 Project Budget 控制支出


Azure

可使用：

  • Durable Functions（但要注意編排成本）
  • Logic Apps
  • App Service / AKS 長跑容器

集成複雜性

每個新系統集成都可能變成一個子項目，特別是舊系統或無 API 的服務，會引入低效與額外成本。
應聚合數據或使用中間層來改善性能。

Tool Caching（工具緩存）

如 AWS 建議，將高頻查詢結果（例如股票價格）寫入 DynamoDB（帶 TTL），跨會話共享，大幅減少重複調用。

衡量 ROI 與規模效率


1. 成功率與價值貢獻

如果一個任務自動化能節省人工時間，就可量化價值。


2. 任務成本 vs 人工成本

例如：

  • Agent 自動處理一次支持請求成本 $0.50
  • 人工同樣任務成本 $5 → 明確 ROI


3. 系統級效率

例如：

  • “Agent 系統總月成本 vs 完成任務數”

關注成本是否按線性增長。


4. 人工監督成本

需要考慮：

  • prompt 調整
  • 輸出審核
  • 維護成本


5. 用户體驗與採用率

滿意度提升可創造間接價值（留存、收入）。


6. 持續改進

基於 log 進行迭代。
例如發現 Agent 每次多做了 3 個無意義步驟，通過調整 prompt 節省成本。


7. 基線比較

定期比較：

  • 單次 LLM vs Agent
  • 看準確率 vs 成本是否值得

結語：管理好你的“熱情 AI 實習生”

AI Agent 像一個積極但容易做多餘工作的初級員工——如果不給界限，它會不斷採取行動。FinOps 就像它的經理，確保它：

  • 不做冗餘步驟
  • 不調用昂貴工具
  • 不無限循環

通過合理的架構與治理，Agent 可以成為高效的自動化工具，而不是不可控的雲賬單生成器。

可視化建議

  • Agent 循環流程圖（標註各階段成本點）
  • “單次 LLM vs Agent” 成本對比堆疊條形圖
  • 有趣的小插畫：機器人瘋狂執行任務、財務在後面追趕提醒成本


Part 4：Agentic AI — 自主式 AI（以及那些隱藏的成本）

Agentic AI（自主式 AI）指的是具備高度自主能力的系統，通常以多智能體（multi-agent）形式運行，能夠自己決策、協作，甚至創建新的任務或子代理。一個 AI Agent 就像一個智能助理，而一個 Agentic 系統更像一個由多名智能助理組成的團隊，彼此溝通、合作，有時甚至會“競爭”，以達成更大範圍的目標。

這些系統可以持續運行，對開放式目標進行不斷迭代。典型例子包括：

  • 類 AutoGPT 的系統：圍繞一個目標無限循環迭代；
  • 多智能體協作：多個 Agent 相互對話解決複雜任務；
  • 自主運維繫統：AI 自動監控並操作整套雲基礎設施、處理事件、優化資源配置等。

當你把 Agentic 系統部署到企業級環境時，複雜度隨之大幅提升，而這些複雜度正是隱藏成本的主要來源。

Agentic AI 的關鍵技術組件

除了單一 Agent 必備的能力之外，一個完整的 Agentic 系統通常包括：


1. 多智能體與角色分工

系統可能包含多個專門化的智能體，例如：

  • 規劃 Agent
  • 執行 Agent
  • 評估 Agent
  • 多個相同能力的 Agent 分擔子任務

它們之間通過消息通信，有的甚至由 LLM 作為中間調度者。


2. 環境或共享內存（Shared Memory）

Agentic 系統通常需要共享“世界狀態”，包括：

  • 知識庫或向量數據庫（長期記憶）
  • 公共 bulletin board（事件記錄）
  • 狀態數據庫
  • 事件驅動系統（一個 Agent 的輸出觸發另一個 Agent）


3. 調度與治理層（Orchestration & Governance）

多 Agent 自動運行的系統必須有“監督者”，確保：

  • 不會陷入死循環
  • 不會無限自我複製 Agent
  • 任務合理分配

通常需要調度器、隊列系統，或專門的多智能體管理框架。


4. 長時間運行（Long-lived Execution）

Agentic 系統往往像應用程序一樣長期運行：

  • 常駐服務（daemon）
  • 24/7 容器/服務
  • 定時喚醒執行任務

與無狀態 API 完全不同，它更像 Microservice 架構。


5. 複雜 Prompt 和“多層思考”

每個 Agent 擁有：

  • 複雜人格與角色 Prompt
  • 任務目標 Prompt
  • 上下文管理策略

多 Agent 系統甚至需要一個“監督 Agent”的 Meta-Prompt。

總之，Agentic AI 是邁向“AI 自主系統”的關鍵一步，功能強大，但也極其複雜——成本也隨之成倍增長。

Agentic AI 的“成本冰山”

表面可見的成本（冰山頂部）包括：

  • LLM API 費用
  • 雲服務器與存儲費用
  • 向量數據庫費用

但真正昂貴的是隱藏在水面下的 80%+ 成本：

  • 系統複雜度
  • 多系統集成成本
  • 人工監督成本
  • 維護與迭代成本
  • 意料之外的擴展成本

企業往往最初只預算“推理成本 + 一些基礎設施”，但實際 TCO 可能是其 5–10 倍。

Agentic AI 的關鍵成本因素


1. LLM 使用量呈指數級增長

一個 Agent 的 Token 消耗已經很高，而多 Agent 系統會：

  • 互相對話（成本翻倍）
  • 多輪迭代（成本乘以回合數）
  • 動態創建子任務（成本不可控）

如果沒有治理機制，費用會呈指數級飆升。


2. 集成與 Glue Code 成本

每接入一個內部系統，你就需要：

  • 開發一個新的 Connector
  • 部署中間層服務或 Lambda
  • 維護安全、權限、規範轉換

這些集成既耗開發時間，也會增加雲服務的實際使用量。


3. 記憶與知識管理成本

系統的 shared memory 會不斷膨脹：

  • 向量庫規模隨時間急劇增長
  • 長期存儲需要更多成本
  • 可能需要數據 ETL 管道來更新知識


4. 持續運行的基礎設施成本

多 Agent 系統通常含有：

  • 常駐容器或服務
  • 調度系統
  • 長時間運行的 LLM Worker

即使空閒，也需要為資源付費。


5. 監控、日誌與審計成本

企業級 Agentic 系統必須監控：

  • 行為日誌
  • 事件日誌
  • 資源使用
  • 推理審計

日誌系統往往成為高昂的隱形成本。


6. 人工監督成本

在早期階段，團隊需要：

  • 審核 Agent 輸出
  • 糾正任務結果
  • 調整 Prompt、規則和行為

這是很高的人力成本，也在企業 FinOps 範疇內。


7. “規模意外”導致成本爆炸

Agentic 系統的使用範圍可能快速擴大：

  • 一個團隊用了很好 → 另一個團隊也開始用
  • 一個 Agent 能做 X → 很快開始做 Y、Z
  • 使用場景從一個部門擴散到多個部門

每擴展一個新場景，就要接更多系統、更多數據、更多基礎設施。

FinOps 策略：如何控制 Agentic AI 的成本


1. 全棧可見性（Full-stack Visibility）

不僅要看雲賬單，還要看：

  • 推理成本
  • 存儲成本
  • MLOps 成本
  • 人力成本

建議：

  • 使用標籤（tag）或獨立賬號隔離 AI 平台
  • 為 Agentic 平台做專屬 FinOps Dashboard


2. Showback / Chargeback

如果多個部門都使用 AI Agent：

  • 按部門做成本分攤
  • 每月輸出部門級成本報告
  • 促進責任制與透明度


3. 中台化與共享基礎設施

構建 AI Agent 中台，可複用：

  • 統一向量數據庫
  • 統一日誌系統
  • 統一 Prompt 模板
  • 統一安全策略

避免每個團隊重複造輪子。


4. 治理與策略（Governance）

例如：

  • 每個 Agent 的最大預算
  • 動態關閉異常 Agent（kill switch）
  • 新 Agent 上線前必須做成本評估
  • Token 使用異常報警


5. 持續運營（Continuous FinOps）

每週 / 每月進行成本回顧：

  • Token 趨勢是否異常？
  • 哪個 Agent 的成本在飆升？
  • 是否需要進一步優化或重構？


6. 文化（Culture）

讓開發者理解：

  • “每一個 Token 都是錢”
  • “長 Prompt 是成本”
  • “多輪對話是成本”
  • “Agent 太多是成本”

AI 團隊的成本意識能直接降低支出。

雲架構最佳實踐（Agentic AI 場景）


1. 事件驅動架構（Event-driven）

讓 Agent 按需喚醒，而不是 24/7 常駐：

  • AWS EventBridge / SQS
  • GCP Pub/Sub
  • Azure Service Bus

每次節省的空閒時間都等於節省成本。


2. 合理選擇計算模型

長任務 → 容器
短任務 → Serverless
推理任務 → GPU 或批處理隊列

關鍵是讓資源高利用率。


3. GPU 成本優化

  • 多 Agent 共享一台 GPU
  • 使用 GPU time slicing
  • 按需運行，而不是常駐


4. 數據本地化

避免跨區域 / 跨雲調用造成昂貴的 egress 費用。


5. 安全與合規優化

例如：

  • 日誌設置生命週期
  • 減少不必要的 KMS 調用
  • 控制 audit 頻率

每一個小優化累積起來都是很大的成本節省。


6. 事前模擬（Simulation）

預估 Agent 的 Token 使用量與成本：

  • 模擬一次運行需要多少步驟？
  • 需要多少 Token？
  • 需要多少內存？

提前做模擬可避免上線後被 CFO 質問。

ROI 與效率衡量

戰略 ROI

  • 是否節省了人力？
  • 是否創造了新的營收？
  • 是否極大提升了效率？


邊際 ROI

自動化越後期，收益越下降：

  • 先自動化 ROI 最高的任務（低垂果實）
  • 不要急着自動化 ROI 低的長尾任務


關鍵 KPI

  • 單次決策成本
  • 單 Token 任務成本
  • Token per Output
  • Cost per Success（考慮錯誤率）


增長規劃

隨着 Agent 數量從 5 個 → 50 個：

  • 成本是線性增長嗎？
  • 是指數增長嗎？
  • 哪些資源會成為瓶頸？

做好容量與成本的雙重規劃。

結論

Agentic AI 是 AI 的前沿技術——我們讓 AI 運行流程、協作、決策，甚至“自我管理”。令人興奮，但也可能讓成本失控。

FinOps 的角色就是：

讓 AI 變得很強大，而云賬單卻仍然被控制。

把 FinOps 原則嵌入 Agentic AI 的生命週期，你就能：

  • 把每一美元用在真正有價值的地方
  • 避免成本指數級膨脹
  • 在相同預算下構建更多 AI 項目

未來可能會出現能自動優化自己雲成本的 AI Agent。但在那之前，FinOps 與 AI 團隊之間需要緊密配合——創新與成本效率並行不悖。


讓 AI 更強，讓賬單更穩。