部署成本算力、运维是长期支出需通过策略优化平衡性能与成本。本节将介绍智能体部署的成本优化策略。13.4.1 算力选型1. CPU推理与GPU推理1CPU推理适合低频请求如日均调用≤10万次、计算简单的任务如规则引擎辅助决策成本低单台服务器月租数百元但并行能力弱高并发时延迟高。2GPU推理适合高频请求如日均调用≥100万次、计算密集型任务如Transformer模型的NLP推理并行能力强单GPU可支持数千并发但成本高NVIDIA A100月租数万元。2. 按需计费模式1云场景下用Spot InstanceAWS、竞价实例阿里云等闲置算力成本比固定实例低50%~70%适合非核心任务如模型定期更新。2无服务器架构如Aurora Serverless仅在有请求时启动算力按使用时长计费适合流量波动大的场景如电商客服智能体夜间流量较低。13.4.2 资源调度1. KedaKubernetes Event Driven Autoscaling自动扩缩容基于Kubernetes的开源工具可根据实时指标如Kafka/PubSub消息队列深度、CPU使用率自动增减实例数量。例如当队列消息数1000时自动扩容至10个节点当队列消息数100时缩容至2个节点避免资源闲置。当队列积压超过阈值时自动增加推理服务实例。2. 非实时场景停机维护例如夜间无用户的企业内部智能体如日志分析可设置定时停机当日23:00~次日7:00节省8小时/天的算力成本。