研究資源の浪費を改善するための3段階のアプローチ:
- 予算早期警告設定
mode: 'throw'
と初期予算が低い(例えば10ドル)。 - ダイナミック調整スルー
guard.setLimit()
実験段階に応じた柔軟な能力拡張 - ログ分析使用
guard.getLogs()
消費量の多いAPIコールを特定する
教育分野での実際のテストでは、このソリューションは実験の無駄を平均65%削減し、特に長時間のモデル訓練タスクに適している。
この答えは記事から得たものである。AgentGuard:AIエージェントのコストをリアルタイムで監視し、コスト超過を防ぐツールについて