AI研究代理：跨境实测成本直降66%！SOTA

在当前这个全球化浪潮汹涌、信息爆炸的时代，对于任何一家志在全球市场的中国企业来说，如何高效、准确地获取并分析海量信息，已成为决定其竞争力的关键。尤其对于蓬勃发展的跨境电商和贸易领域而言，从市场趋势研判、消费者行为分析到供应链优化、政策法规解读，都离不开深入细致的研究。传统的人工研究方式，受限于记忆、阅读速度和时间成本，往往难以满足这种高强度、高时效性的需求。

正是在这样的背景下，人工智能（AI）研究代理正迅速崛起，成为一项具有变革意义的技术应用。这些智能代理能够以惊人的速度处理海量信息，即时提炼洞察，并轻松实现规模化运作。它们将不再仅仅是独立的应用，很快就会成为内容生成、编程辅助、市场销售等更广泛智能化工作流程中的核心组成部分。本文将从实践角度，探讨构建前沿AI研究代理所积累的技术经验与未来展望，希望能为国内跨境行业的从业者提供一些有价值的参考。

迈向未来：构建智能底座

构建AI代理，就好比打造一个能够让智能模型高效运转的“发动机舱”。其核心任务在于创建一个软件层，通过精妙的上下文管理、工具调用、循环控制、任务编排以及错误处理机制，显著提升模型的运行时表现。然而，在模型能力飞速迭代的今天，如何在不断进化的模型之上搭建应用，无疑是一个现代工程的巨大挑战。我们不禁要思考：如何设计出能够有效吸收未来模型性能提升的软件架构？这要求我们对模型演进保持前瞻性判断，对技术进步充满信心，同时避免过多的假设和过度定制的优化。

在过去大约七个月的时间里，我们在构建深度研究代理的初次尝试中就深刻体会到了这一点。当时，我们搭建的第一个架构复杂而精巧，但在新一代模型发布后，其原有的假设却迅速成为了瓶颈，迫使我们不得不放弃并从头开始重建整个系统。这教会我们，面对快速发展的AI技术，架构的简洁性和适应性远比初期的复杂设计更为重要。

模型：智能核心的持续演进

在过去大约七个月的时间里，AI模型的能力，尤其是在工具调用方面，已经实现了静默而显著的进步。这种以工具调用为中心的优化，推动了我们从简单的“工作流”模式走向更高级的“智能代理”模式。我们有理由相信，未来的模型将更倾向于解决当前代理开发者所面临的痛点。因为每一个模型最终都将通过一个“发动机舱”来消费其能力，所以模型的发展方向理应服务于这些“发动机舱”的需求。

我们期待模型能够在以下几个方面持续提升：

• 高召回率的摘要能力： 这对于上下文压缩至关重要，能让代理在有限的上下文窗口中处理更多信息。
• 工具调用可靠性： 确保代理能够准确、稳定地调用外部工具，减少不确定性。
• 写作的简洁性： 提高代理生成文本的精准度和效率，避免冗余信息。

这些改进对于跨境从业者而言意义非凡，它们意味着未来AI能够更精准地抓取和总结海外市场报告、更可靠地执行数据分析任务、以及更简洁高效地生成本地化营销文案，从而大幅提升决策效率和运营质量。

工具：助力智能代理高效运行

与模型相辅相成，各类工具也应不断演进，以更好地支持大型语言模型（LLMs）和日益普及的智能代理“发动机舱”。我们认为，优秀的工具应该在自身侧进行一定的上下文工程处理，并将这些复杂性从代理端抽象出去。它们不应将大量原始数据倾泻到代理的上下文窗口中，而应只返回最相关的数据。

作为工具提供方，我们在先进搜索功能上投入了大量精力，并将上下文工程能力内置其中。这种设计有效地降低了下游代理过程中出现“幻觉”的概率和延迟，确保了代理能够更高效、更准确地获取所需信息。对于跨境业务而言，这意味着AI工具能够更智能地筛选全球电商平台数据、社交媒体趋势，甚至是物流实时信息，为企业提供精炼且直接的决策依据。

核心启示：构建持续进化的智能代理

为了构建能够随着时间推移而不断改进的智能代理，我们总结出几个关键指导原则：

• 简化编排逻辑，充分发挥自主性。 让代理拥有更多自主决策和行动的能力，而不是过度干预其内部流程。
• 密切关注模型和工具的优化方向。 积极利用其新兴能力，确保代理系统始终处于技术前沿。
• 聚焦上下文工程。 这是提高代理效率和准确性的核心，也是实现深度研究的关键所在。

这些原则不仅指导技术开发，也为中国跨境企业在引入和部署AI解决方案时提供了思路：即选择那些设计简洁、迭代迅速、且专注于核心信息处理效率的工具和平台。

上下文工程：信息策展的艺术

长期、深入的研究任务，暴露出当前AI代理设计中的一个根本性挑战：如何随着时间的推移，维护一个干净、优化的上下文窗口。如果工程师在上下文的策展上稍有疏忽，代理几乎注定会失败。以下将详细阐述我们对深度研究领域内这一概念的思考。

上下文管理的网络检索

要克服这一挑战，利用类似Tavily先进搜索这样的工具是自然的第一步。这些工具能够抽象化原始网络内容的处理过程，并仅从每个来源返回最相关的内容片段。通过利用这类功能，我们让搜索引擎承担了繁重的信息处理工作，使得我们的研究代理能够从中受益，以高效低延迟的方式收集最有价值的内容。

确保代理不会过分偏重单一研究线索，是构建有效上下文收集管道的下一步。在全球状态持久化和源去重方面，这种机制显得尤为重要，它在以下三个方面提供了显著帮助：

• 确保代理只接触到最新信息。 在瞬息万变的全球市场中，信息的时效性至关重要。
• 允许工程师识别信息范围何时正在收窄。 并在必要时提示代理探索未开发的、但可能相关的领域，避免信息茧房。
• 有助于在后续生成过程中进行有效的来源归因。 保证信息的可追溯性和准确性。

对于像Tavily这样的专业公司来说，与网络交互是其核心业务。因此，架构一个为深度研究精心设计的、精炼的网络检索系统，是我们整个深度研究代理设计的基础构件。这对于中国跨境企业而言，意味着在进行海外市场调研、竞品分析或行业趋势追踪时，能够获得更精准、更全面的数据支撑，避免信息偏差带来的决策失误。

模拟人类与网络的交互方式

人类进行研究，本质上是一个非结构化、迭代的过程。我们首先定义任务：我们要实现什么，需要哪些信息。接着，我们从各种来源收集数据，提取关键洞察并将其保存在短期记忆中，让这些提炼出的思想指导我们后续的行动。这个循环不断重复：收集信息、提炼、决定下一步行动。只有当我们积累了足够的理解以产生最终交付成果时，我们才会回到原始来源，将它们作为参考来组装最终产品。

我们认为，深度研究代理也应该以类似的方式设计：工具的输出应该被提炼成“思考”（reflections），并且只有这些过去的“思考”集合才应被用作工具调用者的上下文。这与人类的工作方式类似，只有当代理开始准备最终交付成果时，才需要提供原始信息作为上下文，以确保信息的完整性，避免关键细节的丢失。

以更少的资源，做更多的事情

这种方法与基于ReAct代理架构的传统上下文结构有所不同。通常，在ReAct代理中，工具调用和输出会在工具调用循环中传播，先前检索/生成的令牌会在每次后续迭代中持久化到上下文窗口中。这种模式可以从LangChain的开放深度研究代理实现中看到。从令牌消耗的角度来看，这可以用以下二次序列进行建模，其中n是在每次工具调用迭代中调用工具模型时的令牌数量，m是工具调用迭代的次数：

n+2n+3n+...+mn = n⋅m(m+1)2

相比之下，我们提出的上下文工程方法消除了这种令牌传播（因为知识提炼，即使聚合起来，与从网络收集的令牌数量相比也微不足道），可以用以下线性序列进行建模：

n+n+n+...+n = nm

通过比较这两种方法，我们发现每个代理可以节省m+12倍的令牌。当我们将这种节省推广到多代理系统并在规模化消耗下进行外推时，所节省的令牌绝对值变得更加显著。

通过这种方法，我们成功地将令牌消耗降低了66%（与开放深度研究代理相比），同时在DeepResearch Bench测试中实现了SOTA（State of the Art，即当前最佳水平），这充分体现了质量与效率的完美结合。

这种显著的效率提升对于中国跨境企业具有直接的经济价值。令牌消耗的降低意味着AI服务的运行成本更低，尤其是在进行大规模市场数据分析、客户服务自动化或内容本地化生成时，可以为企业节省大量的运算资源和资金投入。同时，效率的提升也意味着更快地获取洞察，加速市场响应速度，从而在全球竞争中占据优势。

生产级代理的挑战与实践

构建生产级的AI代理，是一个平衡性能、质量、延迟、成本和可靠性的精妙过程。我们致力于最大化代理的自主性，以实现卓越的性能和高质量的输出，同时也要满足严格的生产环境要求。

非确定性工程的应对

大型语言模型（LLMs）本质上是非确定性的，这既带来了灵活性，也带来了挑战。我们发现，给予模型在一定“护栏”约束下的自由推理和迭代空间，往往能产生最强大的结果。然而，一旦自主性失控，代理的行为可能会偏离轨道：工具可能被错误调用，LLMs可能过度专注于某个次要主题，预期的推理模式也可能失效。

仅仅依靠单一的防护措施，难以捕捉所有这些问题。这要求我们转变工程思维：将故障模式视为核心设计考虑因素，而非事后补救。虽然像工具调用重试或模型级联这样的简单防护措施有所帮助，但主动预测异常、在提示中强化正确模式以及进行边缘案例测试，才是实现生产级、长时间运行代理的关键。对于中国跨境企业而言，这意味着在部署AI代理进行例如自动化客户服务、合规性检查或市场分析时，必须投入足够的精力在测试和容错机制的设计上，以确保业务的稳定运行。

最佳工具集：少即是多

根据我们的经验，向代理提供一个小型、精炼且核心的工具集，通常比提供一个庞大、复杂的工具集效果更好。我们曾经一度倾向于过度工程化，试图添加许多理论上看似有用的工具。但在实际应用中，这反而制造了新的故障模式，并使得LLMs更难持续选择正确的工具并有效迭代。

这一原则对于跨境企业尤为重要。在选择AI工具和平台时，与其追求功能的大而全，不如关注其核心功能的精深和与自身业务场景的匹配度。一个专注且高效的工具，能够更好地与AI代理协同工作，避免因工具复杂性带来的额外成本和潜在风险。

评估：以实践为导向的指引

我们在开发过程中使用评估（evals）来指导方向，但我们也充分认识到其局限性。以LLM作为评判者的评估难以完全信任：当前模型具有非确定性，其推理过程难以解释，并且可能成为瓶颈，特别是对于运行时间较长的代理，一次实验可能需要数天才能完成。

因此，我们并非为了基准分数而优化，而是为了获得方向性反馈。核心问题始终是：这项改变是否让代理在实践中更可靠、更有用？评估成为验证方向的工具，而不是优化的目标。直觉和对代理运行轨迹的细致监控，始终能提供比任何单一评估分数更高质量的反馈。总的来说，最好的结果很少是最高的数字分数。对于生产系统而言，降低令牌使用量、提高可靠性、缩短延迟和减少故障等改进，远比评估分数上的一点提升更有价值。

展望未来：中国跨境行业的机遇

这些在AI研究代理构建上的技术进展和实践经验，为中国的跨境行业带来了前所未有的机遇。未来，我们可以预见以下几个发展方向：

• 更智能的市场洞察： AI研究代理能够实时监控全球市场动态、消费者偏好变化、新兴产品趋势，并高效生成定制化的市场分析报告，助力企业快速响应。
• 高效的合规性管理： 面对不同国家和地区的贸易法规、税收政策，AI代理可以帮助企业快速检索、理解并跟踪最新合规要求，降低法律风险。
• 优化的供应链决策： 通过整合全球物流信息、供应商数据，AI代理能够提供供应链风险预警、成本优化建议，提升供应链韧性。
• 个性化的客户服务与内容生成： 基于深度用户研究，AI代理可以生成更具吸引力的营销内容，甚至实现多语言、个性化的客户支持，提升用户体验。

对于国内的跨境从业人员来说，密切关注并学习这些AI代理技术的发展，将其融入自身业务流程，已不再是可选项，而是必然趋势。无论是理解上下文工程的原理以优化自有AI工具，还是借鉴生产级代理的实践经验来提升业务系统的稳定性，都将是提升竞争力的重要途径。积极拥抱AI，用智能化的力量驱动业务创新，将是中国企业在全球市场中行稳致远的关键。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ai-research-agent-cross-border-cost-66-sota.html