บริษัทหลายแห่งเริ่มนำ AI Workflows มาใช้ใน Production แต่ต้องจัดการต้นทุน Token อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเน้นสมดุลระหว่างการใช้ Agentic Flows ที่ให้โมเดลตัดสินใจเองกับการตรวจสอบ Cost-Benefit อย่างต่อเนื่อง Agentic Flows ช่วยลดงานซ้ำของมนุษย์ผ่าน LLM ที่อ่านนโยบายและตัดสินใจอัตโนมัติ เช่น ระบบอนุมัติค่าใช้จ่ายที่ AI ตีความข้อกำหนดจากเอกสารและอนุมัติโดยไม่ต้องพึ่งมนุษย์ แต่การใช้โมเดลขนาดใหญ่อาจเพิ่มต้นทุน Token อย่างรวดเร็ว จึงต้องมี Framework ที่ควบคุมการใช้ Resource อย่างชาญฉลาด เทรนด์ปัจจุบันคือการวิเคราะห์ Token Spend ต่อ Value Creation โดยเฉพาะในองค์กรที่มี AI Use Cases แล้ว ซึ่งต้องพิจารณาทั้ง Consistency, Latency, และ Governance ของระบบ รวมถึงการผสมผสานระหว่าง AI ช่วงส่วนที่ซับซ้อนกับ Rule-Based System ช่วงที่มีข้อกำหนดชัดเจน
สรุปด้วย MAF Local AI · เนื้อหาต้นฉบับเป็นของแหล่งข่าว