小米自研Agent调度系统
算力成本降低71.2%：从粗放算力到智能调度

为什么算力成本是AI落地的最大障碍

2025年以来，大量企业部署了AI Agent系统，但随着调用量增长，算力成本迅速成为续命难题。传统部署方式存在三个核心浪费：模型能力的过度供给（用大模型处理可以用小模型解决的任务）、请求排队导致的资源闲置、以及缺乏优先级机制的平均分配。

小米内部数据显示，在系统优化前，约62%的AI推理请求实际上并不需要调用最顶级的旗舰模型，却被统一路由到同一个高成本推理节点。

小米的解法：三层智能调度架构

小米Agent调度系统的核心是一套三层任务路由机制：

层级	覆盖场景	调用策略	成本占比变化
L1 轻量层	意图识别、格式化、简单问答	本地小模型 / 规则引擎	↓ 80%成本
L2 标准层	数据分析、文档生成、工作流执行	中等规模模型调用	↓ 45%成本
L3 旗舰层	复杂推理、创意生成、多模态理解	顶级大模型（按需路由）	按实际需求计费

通过这套路由机制，原本全部由L3处理的请求，67%被分流到L1/L2，整体算力消耗大幅下降，而用户体验的差异几乎不可感知。

对B端企业的启示：降本不是压榨，是设计

小米的经验对正在或计划部署AI系统的B端企业有直接的参考价值。算力成本不是一个不可控的黑盒，而是可以通过系统架构设计来大幅优化的变量。核心思路包括：

1. 分级模型池：维护轻量、标准、旗舰三类模型，根据任务复杂度动态路由；

2. 批处理聚合：将实时性要求不高的任务合并批量处理，降低每次调用的固定成本；

3. 缓存复用：对重复性高的提示词和上下文进行Prefix缓存，避免重复计费；

4. 监控反馈：实时追踪各层调用比例和成本分布，持续迭代路由策略。

制造业场景：降本效果更为显著

值得关注的是，在制造业AI场景中，智能调度的降本效果往往比消费品场景更为显著。原因在于制造业的AI调用存在大量高频、低复杂度的结构化任务：设备状态分类、工单优先级排序、质检标准对照等，这类任务几乎都可以用L1轻量模型处理，成本压降空间巨大。

一道科技在服务多家制造型企业的过程中发现，部分企业在引入智能调度后，AI系统月运营成本从数万元降至数千元，ROI翻了3倍以上，从而使AI系统从"试验项目"变成了正式投产的核心系统。