Decoding AI 開源課程解析三種 Agent 循環架構與推論成本

AI Agent 的能力不只取決於底層模型，也受 harness 如何安排工具呼叫、保存狀態與反覆推理影響。Decoding AI 透過開源專案 Decode 說明，執行 loop 的設計會改變延遲、可靠性與模型供應商選擇，因而成為部署成本與效能的關鍵環節。

Decoding AI 最新公開的課程文章比較三種 Agent 循環架構，並以實驗資料拆解各模式的延遲特性與推論經濟效益。報導未列出統一費用金額或明確發布日期，但指出不同 loop 會改變推論次數、等待時間及供應商成本，使架構選擇直接影響實際營運支出。