AI Agent成本控制挑战 - AI Agent产品开发上线后面临高额Token消耗成本 单次对话交互可能消耗数万甚至数十万Token [2] Cloud Run解决方案优势 - 无服务器平台Cloud Run可根据请求量实现自动伸缩 在无流量时实现零成本运行 [3] - 平台能在几秒内从零实例扩展到数百上千实例 响应实时请求量变化 [7][9] - 通过"无请求即零成本"模型可将AI Agent运行成本降至为零 [7][9] 技术分享会内容 - Google Cloud专家将分享Cloud Run开发技巧和极致成本控制方法 [4] - 通过真实场景模拟演示请求量 实例数和响应延迟的变化 展示平台伸缩能力 [9] - 分享会面向AI初创企业 出海企业技术负责人 AI产品经理及开发者群体 [9] 行业应用案例 - 会议笔记产品Granola通过简化产品设计获得市场成功 [10] - 无法律背景创业者通过调研100位律师创建估值7亿美元AI法律公司 [10] - Sensor Tower报告显示AI应用用户以年轻男性为主导 垂类应用面临颠覆压力 [10]

无论是一个能自主执行任务的复杂工作流，还是在应用中嵌入一个简单的问答助手，Agent 几乎已经是 AI 产品的标配了。 但 A gent 的开发上线，仅仅是第一步。一大难题在上线后那些「看不见」的成本：触发多轮的工具调用、复杂的逻辑推理和大量的上下文记忆，一次对 话交互可能轻易就会消耗掉数万甚 至数十万的 Token。 成本问题怎么控制？ 完全托管的无服务器平台 Cloud Run 是个很好的选择，尤其是对于 AI Agent 这类应用，能够根据请求量自动伸缩，同时在没有流量的情况下实现零成 本。 下周二（9 月 16 日），我们邀请到了 Google Cloud 应用现代化专家刘凡，来分享使用 Cloud Run 开发的技巧，以及如何做到极致的成本控制。 *** TALEHIA AND 司成本效益 刘 凡, Google Cloud 应用现代化专家 本次分享将深入探讨： 欢迎扫描下方海报二维码报名， 名额有限 ，报名需经审核。 Cloud Run 如何根据实时请求量，在几秒内从零将实例扩展到数百上千实例？ 如何通过「无请求即零成本」的模型，将 AI Agent 的运行成本可以降至为零？ 通过生动的例子，解锁 ...