Hallo zusammen, hier ist Jules Martin, zurück auf agntmax.com. Heute ist der 22. März 2026, und ich kämpfe in letzter Zeit mit etwas, das ich wette, viele von euch ebenfalls beschäftigt: der schrittweisen Erhöhung der Cloud-Infrastrukturkosten, insbesondere um unsere Agenten reaktionsfähig zu halten.
Ich meine, erinnert ihr euch an vor fünf Jahren? Jeder hat alles in die Cloud gesteckt und über Elastizität und Skalierbarkeit geschrien. Und ja, das ist großartig. Bis ihr die Rechnung bekommt. Mein persönlicher Weg dazu war… aufschlussreich, um es freundlich auszudrücken. Ein Zeit lang habe ich mehr Rechenpower für Probleme bereitgestellt, in der Annahme, dass das der ganze Sinn der Cloud sei. Mein Team hat angefangen, es den „digitalen Äquivalent eines Kindes“ zu nennen, das immer mehr Bausteine zu einem Turm hinzufügt, der bereits ins Wanken gerät. Kein genaues Ehrenzeichen.
Heute möchte ich über ein spezifisches, aktuelles Thema sprechen, das ehrlich gesagt, ein bisschen schmerzhaft ist, wenn man nicht aufpasst: Cloud-Kosten für die Agentenleistung optimieren, ohne die Geschwindigkeit zu opfern.
Der versteckte Bremsklotz: ungenutzte Ressourcen und Zombie-Prozesse
Mein erster Alarm wurde ausgelöst, als unsere monatliche AWS-Rechnung für ein bestimmtes Set von Microservices zur Unterstützung unserer Kundenservice-Agenten in zwei Monaten um 30 % gestiegen ist. Keine neuen Hauptfunktionen, keine massive Verkehrswelle. Einfach… mehr Geld ausgegeben. Mein erster Gedanke war: „Jemand hat irgendwo einen Server laufen lassen.“ Und ehrlich gesagt war ich gar nicht so weit von der Wahrheit entfernt.
Was wir entdeckten, nachdem wir gründlich analysiert hatten (und einige späte Nächte mit zweifelhaftem Kaffee verbracht hatten), war eine Kombination von Dingen. Hauptsächlich handelte es sich um bereitgestellte Ressourcen für Spitzenlasten, die fast nie erreicht wurden, und was ich liebevoll begann, „Zombie-Prozesse“ zu nennen – Hintergrundaufgaben oder vergessene Dienste, die CPU und Speicherverbrauch ohne nützliche Aktion für unsere Agenten verschwendeten.
Denkt mal darüber nach: ein Agent verbindet sich, nutzt ein Tool, verbindet sich wieder ab. Dieses Tool könnte einen Container, eine Instanz oder eine Serverless-Funktion gestartet haben. Wenn diese Ressource nicht richtig verkleinert oder beendet wird, bleibt sie dort und frisst Zyklen und Geld. Für die Agentenleistung neigen wir oft dazu, überdimensioniert zu provisionieren, um Antwortzeiten von weniger als einer Sekunde zu gewährleisten. Aber dieses Überprovisionieren kann ein enormes Drain sein, wenn es nicht richtig verwaltet wird.
Mein eigenes Mini-Desaster: der unsichtbare Log-Prozessor
Vor einigen Monaten habe ich einen kleinen Log-Verarbeitungsdienst für ein persönliches Projekt eingerichtet. Er sollte einmal pro Stunde laufen, Daten verarbeiten und sich dann selbst schließen. Einfach. Oder so dachte ich zumindest. Ich nutzte eine kostengünstige EC2-Instanz, in der Annahme, „das wird schon gut gehen.“ Was ich nicht realisiert hatte, war, dass eine fehlerhafte Cron-Konfiguration bedeutete, dass tatsächlich jede Stunde eine neue Instanz gestartet wurde, während die alte weiterlief. Nach einem Tag hatte ich 24 Instanzen am Laufen, die alle nichts taten. Die Rechnung war nicht astronomisch, weil sie klein waren, aber das zeigte deutlich, wie schnell die Dinge schiefgehen können. Und für kritische Systeme, die den Agenten gegenüberstehen, können diese „kleinen“ Probleme gigantisch werden.
Strategien für eine effizientere Agentenleistungsinfrastruktur
Wie gehen wir also damit um, ohne dass unsere Agenten den ganzen Tag Ladebalken betrachten? Es ist ein Balanceakt, aber völlig machbar. Hier sind einige Punkte, die für uns einen spürbaren Unterschied gemacht haben.
1. Richtig dimensionieren von Instanzen – Der Goldlöckchen-Ansatz
Dies ist wahrscheinlich der grundlegendste Schritt. Verwenden Sie ein m5.xlarge, wenn ein m5.large ausreichen würde? Oder schlimmer, ein r6g.2xlarge, nur weil Sie „vielleicht“ so viel RAM benötigen? Für unsere Agententools haben wir anfänglich hoch gepeilt, um jegliche Latenzbeschwerden zu vermeiden. Aber nachdem wir die tatsächlichen CPU- und Speichernutzungsmetriken über mehrere Wochen betrachtet hatten, fanden wir einen erheblichen Spielraum.
Praktisches Beispiel: Überwachung und Anpassung von EC2-Instanzen
Die meisten Cloud-Anbieter bieten detaillierte Überwachung an. Für AWS ist CloudWatch Ihr Freund. Wir haben Dashboards speziell für die CPU-Nutzung, die Speichernutzung (dafür müssten Sie möglicherweise einen Agenten auf EC2 installieren) und das E/A-Netzwerk für alle Instanzen eingerichtet, die unsere Agentenanwendungen unterstützen.
Wir haben eine Regel aufgestellt: Wenn die durchschnittliche CPU-Nutzung einer Instanz über einen Zeitraum von 24 Stunden konstant unter 20-30 % bleibt und die Speicherauslastung für Nicht-Cache-Zwecke unter 50 % liegt, ist sie für eine Größenanpassung geeignet. Wir verkleinern nicht blindlings; zunächst testen wir die kleinste Instanz während der ruhigen Stunden und überwachen dann sorgfältig.
Hier ist ein vereinfachter Befehl des CloudWatch-CLI, um die CPU-Durchschnittsnutzung einer Instanz zu erhalten:
aws cloudwatch get-metric-statistics \
--namespace AWS/EC2 \
--metric-name CPUUtilization \
--dimensions Name=InstanceId,Value=i-0abcdef1234567890 \
--start-time 2026-03-21T00:00:00Z \
--end-time 2026-03-22T00:00:00Z \
--period 3600 \
--statistics Average
Automatisieren Sie das mit einem Skript, parsen Sie die Ergebnisse, und Sie haben einen kontinuierlichen Größenempfehlungsengine.
2. Serverless für Spitzenlasten übernehmen
Nicht alle Aspekte Ihrer Agenteninfrastruktur müssen ein durchgehender Server sein. Viele agentenorientierte Aufgaben werden durch Ereignisse ausgelöst: Abrufen von Kundendaten, Bearbeiten einer schnellen Transaktion, Aktualisieren eines CRM-Datensatzes. Diese sind ideale Kandidaten für Serverless-Funktionen (wie AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions).
Wir hatten einen Legacy-Dienst, der die detaillierte Interaktionshistorie der Kunden abgerufen hat. Er lief auf einer EC2-Instanz 24/7 und wartete einfach darauf, dass ein Agent auf einen Button klickt. Die durchschnittliche Anfragefrequenz war niedrig, aber wenn es eine Anfrage gab, musste sie schnell sein. Wir haben das in eine Lambda-Funktion umgebaut. Sie läuft jetzt nur, wenn sie aufgerufen wird, skaliert sofort und wir zahlen nur für die verwendete Rechenzeit – oft nur für Millisekunden.
Der anfängliche Aufwand für das Refactoring war real, aber die Einsparungen waren sofort und erheblich. Außerdem verbesserte sich die Wahrnehmung der Leistung für die Agenten, weil die Kaltstartzeiten für Lambda häufig schneller sind als das Aufwecken einer träge genutzten EC2-Instanz.
Praktisches Beispiel: Lambda zur Datenabfrage für Agenten
Stellt euch vor, ein Agent klickt auf „Kundenprofil anzeigen.“ Das löst einen API-Gateway-Endpunkt aus, der seinerseits eine Lambda-Funktion aufruft. Die Lambda-Funktion fragt eine Datenbank ab (z. B. DynamoDB), ruft die Daten ab und gibt sie zurück. Die Funktion wird nur für die Dauer dieser Anfrage ausgeführt.
// Beispiel einer Python Lambda-Funktion zur Abrufung von Kundendaten
import json
import boto3
dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
table = dynamodb.Table('AgentCustomerData')
def lambda_handler(event, context):
customer_id = event['queryStringParameters']['customerId']
try:
response = table.get_item(Key={'customer_id': customer_id})
item = response.get('Item')
if item:
return {
'statusCode': 200,
'headers': {
'Content-Type': 'application/json'
},
'body': json.dumps(item)
}
else:
return {
'statusCode': 404,
'headers': {
'Content-Type': 'application/json'
},
'body': json.dumps({'message': 'Kunde nicht gefunden'})
}
except Exception as e:
print(f"Fehler beim Abrufen der Kundendaten: {e}")
return {
'statusCode': 500,
'headers': {
'Content-Type': 'application/json'
},
'body': json.dumps({'message': 'Interner Serverfehler'})
}
Dieses Modell ist unglaublich kostengünstig für seltene, sporadische oder ereignisgesteuerte Aufgaben, die eine geringe Latenz erfordern.
3. Aggressive Richtlinien für Auto-Scaling und Beendigung umsetzen
Hier haben wir wirklich angefangen, gegen diese „Zombie-Prozesse“ voranzukommen. Auto-Scaling ist nicht nur eine Frage der Erhöhung; es ist entscheidend auch eine Frage der Verringerung ebenso. Für unsere Agentendashboards haben wir eine Auto-Scaling-Gruppe für unsere Frontend-Server. Sie müssen während der Spitzenzeiten Hunderte von gleichzeitigen Agentensitzungen bewältigen, aber nachts sinkt diese Zahl auf eine Handvoll.
Zu Beginn war unsere Reduktionspolitik zu konservativ. Die Instanzen blieben mehrere Stunden aktiv, nachdem die Last gesunken war, einfach „für den Fall der Fälle“. Wir haben das erheblich verschärft. Jetzt, wenn die durchschnittliche CPU-Auslastung 10 Minuten lang unter 15 % fällt, beginnen wir mit dem Beenden von Instanzen und stellen so sicher, dass wir immer eine Mindestanzahl für einen schnellen Start aufrechterhalten. Der Schlüssel ist, deine Metriken zu überwachen und das richtige Gleichgewicht zwischen Reaktivität und Kosten zu finden.
Wir haben auch Lebenszyklusregeln für S3-Buckets (für Agentenprotokolle, interne Wissensdokumente usw.) implementiert, um automatisch ältere und weniger häufig abgerufene Daten in günstigere und kühlere Speicherklassen (wie Glacier) zu verschieben und sie gegebenenfalls nach einer bestimmten Aufbewahrungsfrist ablaufen zu lassen, wenn sie nicht mehr benötigt werden. Das ist eine Kostenersparnis vom Typ „einrichten und vergessen“.
4. Spot-Instanzen für nicht kritische Hintergrundaufgaben
Okay, das erfordert sorgfältige Überlegungen, aber es ist ein riesiger Kostenfaktor, wenn es richtig angewendet wird. Spot-Instanzen ermöglichen es dir, auf ungenutzte EC2-Kapazitäten zu bieten, oft zu erheblich reduzierten Preisen (bis zu 90 % Rabatt auf den On-Demand-Preis). Der Haken? AWS kann sie mit kurzer Vorankündigung zurückfordern.
Du würdest dein Hauptagenten-Dashboard nicht auf einer Spot-Instanz betreiben. Aber wie wäre es mit der Verarbeitung von Hintergrunddaten, die die Berichte der Agenten speisen? Oder mit Analyseaufgaben, die nicht in Echtzeit sein müssen? Wir nutzen Spot-Instanzen für unsere nächtlichen Data Warehouse-Updates und für einige unserer internen Videoschulungen. Wenn eine Instanz unterbrochen wird, wird die Arbeit einfach auf einer anderen Spot-Instanz neu gestartet oder kehrt zur On-Demand-Instanz zurück, wenn es absolut notwendig ist.
Das erfordert ein wenig architektonisches Denken – deine Anwendungen müssen fehlertolerant sein und in der Lage sein, mit Unterbrechungen umzugehen. Aber für Aufgaben, die die Echtzeitinteraktion eines Agenten nicht direkt betreffen, sind die Einsparungen einfach zu groß, um sie zu ignorieren.
5. Konsistente Kostenüberwachung und -benachrichtigung
Es handelt sich weniger um eine Optimierungstechnik als um Hygiene. Du kannst alles Vorangegangene umsetzen, aber wenn du deine Ausgaben nicht kontinuierlich überwachst, riskierst du, neue Ineffizienzen zu übersehen. Wir haben tägliche E-Mail-Berichte eingerichtet, die AWS Cost Explorer nutzen, und Budgetbenachrichtigungen, die uns benachrichtigen, wenn unsere prognostizierten monatlichen Ausgaben für die Agenteninfrastruktur einen bestimmten Schwellenwert überschreiten.
Der Schlüssel hier ist die Granularität. Begnüge dich nicht damit, nur deine Gesamtrechnung zu betrachten. Kennzeichne deine Ressourcen sorgfältig (zum Beispiel project:agent-dashboard, environment:production, owner:jules-team). Das ermöglicht dir, die Kosten nach Anwendung, Team oder Umgebung aufzuschlüsseln, was die genaue Lokalisierung der Ausgaben und der Verantwortlichkeiten erheblich erleichtert.
Mein Team hat einen immer wiederkehrenden Witz: „Wenn es nicht gekennzeichnet ist, existiert es nicht (im Budget).“
Praktische Tipps für deine Agenteninfrastruktur
Gut, du hast es bis hierher geschafft. Was kannst du ab morgen tatsächlich tun?
- Überprüfe deine Instanzen: Nimm dir seriös jede EC2, RDS oder ähnlichen laufenden Dienst, der deine Agenten unterstützt, vor. Schau dir die CPU- und Speichermetriken des letzten Monats an. Zahlt du für eine Kapazität, die du nicht nutzt? Verringere die Größe bei Bedarf, auch um eine Stufe.
- Identifiziere serverlose Kandidaten: Überlege, welche agentenorientierten Funktionen durch Ereignisse ausgelöst werden oder Lastspitzen benötigen. Können sie in Lambda oder Azure Functions umgewandelt werden? Beginne mit einer kleinen, nicht kritischen Aufgabe.
- Überprüfe deine Auto-Scale-Richtlinien: Für deine skalierbaren Dienste überprüfe deine Kapazitätsreduktionsparameter. Sind sie aggressiv genug? Scheue dich nicht, während der Nebenzeiten mit Experimenten zu spielen.
- Kennzeichne alles: Wenn du das noch nicht tust, fang jetzt an. Setze eine verpflichtende Kennzeichnungsrichtlinie für alle neuen Ressourcen in Kraft. Das wird für zukünftige Kostenanalysen unschätzbar sein.
- Richte Budgetwarnungen ein: Warte nicht auf die monatliche Rechnung. Konfiguriere Warnungen, die dich (und dein Team) benachrichtigen, wenn die täglichen oder wöchentlichen Ausgaben die Erwartungen überschreiten.
- Ziehe Spot-Instanzen in Betracht: Wenn du Batchverarbeitungen, Berichte oder nicht kritische Hintergrundaufgaben hast, prüfe die Möglichkeit, sie auf Spot-Instanzen zu verlagern.
Die Optimierung der Cloudkosten ist kein einmaliges Ereignis; es ist ein fortlaufender Prozess. Es erfordert Wachsamkeit, den Willen zu experimentieren und ein tiefes Verständnis deiner tatsächlichen Nutzungsmuster. Aber die Vorteile – nicht nur in gesparten Dollar, sondern auch in einer effizienteren und besser abgestimmten Infrastruktur, die deine Agenten produktiv hält und dein CFO glücklich macht – sind es wirklich wert. Es geht darum, intelligenter zu arbeiten, nicht nur mehr auszugeben.
Das war’s für heute von mir. Lass mich in den Kommentaren wissen, was deine größten Kopfschmerzen im Zusammenhang mit Cloudkosten sind oder ob du clevere Tipps zu teilen hast!
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