에이전트 최적화 - Azure, AI 에이전트 최적화의 경제학

https://azure.microsoft.com/en-us/blog/the-economics-of-agent-optimization-four-ways-to-lower-the-cost/

2026.8.26
[The Economics of Agent Optimization: Four ways to lower the cost]

이 글은 마이크로소프트 애저 블로그의 시리즈물 중 하나로, 기업이 AI 에이전트를 운영할 때 발생하는 성공 결과당 비용을 효과적으로 줄이는 전략을 제시합니다. 필자는 단순한 토큰 가격 계산에서 벗어나 모델 라우팅 및 배포 방식, 중복되는 입력을 방지하는 프롬프트 캐싱, 그리고 자동화된 프롬프트 및 에이전트 최적화라는 구체적인 네 가지 레버를 활용할 것을 강조합니다. 또한, 성능과 비용의 균형을 맞추기 위해 관측성 및 평가 시스템을 구축하여 지속적으로 효율성을 개선하는 '언덕 오르기(hill-climbing)'식의 반복 프로세스를 제안합니다. 궁극적으로 이 텍스트는 시제품 단계의 비효율적인 관행을 넘어 경제적인 규모의 확장이 가능한 프로덕션 환경을 구축하도록 돕는 가이드 역할을 합니다.