十招优化智能体上下文:Token消耗暴降72%且不降准
Emotional_Collar_449 · reddit · 2026-08-10
作者分享了一套将多角色 AI 智能体（规划→工具调用→写作）Token 消耗从 1.19 万降至 3320（降幅 72%）的实战经验。在 200 次评估测试中，任务成功率保持稳定（93.8% → 93.1%）。
核心优化手段包括：
- 精简系统提示词：将冗长指令改为清单，工具用短 ID 替代，统一 Schema 引用（省 960 tokens）。
- 收紧 RAG 检索：采用 256-token 分块且仅传 Top-6 精确片段，避免传输整个知识库（省 2120 tokens）。
- 裁剪工具输出：仅向模型返回下游所需的特定字段，而非完整 JSON（省 1600 tokens）。
- 传递增量记忆：只传新增或变更的事实，不回传整个历史推理过程（省 820 tokens）。
- 限制规划循环：若无新实体引入则强制总结，将规划轮次从 5.2 降至 2.1（省 1100 tokens）。
- 分类路由与缓存：用轻量级网关分流简单任务，并对确定性答案进行缓存命中（平均省近 1000 tokens）。
- 限制输出长度：强制要求模型以简短要点作答，并设置 maxoutputtokens 硬上限。
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