Agent 上下文 84% 是噪音，实测教你优化
hheadshott · reddit · 2026-08-27
作者通过一周的测量发现，其编程 Agent 塞入上下文的内容中，84% 是无人阅读的命令输出噪音（如 cargo test 的 4.7万 Token 中仅 669 字节有用）。
核心教训：
- 在执行时过滤：一旦进入 transcript，成本已付，必须在源头截断。
- 有界输出需说明丢弃了什么：静默截断比长输出更糟，因为模型无法区分“结束”和“切断”。
- 归因比压缩重要：不同组件对节省量的统计如果不统一，数据就是“玄学”。
- Agent 会绕过摩擦：如果原始命令比优化命令更容易调用，Agent 就会用原始的。
- 不要伪造零：如果账本不可用，应显示“未知”。
实测结果：在 14 个案例中，优化后交付的 Token 量减少了 84%（从 284,996 降至 44,400），同时保留了运行记录和校验和。
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