JIT 式执行让 9B Agent 快 2.53 倍、省 65% token 且不掉分
AggressiveOrder2584 · reddit · 2026-10-24
开发者分享 Solar Agent 的优化实验：不改模型，而是改 agent 的运行方式，用类似 JIT 的执行系统减少不必要的 LLM 调用。使用同一个 Ornith 1.5 9B 模型测试三个版本（10 次运行，5 任务×2）：
- 总耗时：92.45s → 36.59s（快 2.53 倍）
- Token：30492 → 10601（省 65.2%）
- LLM 调用：26 → 10（减 61.5%）
- 质量分保持 98.5/100，成功率 10/10
关键改动：删掉多余规划步骤、可预测操作用确定性执行、独立工具调用并行化、把完整推理引擎留给复杂任务。GitHub 任务从 12.76s 降到 4.15s，Gmail 任务从 9.06s 降到 3.27s。
作者坦承这是受控 benchmark（真实模型调用但模拟连接器），样本量小仍需验证。结论：最大的机会往往不在造更聪明的模型，而在模型外构建更聪明的系统。
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