中科院 SparseRead 不改模型砍掉 92.9% agent token 消耗
techNmak · x · 2026-11-15
中科院计算所团队发布 SparseRead，一个不改动 agent 模型、在内容进入上下文前控制其读取量的「稀疏阅读」控制层。针对 agent 常把整个日志/文件/文档读入上下文、多余 token 沿后续调用持续累积的问题，它由三个组件构成：
- Read Intent Protocol：追踪 agent 需要什么信息、已找到哪些证据、还缺什么；
- Adaptive Reader Backends：在网页、PDF、代码仓库、结构化数据中定位相关证据；
- Budgeted Read Gate：限制每次进入上下文的原始内容量，必要时可回退到全文阅读。
在 6 个模型（含 Claude Opus 5、DeepSeek 系列、Qwen3.5）和 5 类工作负载上：token 消耗最多降 92.9%、执行时间最多降 89%，中位数分别降 61.4% 和 53.7%；Web 深搜任务中 token 降 31–43%、耗时降 23–37%，多数场景任务质量持平或提升。论文指出外部观察占 agent 轨迹 token 的 60–80%，过度阅读会稀释相关证据反而导致误用——上下文优化不必从压缩或 KV 缓存入手，先控制什么进入上下文就能省大量算力。论文与代码已公开。
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