本文基于 OpenClaw 源码深入剖析了导致 AI Agent Token 消耗过高的两大核心环节:Skills 调用与 Project Context 加载。作者指出,通过精简技能描述、利用上下文“掐头留尾”的截断特性以及合理配置文件加载优先级,可有效避免无效 Token 占用。这些工程化优化手段实测能节省 30%-80% 的成本,为大模型应用的降本增效提供了极具价值的实践参考。
原文链接:Linux.do
本文基于 OpenClaw 源码深入剖析了导致 AI Agent Token 消耗过高的两大核心环节:Skills 调用与 Project Context 加载。作者指出,通过精简技能描述、利用上下文“掐头留尾”的截断特性以及合理配置文件加载优先级,可有效避免无效 Token 占用。这些工程化优化手段实测能节省 30%-80% 的成本,为大模型应用的降本增效提供了极具价值的实践参考。
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