@diblacksmith: 我的RLM agent可以轻松一次性处理来自CloudWatch的大约8万行服务日志，这大约相当于800万…

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摘要

一位开发者的RLM agent高效处理了大约8万行CloudWatch日志，推断出服务架构并发现了一些问题，并计划很快将其开源。

我的RLM agent可以轻松一次性处理来自CloudWatch的大约8万行服务日志。这大约相当于800万tokens的价值。 最酷的是，在经过53步之后，它只消耗了3.2万“活跃”token（此时还没有完全处理完800万token，大约只处理了一半）。 这对Claude Fable 5 (rip)来说不算什么，而且完全在有效上下文窗口内，因此它非常“上下文高效”。 它可以走得很远，我甚至不需要手把手引导它，也不用担心上下文耗尽或压缩。 我的意思是，我几乎是在没有任何上下文的情况下启动它的，它就能仅凭日志推断出服务架构，并发现我的团队没有注意到的问题。 在这个具体案例中，它能够缩小到特定切片，并发现团队忽视的几个问题（AgentCore的限流、Slack的user_not_found）。 非常实用。 我很快就会将其开源（这是我第一个LLM工具发布！）
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缓存时间: 2026/06/15 10:58

我的RLM Agent可以轻松一次性处理大约8万行CloudWatch服务日志，相当于约800万个token。

更酷的是，在经历53步之后，它只消耗了3.2万个“活跃“token*（此时还没用完全部800万，大约只用了一半）。

这对Claude Fable 5（安息吧）来说不算什么，而且完全在有效上下文窗口内，所以它非常“上下文高效“。

它可以走得很远，我甚至不需要手把手指导它，也不用担心上下文耗尽或压缩的问题。

我的意思是，我启动了这个东西，几乎没有任何上下文，它就能仅凭日志推断出服务架构，并发现了我的团队没注意到的问题。

在这个具体案例中，它能够缩小到特定区域，并发现了几个团队没有察觉的问题（AgentCore的限流、Slack的user_not_found）。

非常实用。

我很快会将其开源发布（这是我的第一个LLM工具相关的发布！）

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