从某种意义上说，这是个价值百万美元的难题。

在观察了数千名用户如何使用 Ogcode 之后，我们发现了一个有趣的现象。许多开发者安装了数百个技能和 MCP 工具，坦白说，这带来了一个问题：智能体面临的选择太多了。有时它会选错工具，有时会忽略本可以解决问题的工具，还有时会搞不清楚到底该用什么。但这里还有一个更大的问题：我们也在浪费 token。即使其中大多数工具、MCP 工具和技能与当前任务无关，它们的描述和指令仍然可能占用上下文。这种情况每一轮都会发生，在漫长的编程会话中，浪费会不断累积，甚至可能占到解决某个任务所消耗 token 总量的 77%，而这些全都是白白浪费的。（所有数据均来自我们的内部流量。）现在想象一下，如果智能体能够准确判断完成一项任务需要哪些技能和工具，而不必处理其他所有内容，会怎么样？这并不像听起来那么容易。更少的 token 浪费、更好的工具选择，以及可能更准确的结果。这就是我们想要打造的编程智能体。我的工程团队已经在着手解决这个问题，但我也很想听听那些喜欢攻克工程难题的人的想法。你会如何着手解决？我真诚地想听听你们的思路，即使它们听起来不走寻常路。这个社区里，也许就有人能提出我们尚未想到的解决方案。