子代理在长代理运行中占据大部分Token成本：实际可将使用量降低70%至90%的修复方法

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摘要

本文分析了 Bai 等人 2026 年的论文，该论文表明，子代理和上下文膨胀导致长代理运行中的Token成本比普通聊天高出约1000倍，并提出了三种实用的修复方法（PLAN.md、读取预算、带外备注），可将Token使用量减少70-90%。

在运行多轮或多代理AI会话吗？所有工具都存在一致的退化模式：上下文充满重复的历史记录、工具模式和子代理交接。一篇 [Bai 等人 2026 年的论文](https://arxiv.org/abs/2604.22750) 研究了 SWE-bench 上八个前沿模型，发现代理编码任务消耗的Token数量大约是普通聊天的1000倍，同一任务上的差异可达30倍。准确性并不随投入增加而提高。在我跟踪的一次研究综合运行中，观察到的上下文达到了450,000个Token。代理忽略了早期约束，重新查询了历史中已有的来源，并需要手动重置。在添加了三个控制措施后，同一类任务的峰值Token数降至约85,000：* **PLAN.md 和 INVARIANTS.md** 放在对话窗口之外，每个主要轮次重新读取 * 每轮 **2,000行读取预算门控**（代理在检索前先声明意图） * **带外备注** 用于子代理协调，使得侧路流量永远不会进入主记录。动态工具发现产生了类似的比例。一个工具集通过仅加载代理实际选择的工具模式，而不是每次调用都注入完整目录，将输入Token减少了96%，总成本降低了90%。[包含论文分析、tree-sitter提取模式和实现检查清单的完整文章](https://jackmaguire.org/blog/subagents-account-for-most-token-costs-in-long-agent-runs/) 在你自己的代理会话中，你遇到过哪些Token或成本模式？
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