@AstroHanRay: 我们针对工具裁剪（active tool prune）实际跑了 A/B benchmark 测试，121 组 Terminal Bench 任务对比： - 性能：无回退（甚至略有提升 +2.48pp） - Token 消耗：减少 41.7…

X AI KOLs Following 工具
tool-pruning agent benchmark token-reduction cost-optimization

摘要

针对Agent工具裁剪（active tool prune）的A/B测试显示：在121组Terminal Bench任务中性能略有提升（+2.48个百分点），Token消耗减少41.7%，成本降低31.6%。

我们针对工具裁剪（active tool prune）实际跑了 A/B benchmark 测试，121 组 Terminal Bench 任务对比： - 性能：无回退（甚至略有提升 +2.48pp） - Token 消耗：减少 41.7% - 成本：降低 31.6%
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/06/28 22:07

我们针对工具裁剪（active tool prune）实际跑了 A/B benchmark 测试，121 组 Terminal Bench 任务对比：

  • 性能：无回退（甚至略有提升 +2.48pp）
  • Token 消耗：减少 41.7%
  • 成本：降低 31.6%

kabikabi (@jakevin7): 做 Agent 有个不成文的默认假设：tool result 很重要，模型要看完原文才能继续推理。

最近发现这个假设可能是错的。

https://t.co/3wF7yrD3ES 欢迎 star

在 maka 里，我们对 tool result 做了激进的

相似文章

@yibie: 推荐这篇硬核实测。一个工程师用了一周追踪自己的 coding agent session，发现任务本身只消耗了 0.67% 的 token——其余 99% 全花在搬运工具目录、skill 描述和系统 prompt 上。工作对开销比 1:1…

X AI KOLs Timeline

An engineer tracked his coding agent's token usage over a week, finding that only 0.67% of tokens were spent on actual tasks, with 99% consumed by tool directories, skill descriptions, and system prompts. He provides optimization strategies, including shell output filtering which saved 46.9% of tokens.

@AndyL5cc: 腾讯混元这次有点猛！ 最新开源论文 Terminal-RSI，让一个 27B 小模型的终端任务成功率从 51.7% 飙升到 86.5%！ 核心玩法很简单： AI 自己总结成功经验 → 重新训练 → 继续优化，循环两轮！ 不用一味堆参数，靠…

X AI KOLs Timeline

腾讯混元开源论文 Terminal-RSI 提出递归自我改进框架，通过递归自我重写与策略精炼交替训练，将 27B 终端 Agent 的 Terminal-Bench 2.1 任务成功率从 51.7% 提升至 86.52%。